構造化データ分析とレポーティング

構造化データリポジトリに隠された関連情報を発見する。

企業データベースから情報を抽出し、分析する。

データプライバシーを保証し、規制基準を遵守しながら、法的およびコンプライアンスニーズを満たすために、関連する情報を文脈に合わせて提示する。

Epiqのエキスパートと働く

レビューのためのデータの準備

生データを意味のある文脈的な情報に変換する。

埋もれた情報を掘り起こす

レガシーシステムを含む企業データベースからデータを抽出し、処理する。

機密情報の保護

機密データを匿名化または再編集することで、プライバシー規制を遵守する。

本番準備

カスタムレポートを使用して、本番要件に合致した形式でデータを出力する。

主な特徴

• データの特定
• インテリジェントな分析
• 規制およびプライバシー要件
• 企業データベースの種類

•  これらのシステムで日常的に働いている人々へのインタビューを通じて、記録システムのデータマップを作成する。
•  情報の所在を特定し、便宜的なコピーと記録システムを区別する。
•  廃止されたシステム、文書化されていないシステム、買収時に入手したシステムなど、組織的な知識が失われた場合は、リバースエンジニアリングを使用してデータを抽出する。

•  データの背後にあるストーリーにアクセスする経験豊富なアナリストと協力して、複数のフィールドやデータソースにわたる分析を必要とする複雑な質問に答えます。
•  関連するフィールドや複数のテーブルに含まれる情報を特定することで、生のデータにコンテキスト情報を付加します。
•  経験豊富なチームと協力して、人事システム、給与システム、業界で義務付けられているデータベースなどから構造化されたデータを抽出します。
•  カスタムレポートを使用して、必要な形式でデータを出力し、生産要件を満たします。

•  データを匿名化または再編集することで、ヘルスケア（HIPAA）、金融（PCI）、プライバシー（GDPR、CCPA）のガイドラインに準拠する。
•  メタデータを含むデータを、取り込みやすい形式で提供すること。
•  構造化データ制作のためのセドナ会議ガイドラインに従うこと。

•  機密情報を含むデータベース：データ匿名化を実施し、特に少数派集団の個人に対する追加保護措置を講じる。
•  人事・給与システム： 個人情報を含むシステムのデータは、開示時に適切にマスキング処理を行う。
•  業界特化型データベース：製薬、金融サービス、製造など専門知識を要する特殊システムのデータ分析を実施。
•  レガシーデータベース：内部の専門知識やドキュメントが利用できない場合、レガシーデータベースをリバースエンジニアリングする。

必要なサポートを受ける

構造化されたデータの収集、レビュー、再編集、識別の解除、および作成

異なるシステムからのデータの分析と関連付け

クライアント・カウンセルによる完全分析