Categorizzazione coerente e sicura di tutti i contenuti aziendali, inclusi email e post social, senza l’intervento dell’utente finale
Grazie alla nuova soluzione presentata da OpenText e rivolta alle aziende di grandi dimensioni, si apre una nuova era nell’ambito del records management. OpenText Auto-Classification è la prima applicazione di categorizzazione automatica, con funzionalità integrate per la trasparenza e la giustificabilità, che offre alle aziende un valido strumento per conservare e disporre di elevati volumi di contenuti non significativi per il business, quali i social media, email, documenti d’ufficio e informazione datate, riducendo i rischi legali e i costi di eDiscovery.
“Quando parliamo con i nostri clienti della tecnologia di auto-categorizzazione, i loro più grandi timori sono: ‘Come possiamo classificare in modo coerente tutti i contenuti e come possiamo dimostrarlo?’. OpenText Auto-Classification è stata progettata fin dall’inizio per rispondere a queste problematiche,” ha affermato James Latham, Chief Marketing Officer di OpenText. “Ora disponiamo della prima soluzione di categorizzazione automatica con campionamento statistico integrato e di qualità, in grado di assicurare un’auto-categorizzazione trasparente e giustificabile. Questa soluzione cambia radicalmente il modo di gestire i documenti digitali”.
I business e records manager devono controllare e gestire categorizzazione, utilizzo, conservazione, protezione, recupero ed eliminazione dei record aziendali. Sempre più spesso, però, sono chiamati a gestire enormi volumi di contenuti e email “temporanei” o non così rilevanti da un punto di vista sociale, a causa del loro costo e del potenziale rischio. La categorizzazione dei contenuti è fondamentale, perché consente all’azienda di sapere quali contenuti vanno conservati e quali eliminati. Storicamente, agli utenti finali veniva chiesto di classificare i contenuti, ma i tassi di adozione e precisione si sono rivelati bassi, esponendo spesso la stessa azienda a richieste di eDiscovery costose e a sanzioni.
OpenText Auto-Classification permette di categorizzare i contenuti in modo coerente e giustificabile, senza l’intervento dell’utente finale una volta implementato il sistema. Utilizza il motore OpenText Content Analytics per “leggere” ogni documento, email o post sui social media allo scopo di classificare i contenuti in base alle policy aziendali e ai requisiti legali. Diversamente dalle analitiche di testo basate su ricerca e parole chiave, Open Text Content Analytics codifica specifiche sfumature linguistiche individuate da gruppi di esperti di linguistica, migliorandone notevolmente la precisione.
Andando un passo più in là rispetto ai sistemi di categorizzazione a “scatola chiusa”, Open Text Auto-Classification prevede la possibilità di identificare modelli di documenti e regole, testare e affinare l’efficacia, garantire la qualità, oltre a campionare tra una più ampia serie di documenti su base continuativa. Questo offre alle aziende il livello di trasparenza desiderato per adattare continuamente il motore di auto-categorizzazione alle loro esigenze, e per dimostrare agli enti di vigilanza che l’organizzazione mantiene un efficace programma di gestione dei record.
OpenText Auto-Classification è stato sviluppato in stretta collaborazione con i clienti che utilizzano OpenText ECM Suite. Funziona in combinazione con OpenText Records Management in modo che le categorizzazioni esistenti e i documenti classificati possono essere utilizzati nel processo di ottimizzazione. Tra i clienti che partecipano al processo di testing c’è Translink, l’ente dei trasporti regionali di Vancouver, B.C.
Noella Bordian, Manager, Corporate Records di Translink, ha affermato che: “Partecipando al programma in versione beta, abbiamo potuto prendere parte allo sviluppo del processo di auto-categorizzazione per il prodotto di gestione dei record. Non solo questo prodotto migliora e aumenta l’utilizzo del nostro sistema di categorizzazione e i nostri programmi di retention, ma ci consente anche di individuare più facilmente i contenuti per le attività di eDiscovery, archiviazione e disposizione”.
