Geschwindigkeit, Slack und Spezialisierung: Ein präziser Ansatz für zweite Anfragen

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Wie HayStackID einem globalen Finanzplattformunternehmen geholfen hat, schnell auf eine komplexe zweite Anfrage in Covid-Zeiten zu reagieren

Von Michael Sarlo, enCE, CBE, CCLO, RCA, CCPA

Precision eDiscovery für Ermittlungen der komplexen Kartellbehörde

Snapshot-Zusammenfassung: Während des COVID-eingeschränkten Sommers 2020 unterstützte HayStackID™ ein führendes globales Finanzplattformunternehmen und seinen international anerkannten externen Anwalt bei der Reaktion auf eine zweite Anfrage des Justizministeriums (DOJ) basierend auf einer geplanten Übernahme eines hoch regulierten Unternehmens. Diese zweite Anfrage führte dazu, dass 18 TB Daten, einschließlich bedeutender Speicher von Slack-Nachrichten und -Dateien, sowohl von Vor-Ort- als auch von Remote-Standorten aus mehr als 17 Arten von Datenspeichern gesammelt und ausgewertet werden müssen. Innerhalb von 106 Tagen absolvierte HayStackID etwa 300 Kollektionen, entwickelte kundenspezifische Tools und Prozesse, darunter innovative Slack-spezifische Kommunikations-Heatmaps, prädiktive Codierungsprozesse und die Identifizierung von Privilegien für private Nachrichten, um eine konforme Reaktion auf eine komplexe Untersuchung zu ermöglichen Antrag, der letztendlich den Abschluss der geplanten Übernahme ermöglicht.

Von Roadblocks zu Ergebnissen: Eine komplexe zweite Anfrage

HayStackID ist ein bewährter Anbieter für Federal Trade Commission (FTC) und Second Requests des Justizministeriums (DOJ) und ist einzigartig positioniert, um die komplexen Anforderungen kartellrechtlicher Untersuchungen zu unterstützen. Unsere integrierte und organische Fähigkeit, mit hohen Datenmengen umzugehen, unsere langjährige Erfahrung und unser Verständnis für verschiedene Datenquellen sowie unsere kundenspezifischen Software- und Verfahrenstechnikfunktionen ermöglichen es uns, Präzisionslösungen für spezifische Daten und rechtliche Entdeckungsprobleme zu entwickeln. Diese letzte Fähigkeit von HayStackID, kundenspezifischer Software und Prozesstechnik, ist heute wichtiger denn je, da vielen eDiscovery-Anbietern diese notwendige Fähigkeit fehlt und ständig versucht, Daten zu unterziehen und Herausforderungen in feste und unflexible Lösungen zu integrieren. Dieser Schuhlauf kann zu kartellrechtlichen Ermittlungsantworten führen, die hinter den besten Aufwandforderungen zurückbleiben können, wenn sie anhand der richtigen Antworten mit den richtigen Technologien, Techniken und Talenten bewertet werden, die auf die eDiscovery-Bemühungen angewendet werden.

Mitte 2020, einem COVID-eingeschränkten Sommer, der sich auf Geschäftsaktionen und Ergebnisse auf der ganzen Welt auswirkt, wurde HayStackID die Gelegenheit geboten, eines der weltweit führenden Finanzplattformunternehmen und seinen externen Anwalt, eine international führende Anwaltskanzlei mit tiefem Kartellrecht und Wettbewerb, zu unterstützen Expertise, bei einer Akquisition löste DOJ Second Request aus. Diese spezifische zweite Anfrage des DOJ von den drei Herausforderungen, die die Auswahl von HayStackID als bevorzugtem eDiscovery-Partner rechtfertigten. Diese Herausforderungen waren die Einbeziehung erheblicher Datenmengen, die Disparität und Auszahlung von Datenquellen und -formaten sowie die prominente Nutzung des Slack Plattform für Geschäftskommunikation.

Straßensperren, Empfehlungen und Ergebnisse

Mit umfangreicher Erfahrung in Second Request, die sich durch die Teilnahme an vierzehn Untersuchungen von Kartellbehörden in den Jahren 2019 und 2020 manifestierte, hat HayStackID ein tiefes akademisches und erfahrungsmäßiges Verständnis von FTC und DOJ Second Requests, wie es vom Hart-Scott-Rodino (HSR) Act von 1976 vorgeschrieben ist. Das HSR-Gesetz schreibt vor, dass Parteien von Fusionen oder Übernahmen bestimmter Größen die FTC oder die Kartellabteilung des DOJ benachrichtigen und Informationen und Unterlagen über die geplante Transaktion bereitstellen. Bei der Überprüfung der eingereichten Informationen und Unterlagen kann die FTC oder das DOJ zusätzliche Anträge, bekannt als Second Requests, stellen, bevor sie eine Entscheidung über die geplante Transaktion treffen. (1)

Second Requests sind Entdeckungsverfahren, die aus formellen Anfragen nach zusätzlichen Informationen und Dokumentationen bestehen und im Allgemeinen dem Rahmen der Musteranforderung für zusätzliches Dokumentationsmaterial (Zweite Anfrage) folgen, wie sie vom FTC Premerger Notification Office veröffentlicht wurden. (2) Während viele der Technologien, Techniken und Taktiken, die in traditionellen eDiscovery-Aktivitäten verwendet werden, die Audits, Untersuchungen und Rechtsstreitigkeiten unterstützen. Second Request Discovery ist unterschiedlich, da sie in der Regel einzigartige Merkmale aufweist, die in jedem Fall berücksichtigt werden müssen. Drei Schlüsselmerkmale von Second Requests, die insbesondere für die Unterstützung von HayStackID für die zweite Anfrage eines globalen Finanzplattformunternehmens im Sommer 2020 gelten, umfassten:

+ Ungegärste Daten und Standorte

+ Bedarf an fortschrittlichen Technologien

+ Ein Standard für substanzielle Konformität

Bemerkenswert unter diesen drei Attributen ist der Standard der wesentlichen Compliance. Wesentliche Compliance (3) ist die Einhaltung der wesentlichen oder grundlegenden Anforderungen eines zweiten Antrags, der den Zweck oder das Ziel der Anfrage erfüllt, obwohl die formalen Anforderungen zum Zeitpunkt der Antwort möglicherweise nicht vollständig eingehalten werden. Dieser Standard ist unter Discovery-Anfragen insofern einzigartig, als er zeitgesteuert ist und eine qualitativ beste Anstrengung bei der Einhaltung einer quantitativen, zeitunabhängigen Compliance-Herangehensweise darstellt. Basierend auf dem Standard der wesentlichen Compliance müssen eDiscovery-Anbieter für die herausforderten Parteien Zeit, Effektivität und Effizienz abwägen, um die Zertifizierungsanforderungen für Second Requests zu erfüllen. Um den erheblichen Compliance-Standard zu erfüllen und zu übertreffen, der die durch die Akquisition ausgelöste Second Request unterstützt, musste sich HayStackID drei markierenden Hindernissen stellen und diese überwinden.

Die Straßensperren

Die drei Hindernisse für die Erfüllung der beschleunigten Zeitpläne des DOJ Second Request an das globale Finanzplattformunternehmen bei gleichzeitiger Erfüllung des Standards der erheblichen Compliance umfassten Datenmengen, Datenquellen und Herausforderungen bei der Ermittlung von Slack.

Erhebliche Datenmengen

Als globales Finanzplattformunternehmen, das ein multinationales Finanzunternehmen erwerben möchte, hatte der Kunde von HayStackID bei dieser Second Request-Anstrengung Bürostandorte, Datenrepositorien und untersuchungsrelevante Personen auf der ganzen Welt mit einem Übergewicht an Daten in den USA. Angesichts der regulatorischen Anforderungen, die die Disposition von Daten für Finanzunternehmen vorantreiben, stand HayStackID vor der Herausforderung, einen zweiten Antrag auf große Datenmengen zu organisieren und zu unterstützen.

Um mit der Ermittlung und Bewältigung dieses hohen Datenvolumens zu beginnen, arbeitete HayStackID daran, einen vierphasigen Ansatz zu entwickeln, um die Anforderungen von eDiscovery in den kurzen Zeitablägen zu erfüllen, die von den Second Request-Anforderungen vorgeschrieben sind. Dieser vierphasige Ansatz umfasste:

+ Phase Eins: Mitteilung und Planung des DOJ

+ Phase Zwei: Erfassung und Verarbeitung

+ Phase drei: Rückblick und Produktion

+ Phase vier: Kündigung/Ablauf und Abschluss

Strukturierungsphasen zur Unterstützung der erwarteten Multi-Terabyte-Anstrengung, die sich 20 TB Daten nähert und mit Kommunikationen, Sammlungen und Koordination betrieben wird, die durch COVID-Reisen und soziale Distanzierungsbeschränkungen, HaystackID, zusammenarbeiten mit Experten des Unternehmens, das sich der zweiten Anfrage stellt externer Berater, entwickelte detaillierte Erfassungspläne, identifizierte Herausforderungen, die eine kundenspezifische Software- und Prozessentwicklung erfordern, und gestaltete Workflows, um das gesamte Kontinuum der eDiscovery-Aufgaben zu unterstützen, die erforderlich sind, um Informationen mit bestem Aufwand für den wesentlichen Compliance-Standard zu erstellen.

Darüber hinaus hat HayStackID im Rahmen der Planung der Unterstützung großer Datenmengen offiziell sein Case Discovery-Team eingerichtet, um die weitere administrative und betriebliche Planung und Ausführung zu unterstützen. Dieses engagierte Expertenteam bestand aus:

+ Forensics First Team: Forensik und Sammlungen

+ Frühes Case Insight Team: Verarbeitung und Analytik

+ ReviewRight® Team: Rückblick und Produktion

Angesichts der berücksichtigten Volumenerwartungen und der Fallunterstützungsorganisation, die in etwa vier Phasen eingerichtet wurde, die von vier dedizierten Teams durchgeführt werden sollten, übertruf HayStackID seinen Fokus auf die Planung, um die zweite bedeutende Hindernis, verschiedene Datenquellen, zu bewältigen

Vielfältige Datenquellen

Die Herausforderung zunehmender Datentypen wird weiterhin als eines der größten Geschäftsanliegen für eDiscovery-Spezialisten eingestuft. Fast einer von fünf Daten und Rechtsberatern bewerten sie als die Herausforderung, die sich in den nächsten sechs Monaten am stärksten auf ihr Geschäft auswirken wird. (4) Diese Herausforderung stellte eine gewaltige stürzen sich auf die zweite Anfrage des globalen Finanzplattformunternehmens, da sie durch die verschiedenen Standorte von Repositorien und Endpunkten, die Daten enthalten, vergrößert wurde, die in der Kartelluntersuchung berücksichtigt werden müssen. Datensätze von mehreren Standorten, die mehrere in diesem Fall zu berücksichtige Dokumentformate enthielten, umfassten Datentypen von Plattformen, die Folgendes beinhalteten, waren jedoch nicht darauf beschränkt:

+ BlueJeans-Videokonferenzen

+ Schachtel

+ Confluence

+ Individuelle Support-Apps

+ Druva-A

+ G-Suite

+ Evernote

+ LumApps

+ Microsoft 365

+ Apps für mobile Geräte

+ Ein Laufwerk

+ Proprietäre Finanz-Apps

+ QuickBase

+ Slack

+ Webex

+ Webseiten

+ Zoomen

Die Herausforderung verschiedener Datenquellen wurde durch die neuen Remote-Weltanforderungen vergrößert, die im Sommer 2020 durch COVID-bezogene Arbeitsplatzbeschränkungen ausgelöst wurden. Diese Einschränkungen erforderten eine Erfassungsplanung, die sowohl Remote- als auch Vor-Ort-Depotbefragungen und Datensammlungen aus geografisch disparaten Repositories, Endpunkten und Mobilgeräten abdeckte. Mit einem Verständnis der Erwartungen an das Datenvolumen und die Vielfalt der Datenquellen konzentrierte sich das HayStackID-Team dann auf den dritten wichtigen Hindernis für diesen komplexen Second Request. Dies ist die Voraussetzung, um Slack-Kommunikation zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren und zu überprüfen.

Slack Innovation und Integration

Slack wurde 2013 als internes Kommunikationstool für das Spieleunternehmen Tiny Speck entwickelt und hat sich zu einer der allgegenwärtigsten Geschäftskommunikationsplattformen der Welt entwickelt. (5) Mit einem Namen, der ein Akronym für Searchable Log of All Conversation and Knowledge ist, (6) war die Slack-Plattform nicht wurde ursprünglich entwickelt, um vertretbare eDiscovery-zentrierte Sammlungen für Ermittlungen und Rechtsstreitigkeiten zu unterstützen. Im Laufe der Zeit wurde diese Fähigkeit jedoch in aktuelle Implementierungen auf Unternehmensebene integriert. Derzeit fallen Slack-Implementierungen in drei Hauptkategorien: Free (oder Basic), Standard und Plus (oder Enterprise). (7)

Kostenlose Slack-Implementierungen basieren auf der Gesamtzahl der Nachrichten in einem Channel und haben eine kurze Aufbewahrung. Die Sammlung für Free Slack-Implementierungen wird durchgeführt, indem von Benutzern ein individuelles API-Token erhalten wird, das die Sammlung von Objekten ermöglicht, die für den Verwalter verfügbar sind. Diese Anforderung, über OAuth, ein Authentifizierungsprotokoll, das es Einzelpersonen ermöglicht, eine Anwendung zu genehmigen, die es Einzelpersonen ermöglicht, eine Anwendung zu genehmigen, die ohne Übertragung von Passwörtern mit einer anderen interagiert, war eine zeitintensive und automatisierungerechte Barriere für die Unternehmenssammlung von Slack kommunikationen. Die Erfassung von Free Slack-Implementierungen ist daher für die beschleunigten Fristen für Second Requests im Allgemeinen unhaltbar.

Sowohl Standard- als auch Plus- (oder Enterprise-) Slack-Implementierungen haben standardmäßig eine unbegrenzte Aufbewahrung. Zuvor haben sich die Implementierungen von Standard und Plus (oder Enterprise) von Slack auf eine Corporate-Export-Funktion verlassen. Die Corporate-Export-Fähigkeit von Slack wird jedoch davon abgeraten, da sie weiterhin von einzelnen OAuth-Token abhängig ist, um private Nachrichten zu sammeln. Vor kurzem hat Slack das Slack Enterprise Grid eingeführt. Das Enterprise Grid ist ein Netzwerk von zwei oder mehr Slack-Workspace-Instanzen. Slack-Workspaces im Enterprise Grid haben Zugriff auf die Slack Discovery API. Mit dieser Discovery-API können Unternehmen genehmigte Anwendungen von Drittanbietern verwenden, um Slack-Nachrichten und -Dateien zu exportieren und darauf zu reagieren. (8) Diese API-fähige Discovery-Funktion ermöglicht es Anbietern wie HayStackID, die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Slack-Sammlungen zu beschleunigen und sie zu einem Tool der Wahl zu machen, um Slack-Daten zu erleichtern Übernahme zur Unterstützung von Second Requests. Dennoch gibt es selbst mit der Entdeckungsunterstützung von Enterprise Grid immer noch Herausforderungen, die innovative Ansätze zur Bewertung, Präsentation und Vorbereitung von Slack-Daten für die Verarbeitung, Überprüfung und Produktion erfordern. Eine dieser Herausforderungen ist die Verwendung von prädiktiver Codierung für Slack-Daten.

Wie im Grossman-Cormack-Glossar der Technology-Assisted Review definiert, ist (9) Predictive Coding ein branchenspezifischer Begriff, der allgemein verwendet wird, um einen technologiegestützten Überprüfungsprozess zu beschreiben, bei dem ein Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet wird, um sich von nicht relevanten Dokumenten zu unterscheiden. Es basiert und ist abhängig von der Codierung eines Schulungsdokumentensatzes durch einen Fachexperten, um maximale Effektivität zu erreichen. Diese Definition von Predictive Coding enthält eine Basisbeschreibung, die eine bestimmte Funktion identifiziert, die ein allgemeiner Satz häufig akzeptierter Algorithmen für maschinelles Lernen in einer technologieunterstützten Überprüfung (TAR) verwenden kann. (10)

In Bezug auf Slack kann prädiktives Coding einzigartige Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere für Nachrichten und Dateien, die hauptsächlich aus numerischen Daten, Tabellenkalkulationen, Bilddateien und Kurztextnachrichten bestehen. Diese Herausforderung besteht darin, dass mehr Text in der Regel zu einer höheren Genauigkeit bei der prädiktiven Codierung führt und das Ziehen von genügend Text in den prädiktiven Codierungsprozess zur Verbesserung der Genauigkeit erfordert, dass in Zeitrahmensegmenten genügend Text identifiziert werden kann, um prädiktive Codierungsanalyse-Engines genauer zu kategorisieren.

HayStackID verstand und war aufgrund seiner umfangreichen Erfahrung bei der Entwicklung von benutzerdefinierten Tools und Prozessen zur Integration in seine fortschrittlichen und operationalisierten Sammel-, Verarbeitungs- und Überprüfungspläne gut positioniert, um die Herausforderungen von Slack bis zur vorausschauenden Codierung anzugehen.

Zu den spezifischen kundenspezifischen Tools und Prozessen, die Entwicklung und Bereitstellung durch HayStackID erfordern, gehörten:

+ Slack Communications Heatmaps ermöglichen die schnelle Identifizierung von Nachrichtenvolumen und Pulsraten im Laufe der Zeit

+ Slack-spezifischer Analytics-Prozess zur Adressierung von Clusterkonzepten aus Namen der Teilnehmer

+ Slack-spezifischer Analytics-Prozess zur Adressierung von nicht genügend Text in Nachrichten

+ Slack-spezifischer Analytics-Prozess zur Bewältigung großer Kontrollsätze

+ Bifurkation öffentlicher und privater Slack-Kanäle zur Unterstützung angeforderter Privilegienberichtsvereinbarungen mit der FTC

Das HayStackID-Team verstand die Hindernisse für erhebliche Datenmengen, verschiedene Datenquellen und -formate sowie die Erfassung und prädiktive Codierung von Slack und bewertete schnell die Anforderungen und Richtlinien des Justizministeriums, des Unternehmens und des Anwalts. Diese Bewertung, die auf einem erfahrungsmäßigen Verständnis von Second Requests (11) und einer umfassenden Software-Engineering-Expertise bei der Entwicklung maßgeschneiderter Tools und Prozesse zur Lösung nicht standardmäßiger Erkennungsherausforderungen basiert, ermöglichte es HayStackID, die Projektplanung aus vier Bereichen zu definieren, zu implementieren Empfehlungen an das globale Finanzplattformunternehmen seinen externen Anwalt von Anwaltskanzleien.

Die Empfehlungen

Die von den Daten- und juristischen Experten von HayStackID angeführte Planung von HayStackID ist prägnant im Konzept und dennoch komplex in den Komponenten und führte dazu, vier wichtige Empfehlungen zu erstellen, die als Wegweiser für die Umsetzung der Untersuchungs- und Entdeckungsplanung in die Ausführung dienen. Zu diesen vier Empfehlungen gehörten:

+ Erstellen eines umfassenden Prüfplans für die physische und Remote-Erfassung von Custodial- und Nicht-Depotdaten mit iterativer Datenpult, Manipulationen und Pushs to Operations Team

+ Entwicklung eines vertretbaren und nachhaltigen Präzisions-Workflows zur Unterstützung der Anforderungen des Justizministeriums, des Unternehmens, der Anwaltskanzlei und der HayStackID-Region im gesamten eDiscovery-Kontinuum für große Datenmengen

+ Entwickeln Sie Präzisionswerkzeuge und -techniken zum Erkennen, Identifizieren, Sammeln und Überprüfen von Slack-Daten, um strenge Zeitpläne für zweite Anfragen mit umfassender Bestleistung zu erfüllen

+ Entwicklung und Erreichung einer Vereinbarung des Justizministeriums für den Einsatz technologiegestützter Überprüfungen, einschließlich eines spezifischen Ansatzes für Slack-Überprüfung und Überlegungen zu Privilegien

Nach Einigung mit Empfehlungen und der Genehmigung von Slack-Überprüfungs- und Privilegienansätzen aus dem Justizministerium begann HayStackID, Planungsbemühungen in die Ausführung der erforderlichen Aufgaben zu übersetzen, um eine umfassende und bestmögliche Produktion im beschleunigten Zeitrahmen für Second Request zu übertragen Untersuchungen.

Angesichts der berücksichtigten Volumenerwartungen und der Fallunterstützungsorganisation, die in etwa vier Phasen eingerichtet wurde, die von vier dedizierten Teams durchgeführt werden sollten, übertruf HayStackID seinen Fokus auf die Planung, um die zweite bedeutende Hindernis, verschiedene Datenquellen, zu bewältigen

Die Resultate

Basierend auf organischem und integriertem eDiscovery-Fachwissen in Verbindung mit seiner umfangreichen Erfahrung bei der Unterstützung kartellrechtlicher Untersuchungen war HayStackID in der Lage, die erforderlichen Sammel-, Verarbeitungs-, Überprüfungs- und Produktionsaufgaben zu erfüllen, um eine konforme Reaktion auf das Justizministerium zu unterstützen. Detaillierte Metriken und Meilensteine des komplexen Falles sowie spezifische Innovations- und Integrationsbemühungen werden in den folgenden Abschnitten beschrieben, um diesem hochvolumigen Fall mit unterschiedlichen Daten und signifikanten Slack-Anforderungen den Kontext zu verleihen. (12)

Kollektionsmetriken und Meilensteine

Aus Sicht der Inkassi sammelte HayStackID über 84-Tage etwa 18 TB-Daten aus etwa 300 Sammlungen, einschließlich Anforderungen für den Anfangs- und Aktualisierungszeitpunkt, sowohl von Vor- als auch von Remote-Standorten. Die Erfassungsbemühungen umfassten 54 Depotter-E-Mail-Akquisitionen, 15 Depotbefragungen und die Erfassung von Daten aus mehr als 17 Datenrepositories. Darüber hinaus sammelte HayStackID zahlreiche Endpunktdatensätze von Microsoft 365, Druva und Box bis hin zu Slack, Webcasts und Websites. Zu den wichtigsten Höhepunkten der Sammlung

+ Gesamtsumme der Sammlung: 84 Tage

+ Sammlungsanfragen für Webspeicher (Box.com, Google Drive, Druva): 160

+ Webspeicher (Box.com, Google Drive, Druva) Datengröße: 14.228,4 GB

+ Anfragen für die E-Mail-Erfassung von Verwalter: 54

+ Custodian E-Mail-Datengröße: 2.173,54 GB

+ Slack-Sammlung Anfragen: 44

+ Slack Datengröße: 2.118.51 GB

+ Anfragen für Smart-Gerätesammlungen: 6

+ Datengröße des intelligenten Geräts: 371,36 GB

+ Bereiche für Zusammenarbeit (QuickBase, Confluence, JIRA): 16

+ Collaboration Spaces (QuickBase, Confluence, JIRA): Datengröße: 15,06 GB

+ Weitere Daten: Ungefähr 10 TB

Verarbeitung von Metriken und Meilensteinen

Aus Sicht der Verarbeitung verarbeitete HayStackID etwa 46 Millionen Dokumente aus Slack- und Nicht-Slack-Sammlungen, was zu knapp sieben Millionen Post-Deduplizierungs- und Post-Daten-Filter-Dokumenten führte. Diese Verarbeitungsphase, die über 106-Tage durchgeführt wurde, führte zu etwa 6,7 Millionen für technologieunterstützte Überprüfungsdokumente (TAR) und mehr als 1,5 Millionen von TAR ausgeschlossenen Dokumente, die eine lineare Überprüfung erforderten. Zu den wichtigsten Highlights der Verarbeitung gehören

+ Insgesamt bearbeitete Dokumente: 45.805.850

+ Verarbeitete Slack-Nachrichten und Dateien: 256.361

+ Verarbeitete Microsoft 365-Dokumente: 30.150.563

+ Verarbeitete Box-Dokumente: 8.813.252

+ Druva Verarbeitete Dokumente: 4.581, 613

+ Verarbeitete Proprietäre Finance-Bewerbungsunterlagen: 322, 260

+ Verarbeitete G-Suite Unterlagen: 163.663

+ Bearbeitete Dokumente: 621.819

+ Weitere verarbeitete Dokumente: 896.319

Darüber hinaus verarbeitete HayStackID vom Korpus von Slack-Nachrichten und -Dateien Daten von 487 öffentlichen Channels und 8.104 privaten Channels. Diese Gabelung der Verarbeitung öffentlicher und privater Channels unterstützte Vereinbarungen mit dem DOJ für die Berichterstattung über Privilegien.

Nach detaillierten Verarbeitungsanweisungen und -spezifikationen wendete HayStackID fortschrittliche Deduplizierungs- und Filtertechnologien und -techniken an, um die Dokumente zu ermitteln, die am besten über TAR (TAR-berechtigte Dokumente) oder über lineare Überprüfung (TAR-ausgeschlossene Dokumente) weiter bewertet werden sollten. Der Verarbeitungs- und Bewertungsschritt im eDiscovery-Kontinuum führte zu den folgenden für TAR-berechtigten und für eine Liner-Review-Anforderungsdatei:

+ Gesamtzahl der zu überprüfenden Dokumente: 8.607.391

+ TAR-berechtigte Dokumente: 6.733.743

+ Überprüfung der linearen Reaktionsfähigkeit Erforderliche Dokumente: 521.023

Diese Verarbeitungsreduktion von etwa 80% aus dem gesamten komplexen Datensatz der gesammelten Dokumente stellte die Voraussetzungen für die Anwendung von TAR-Expertise und -technologie und proprietären ReviewRight Document ReviewSet-ReviewSet-ReviewSet-Dienstleistungen, um Dokumente für die kartellrechtliche Untersuchung weiter zu bewerten.

TAR Review Metriken und Meilensteine

Durch die Nutzung eines TAR 1.0-Workflows für Nicht-Slack-Dateien und -Nachrichten führte HayStackID 8 Kontrollrunden über 7-Tage durch, unterstützt durch 12 Schulungsrunden an 8-Tagen mit Dokumentensätzen von 200 bis 1.000 Dokumenten. HayStackID konnte die Trainingsphase für Nicht-Slack-Dateien und -Nachrichten mit einer Konsistenz von etwa 98%, einer Tiefe von etwa 16% und einem Rückruf von etwa 75% beenden, wobei die Genauigkeitsprozentsätze 50% und F-Scores über 60% näherten. Diese Kombination aus Kontrollrunden und Trainingsrunden führte zu einem erreichten Rückrufziel von 75%, einem Konfidenzniveau von 95%, einer maximalen Fehlerquote von leicht über 4% und einem geschätzten Dokumentenreichtum von fast 12%.

Angesichts der Nuancen und des technischen Fachwissens, die für die Nutzung von TAR 1.0 mit Slack-Nachrichten und -Dateien erforderlich sind, führte HayStackID 5 Kontrollrunden über 5 Tage durch, unterstützt durch 12 Schulungsrunden über 9 Tage mit Dokumentensätzen von 200 bis 800 Dokumenten. HayStackID konnte die Trainingsphase für Slack-Dateien und -Nachrichten mit einer Konsistenz von etwa 95%, einer Tiefe von etwa 31% und einem Rückruf von etwa 75% beenden, wobei die Genauigkeitsprozentsätze 29% und F-Scores über 40% lagen. Diese Kombination aus Kontrollrunden und Trainingsrunden führte zu einem erreichten Rückrufziel von 75%, einem Konfidenzniveau von 95%, einer maximalen Fehlerquote unter 5% und einem geschätzten, dokumentierten Reichtum von fast 12%.

Dieser präzise und leistungsstarke Ansatz, der gründlich getestet und genau angewendet wurde, führte zur Bewertung von TAR 1.0 und zur Reduzierung von Non-Slack- und Slack-Dokumenten von 8.607.391 TAR-fähigen Dokumenten auf eine kombinierte Summe von Post-Tar Non-Slack und Slack Dokumente von 618.491, die auf Privilegien und Schlüssel überprüft werden Dokumente im Zusammenhang mit Fusionen.

Metriken und Meilensteine für lineare Überprüfungen

Bei der Durchführung einer zeitkritischen, inhaltsspezifischen Dokumentenüberprüfung zur Unterstützung einer von der Kartellagentage gesteuerten zweiten Anfrage nutzt HayStackID die Eigenschaften seines umfangreichen Bewertungs-, Qualifizierungs- und Zertifizierungsprozesses für Gutachter und wählte aus seiner Datenbank mit fast 20.000 potenziellen Anwaltsdokumenten überprüft die Kandidaten die qualifiziertesten, geeignetsten und am häufigsten verfügbaren Gutachter, um die Überprüfung von mehr als 1,1 Millionen Dokumenten zu unterstützen. Das branchenführende ReviewRight Match® von HayStackID ermöglichte diesen Auswahlprozess, indem eine Kombination aus proprietären Technologien, innovativen Bewertungstools und bewährten Protokollen angewendet wurde, die eine schnelle und umfassende Beschaffung, Prüfung und Qualifizierung von Gutachtern ermöglichten. (13) Dieser Prozess ermöglichte HayStackID, um 295 Gutachter zu präsentieren und vorzubereiten, die Experten für juristische Bewertungen waren und über die Fachkenntnisse verfügten, die mit der globalen Finanzplattform kongruenzorientierten Second Request übereinstimmten.

Angesichts seiner einzigartigen Position als branchenführender Anbieter von Remote-Reviews mit mehr als sechs Jahren Erfahrung in der Bereitstellung und Verwaltung virtueller Überprüfungsprojekte hat HayStackID dann seine sichere ReviewRight Virtual® Remote-Review-Infrastruktur genutzt, um die zeitkritische Überprüfung auf Zweite Anfragen zu unterstützen. (14) Haben unterstützte mehr als 1.000 erfolgreiche sichere Remote-Review-Projekte sowohl in Umgebungen vor COvid als auch in aktuellen Pandemieumgebungen. Die Kombination von sicheren Infrastrukturen, die nicht nur von Experten für das Reviewmanagement, sondern auch von Experten für virtuelle Managementüberprüfungen verwaltet wurde, ermöglichte die schnelle Montage eines erfahrenes virtuelles Bewertungsteam von mehr als 300 Gutachtern, Review-Managern und Technikern.

Der lineare Überprüfungsteil der zweiten anforderungsgesteuerten Überprüfung, die mit einer Reihe von rollierenden Überprüfungen durchgeführt wurde, führte zur vollständigen Überprüfung von 1.139.514 Dokumenten mit mehr als 20.000 Redaktionen und einem Privilegienprotokoll von knapp 80.000 Dokumenten.

Produktionsmetriken und Meilensteine

Nach Abschluss der linearen Überprüfung und Zertifizierung der Überprüfungsergebnisse, Redaktionen und Privilegienprotokolle wurde dieses umfassende eDiscovery-Projekt von Anfang bis Ende in nur 106 Tagen durchgeführt und besteht aus Aufgaben, die von Remote-Sammlungen bis hin zu virtuellen Überprüfungen reichen und aus komplexen Datentypen bestehen und -Formate, darunter öffentliche und private Slack-Channel-Nachrichten und -Dateien, gipfelten in der Produktion von rund 2.000.000 Dokumenten.

Geschwindigkeit, Slack und Spezialisierung

Dieses Second Request-getriebene eDiscovery-Projekt zeigte das integrierte und organische eDiscovery-Fachwissen und die Fähigkeit von HayStackID als spezialisiertes eDiscovery-Unternehmen. Implementierung von Innovationen, die von Heatmaps für die Präsentation von Slack-Kommunikationsmustern und -dichte bis hin zu benutzerdefinierten technologieunterstützten Review-Protokollen zur Überprüfung nicht standardmäßiger Datentypen, einschließlich Slack-Nachrichten und Dateien des privaten und öffentlichen Channels, ermöglichte die erfolgreiche Ausführung des Projekts die es dem führenden globalen Finanzplattformunternehmen und seinem externen Berater ermöglichte, konform auf den DOJ Second Request zu antworten. Diese konforme Reaktion trug letztendlich zur erfolgreichen Übernahme durch das globale Finanzplattformunternehmen bei und demonstrierte die Ausführungsgeschwindigkeit von HayStackID und die Spezialisierung auf Remote-Betrieb und Second Request Untersuchungen.

Über HayStackID

HayStackID ist ein spezialisiertes eDiscovery-Dienstleistungsunternehmen, das Unternehmen und Anwaltskanzleien hilft, Daten zu finden, zu verstehen und aus ihnen zu lernen, wenn sie komplexen, datenintensiven Untersuchungen und Rechtsstreitigkeiten gegenüberstehen. HayStackID mobilisiert branchenführende Experten für Computerforensik, eDiscovery und Attorney-Document Review, um mehr als 500 der weltweit führenden Unternehmen und Anwaltskanzleien aus Nordamerika und Europa zu bedienen. HayStackID bedient fast die Hälfte der Fortune 100-Unternehmen und ist ein Anbieter alternativer Rechtsdienstleistungen, der Fachwissen und technische Exzellenz mit einer Kultur des Kundendienstes mit weißem Handschuhen verbindet. Weitere Informationen zu den Diensten finden Sie unter HayStackid.com.

Über den Autor

Michael Sarlo ist Chief Innovation Officer und President von Global Investigations for HayStackID. In dieser Rolle erleichtert Michael Operationen im Zusammenhang mit elektronischer Entdeckung, digitaler Forensik und Prozessstrategie sowohl in den USA als auch im Ausland, während er an hochkomplexen forensischen und eDiscovery-Projekten arbeitet.

Referenzen

(1) Federal Trade Commission und die Kartellabteilung des Justizministeriums (2020). Hart-Scott-Rodino Geschäftsbericht Geschäftsjahr 2019. [online] Federal Trade Commission. Verfügbar unter: Berichte/Federal-Handel-Kommission-Bureau-Wettbewerb-Abteilung-Gerechtigkeit-Antitrust-Division-Hart-Schott-Rodino p110014hsrannualreportfy2019.pdf [Abgerufen am 29. Dezember 2020].

(2) Federal Trade Commission (2020). Musteranforderung für zusätzliche Informationen und Dokumentationsmaterial (zweite Anfrage). [online] FTC Premerger-Benachrichtigungsbüro. Verfügbar unter: review/may2019_model_second_request_final.pdf [Abgerufen am 29. Dezember 2020].

(3) Erhebliche Einhaltung.“ Das Merriam-Webster.com Legal Dictionary, Merriam-Webster Inc., webster.com/legal/substantial%20compliance. [Abgerufen am 29. Dezember 2020.]

(4) ComplexDiscovery resultierte/

(5) Slack

(6) Slack

(7) Slack-Kategorien

(8) Discovery-API

(9) Grossman, M., und Cormack, G. (2013). Das Grossman-Cormack-Glossar für technologieunterstützte Review. [E-Book] Überprüfung des Bundesgerichts. Verfügbar unter: http://www.fclr.org/fclr/articles/html/2010/grossman.pdf [Abgerufen 31. August 2018].

(10) Predictive Coding Umfrage-Herbst-2020-Ergebnisse/

(11) HayStackID Second Requests -

(12) HayStackID Project Notes (Work Product) - 5. Januar 2021.

(13) ReviewRight Match® (2020, 29. Dezember). HaystapKid.

(14) ReviewRight Virtual® (2020, 29. Dezember). HayStackID. Service/