Velocidade, folga e especialização: uma abordagem de precisão às segundas solicitações

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Como a HayStackID ajudou uma empresa de plataforma financeira global a responder rapidamente a uma segunda solicitação complexa durante tempos limitados ao COVIDs

Por Michael Sarlo, eCE, CBE, CCLO, RCA, CCPA

Descoberta eletrônica de precisão para investigações complexas de agências antitruste

Resumo do Snapshot: Durante o verão com restrição de COVIDs de 2020, a HaystackID™ apoiou uma empresa líder global de plataforma financeira e seu consultor externo reconhecido internacionalmente em responder a um Segundo Pedido do Departamento de Justiça (DOJ) baseado em uma proposta de aquisição de uma empresa altamente regulamentada. Essa segunda solicitação resultou na necessidade de coletar e avaliar 18 TB de dados, incluindo armazenamentos significativos de mensagens e arquivos do Slack, de locais locais locais e remotos de mais de 17 tipos de armazenamentos de dados. Dentro de um período de 106 dias, a HayStackID completou aproximadamente 300 coleções, desenvolveu ferramentas e processos personalizados, incluindo mapas de calor de comunicações específicos do Slack inovadores, processos de codificação preditiva e identificação de privilégios de mensagens privadas, para permitir uma resposta compatível a uma investigação complexa. solicitar, em última análise, permitindo a conclusão da aquisição proposta.

De obstáculos a resultados: uma segunda solicitação complexa

Um provedor comprovado para a Federal Trade Commission (FTC) e Department of Justice (DOJ) Second Requests, a HayStackID está posicionada exclusivamente para apoiar os requisitos complexos dos esforços de descoberta de investigação antitruste. Nossa capacidade integrada e orgânica de lidar com altos volumes de dados, nossa profundidade de experiência e compreensão de diversas fontes de dados e nossa capacidade de engenharia de processos e software personalizado nos permitem desenvolver soluções de precisão para dados específicos e desafios de descoberta legal. Esta última capacidade do HayStackID, software personalizado e engenharia de processos, é mais crítica hoje do que nunca, pois muitos provedores de eDiscovery não têm essa capacidade necessária e tentam continuamente calçar dados e processar desafios em soluções fixas e inflexíveis. Esse calçado pode levar a respostas de investigação antitruste que podem ficar aquém dos melhores requisitos de esforço se avaliados em relação ao que as respostas poderiam ter sido com as tecnologias, técnicas e talentos corretos aplicados ao esforço de descoberta eletrônica.

Em meados de 2020, um verão com restrição de COVIDs impactando ações e resultados comerciais em todo o mundo, a HaystackID foi apresentada a oportunidade de apoiar uma das principais empresas de plataformas financeiras do mundo e seu consultor externo, um escritório de advocacia internacionalmente proeminente com profundo antitruste e concorrência experiência, em uma aquisição desencadeada DOJ Segundo pedido. Esta segunda solicitação específica do DOJ pelos três desafios apresentados que garantiram a seleção do HayStackID como o parceiro de eDiscovery escolhido, sendo esses desafios o envolvimento de volumes substanciais de dados, a disparidade e o desembolso de fontes e formatos de dados e uso proeminente do Slack plataforma de comunicações de negócios.

Bloqueios, recomendações e resultados

Com uma vasta experiência em Second Request manifestada pela participação em quatorze investigações de agências antitruste durante 2019 e 2020, a HayStackID tem um profundo entendimento acadêmico e experiencial da FTC e do DOJ Second Requests, conforme exigido pela Lei Hart-Scott- Rodino (HSR) de 1976. A Lei HSR exige que as partes em fusões ou aquisições de tamanhos específicos notifiquem a FTC ou a Divisão Antitrust do DOJ e forneçam informações e documentação sobre a transação proposta. Ao rever as informações e a documentação apresentadas, a FTC ou o DOJ podem fazer pedidos adicionais, conhecidos como Segundo Pedidos, antes de tomar uma decisão sobre a transação proposta (1).

As segundas solicitações são procedimentos de descoberta que consistem em solicitações formais de informações e documentação adicionais e geralmente seguem a estrutura da Solicitação de Modelo de Material Documentário Adicional (Segunda Solicitação) conforme publicado pelo Gabinete de Notificação de Pré-fusão da FTC. (2) Enquanto aproveita muitos dos tecnologias, técnicas e táticas usadas em atividades tradicionais de eDiscovery que suportam auditorias, investigações e litígios, a descoberta de segunda solicitação é diferente porque normalmente tem características únicas que precisam ser consideradas em cada caso. Três atributos-chave de Second Requests, especialmente aplicáveis ao apoio de verão 2020 da HayStackID à Segunda Solicitação de uma empresa de plataforma financeira global incluíram:

+ Dados e Locais díspares

+ Necessidade de tecnologias avançadas

+ Um Padrão de Conformidade Substancial

Entre esses três atributos destaca-se o padrão de conformidade substancial. O cumprimento substancial (3) é o cumprimento dos requisitos significativos ou essenciais de uma Segunda Solicitação que satisfaça a finalidade ou o objetivo do pedido, embora os requisitos formais não possam ser totalmente cumpridos no momento da resposta. Esse padrão é único entre as solicitações de descoberta, pois é orientado pelo tempo e representa um melhor esforço qualitativo em conformidade, em vez de uma abordagem quantitativa e independente do tempo para conformidade. Com base no padrão de conformidade substancial, os provedores de eDiscovery para as partes desafiadas devem equilibrar o tempo, a eficácia e a eficiência para atender aos requisitos de certificação para Second Requests. Para atender e exceder o padrão de conformidade substancial que suporta a aquisição acionada Second Request, HayStackID foi obrigado a enfrentar e superar três obstáculos salientes.

Os bloqueios

Os três obstáculos para atender aos cronogramas acelerados da segunda solicitação do DOJ para a empresa de plataforma financeira global, ao mesmo tempo que atende ao padrão de conformidade substancial incluíram volumes de dados, fontes de dados e desafios de descoberta do Slack.

Volumes substanciais de dados

Como uma empresa de plataforma financeira global que procurava adquirir uma empresa multinacional de finanças, o cliente da HayStackID neste esforço de Segunda Solicitação tinha escritórios, repositórios de dados e indivíduos relevantes para a investigação em todo o mundo, com uma preponderância de dados localizados nos Estados Unidos. Tendo em conta os requisitos regulamentares que impulsionam a eliminação de dados para as empresas financeiras, a HayStackID enfrentou o desafio de organizar e apoiar uma Segunda Solicitação de grandes volumes de dados.

Para começar a determinar e abordar esse alto volume de dados, a HayStackID trabalhou para desenvolver uma abordagem de quatro fases para atender às necessidades de eDiscovery nos prazos curtos exigidos pelos requisitos da Segunda Solicitação. Esta abordagem em quatro fases incluiu:

+ Fase Um: Notificação e Planejamento do DOJ

+ Fase Dois: Coleta e Processamento

+ Fase Três: Revisão e Produção

+ Fase Quatro: Terminação/Expiração e Conclusão

Estruturação de fases para apoiar o esforço multiterabyte esperado aproximando-se de 20 TB de dados e operando com comunicações, coleções e coordenação restritas por viagens COVID e restrições de distanciamento social, HayStackID, trabalhando com especialistas da empresa que enfrenta a Segunda Solicitação e sua consultoria externa, desenvolveu planos de coleta detalhados, identificou desafios que exigem software personalizado e desenvolvimento de processos e fluxos de trabalho projetados para apoiar todo o contínuo das tarefas de eDiscovery necessárias para produzir informações de melhor esforço para o padrão de conformidade substancial.

Além disso, como parte do planejamento para suportar altos volumes de dados, a HayStackID formalmente estabeleceu sua equipe de descoberta de casos para auxiliar o planejamento e execução administrativa e operacional contínuos. Esta equipe dedicada de especialistas incluiu:

+ Forense Equipa principal: Forense e Coleções

+ Equipe de Insight de Caso Antecipado: Processamento e Análise

+ Equipe ReviewRight®: Revisão e Produção

Com as expectativas de volume consideradas e a organização de suporte a casos estabelecida em torno de quatro fases a serem entregues por quatro equipes dedicadas, a HayStackID transitou seu foco para o planejamento para abordar o segundo obstáculo significativo, diversas fontes de dados.

Diversas fontes de dados

O desafio de aumentar os tipos de dados continua a ser classificado como uma das maiores preocupações de negócios para especialistas em eDiscovery, com quase um em cada cinco dados e profissionais jurídicos classificá-lo como o desafio que mais impactará seus negócios nos próximos seis meses. (4) Este desafio representou um formidável obstáculo à segunda solicitação da empresa de plataforma financeira global, uma vez que foi ampliado pelas diferentes localizações de repositórios e endpoints contendo dados a serem considerados na investigação antitruste. Conjuntos de dados de vários locais contendo vários formatos de documento a serem considerados neste caso incluídos, mas não estavam limitados a tipos de dados de plataformas que incluíam:

+ Videoconferência BlueJeans

+ Caixa

+ Confluência

+ Aplicativos de suporte personalizados

+ Druva

+ Suíte G

+ Evernote

+ Lumapps

+ Microsoft 365

+ Aplicativos para dispositivos móveis

+ Uma unidade

+ Aplicativos de Finanças Proprietárias

+ QuickBase

+ Folga

+ Webex

+ Websites

+ Zoom

O desafio de diversas fontes de dados foi ampliado pelos novos requisitos mundiais remotos desencadeados por restrições de local de trabalho relacionadas ao COVID-no verão de 2020. Essas restrições exigiam um planejamento de coleta que abrangia entrevistas de custodia remotas e locais e coletas de dados de repositórios geograficamente diferentes, endpoints e dispositivos móveis. Com uma compreensão das expectativas de volume de dados e da diversidade de fontes de dados, a equipe HayStackID concentrou-se no terceiro obstáculo importante para este complexo Segundo Pedido. Esse é o requisito para coletar, processar, analisar e analisar as comunicações do Slack.

Inovação e integração do Slack

Desenvolvido como uma ferramenta de comunicação interna para a empresa de jogos Tiny Speck, Slack lançado em 2013 e cresceu em uma das plataformas de comunicações empresariais mais onipresentes do mundo. (5) Com um nome que é um acrônimo para Searchable Log of All Conversation and Knowledge, (6) a plataforma Slack não foi projetado inicialmente para apoiar coleções centradas em eDiscovery- defensáveis para investigações e litígios. No entanto, ao longo do tempo, esse recurso foi integrado às implementações recentes de nível empresarial. Atualmente, as implementações do Slack se enquadram em três categorias principais: Free (ou Basic), Standard e Plus (ou Enterprise). (7)

As implementações do Free Slack baseiam-se no número total de mensagens em um canal e têm retenção curta. A coleção para implementações do Free Slack é realizada obtendo um token de API individual dos usuários, que permite a coleta de objetos disponíveis para o custodiante. Esse requisito para obter acesso no nível de custódia individual por meio do OAuth, um protocolo de autenticação que permite que os indivíduos aprovem um aplicativo interagindo com outro sem uma transferência de senhas, tem sido uma barreira de uso intensivo e de automação para a coleta corporativa do Slack comunicações. Assim, tornar a coleção das implementações do Free Slack geralmente insustentável para os prazos acelerados para as Second Requests.

As implementações Slack Standard e Plus (ou Enterprise) têm retenção ilimitada por padrão. Anteriormente, as implementações do Slack Standard e Plus (ou Enterprise) contavam com um recurso de Exportação Corporativa. No entanto, o recurso de Exportação Corporativa do Slack é desencorajado, pois continua dependente de tokens OAuth individuais para coletar mensagens privadas. Recentemente, o Slack apresentou o Slack Enterprise Grid. O Enterprise Grid é uma rede de duas ou mais instâncias do espaço de trabalho do Slack. Os workspaces do Slack na Enterprise Grid têm acesso à API do Slack Discovery. Essa API de descoberta permite que as organizações usem aplicativos aprovados de terceiros para exportar e atuar em mensagens e arquivos do Slack. (8) Esse recurso de descoberta habilitado para API permite que provedores como o HayStackID acelere a precisão e a velocidade das coleções do Slack, tornando-se uma ferramenta de escolha para facilitar os dados do Slack. aquisição em apoio a Segundos Pedidos. No entanto, mesmo com o suporte à descoberta do Enterprise Grid, ainda há desafios que exigem abordagens inovadoras para avaliar, apresentar e preparar dados do Slack para processamento, revisão e produção. Um desses desafios é o uso de codificação preditiva em dados do Slack.

Conforme definido em The Grossman-Cormack Glossary of Technology-Assisted Review, (9) Codificação Preditiva é um termo específico do setor geralmente usado para descrever um processo de revisão assistida por tecnologia envolvendo o uso de um algoritmo de aprendizado de máquina para distinguir documentos relevantes de não relevantes. Baseia-se e depende da codificação por um especialista em matéria de um conjunto de documentos de formação para alcançar a máxima eficácia. Esta definição de codificação preditiva fornece uma descrição de linha de base que identifica uma função específica que um conjunto geral de algoritmos de aprendizado de máquina comumente aceitos pode usar em uma revisão assistida por tecnologia (TAR). (10)

Em relação ao Slack, a codificação preditiva pode representar desafios únicos, especialmente para mensagens e arquivos que consistem principalmente em dados numéricos, planilhas, arquivos de imagem e mensagens de texto curtas. Esse desafio ocorre porque mais texto normalmente leva a maior precisão na codificação preditiva e puxando texto suficiente para o processo de codificação preditiva para melhorar a precisão requer a identificação dentro de segmentos de prazo texto suficiente para permitir que os mecanismos de análise de codificação preditiva categorizem os dados com mais precisão.

A HayStackID entendeu e estava bem posicionada para enfrentar os desafios do Slack, desde a coleta até a codificação preditiva, dada a sua vasta experiência no desenvolvimento de ferramentas e processos personalizados para integração em seus planos de coleta, processamento e revisão avançados e operacionalizados.

Ferramentas e processos personalizados específicos que exigem desenvolvimento e implantação pelo HayStackID incluíram:

+ Mapas de calor do Slack Communications para permitir a identificação rápida do volume de mensagens e das taxas de pulso ao longo do tempo

+ Processo analítico específico do Slack para abordar conceitos de cluster de nomes de participantes

+ Processo analítico específico do Slack para abordar texto insuficiente nas mensagens

+ Processo analítico específico do Slack para lidar com grandes conjuntos de controle

+ Bifurcação dos canais públicos e privados do Slack para dar suporte aos contratos de relatórios de privilégios solicitados com a FTC

Compreendendo os obstáculos colocados por volumes substanciais de dados, diversas fontes e formatos de dados e coleta e codificação preditiva do Slack, a equipe da HayStackID avaliou rapidamente os requisitos e diretrizes da Segunda Solicitação do Departamento de Justiça, da empresa e do advogado. Esta avaliação, baseada em uma compreensão experiencial de Second Requests (11) e profunda experiência em engenharia de software no desenvolvimento de ferramentas e processos personalizados para resolver desafios de descoberta não padronizados, permitiu à HayStackID definir, escovar e iniciar o planejamento do projeto através da lente de quatro recomendações para a empresa de plataforma financeira global seu consultor de escritório de advocacia externo.

As Recomendações

Conciso no conceito ainda complexo em componentes, o planejamento da Second Request liderado pelos especialistas em dados e descobertas legais da HayStackID levou a estabelecer quatro recomendações fundamentais para servir como guias-guia para traduzir o planejamento de investigação e descoberta em execução. Estas quatro recomendações incluíram:

+ Estabeleça um plano de coleta abrangente para aquisição física e remota de dados de custódia e não custódia com processamento de dados iterativos, manipulações e empurra para a equipe de operações

+ Desenvolva um fluxo de trabalho de precisão defensável e sustentável projetado para apoiar os requisitos do Departamento de Justiça, Empresa, Escritório de Advogados e HayStackID em todo o Continuum de Descoberta Eletrônica para Altos Volumes de Dados

+ Desenvolva ferramentas e técnicas de precisão para detectar, identificar, coletar e revisar dados do Slack para atender aos rigorosos cronogramas de segunda solicitação com um melhor esforço abrangente

+ Desenvolver e alcançar um acordo do Departamento de Justiça para o uso da revisão assistida por tecnologia, incluindo abordagem específica para revisão do Slack e considerações sobre privilégios

Após acordo com as recomendações e aprovação das abordagens de revisão e privilégio do Slack do DOJ, a HayStackID começou a traduzir os esforços de planejamento para a execução das tarefas necessárias para fornecer uma produção abrangente e de melhor esforço no prazo acelerado, sinônimo de Segunda Solicitação investigações.

Com as expectativas de volume consideradas e a organização de suporte a casos estabelecida em torno de quatro fases a serem entregues por quatro equipes dedicadas, a HayStackID transitou seu foco para o planejamento para abordar o segundo obstáculo significativo, diversas fontes de dados.

Os resultados

Com base na experiência orgânica e integrada de eDiscovery, juntamente com sua vasta experiência no apoio a investigações antitruste, a HayStackID conseguiu realizar as tarefas necessárias de coleta, processamento, revisão e produção para dar suporte a uma resposta compatível ao DOJ. Métricas e marcos detalhados do caso complexo, juntamente com esforços específicos de inovação e integração, são detalhados nos parágrafos a seguir para adicionar contexto a esse caso de alto volume com diversos dados e requisitos significativos do Slack (12).

Métricas de Coleta e Marcos

Do ponto de vista das coleções, o HayStackID coletou aproximadamente 18 TB dados de aproximadamente 300 coleções em 84 dias, incluindo requisitos de tempo inicial e de atualização, tanto de locais locais locais como remotos. Os esforços de coleta incluíram 54 aquisições de e-mail de custódia, 15 entrevistas com custodia e aquisição de dados de mais de 17 repositórios de dados. Além disso, o HayStackID coletou vários conjuntos de dados de endpoint que vão desde Microsoft 365, Druva e Box até Slack, Webcasts e Websites. Os principais destaques da coleção incluem:

+ Prazo de Coleta Total: 84 Dias

+ Armazenamento Web (Box.com, Google Drive, Druva) Pedidos de Coleta: 160

+ Armazenamento Web (Box.com, Google Drive, Druva) Tamanho de dados: 14.228.4 GB

+ Pedidos de Coleta de E-mail de Custódia: 54

+ Tamanho de dados de e-mail de custódia: 2.173,54 GB

+ Solicitações de Coleta do Slack: 44

+ Tamanho de dados do Slack: 2.18,51 GB

+ Solicitações de Coleta de Dispositivos Inteligentes: 6

+ Tamanho de dados do dispositivo inteligente: 371,36 GB

+ Espaços de Colaboração (QuickBase, Confluence, JIRA): 16

+ Espaços de Colaboração (QuickBase, Confluence, JIRA): Tamanho dos dados: 15,06 GB

+ Dados adicionais: Aproximadamente 10 TB

Métricas e Marcos de Processamento

Do ponto de vista do processamento, o HayStackID processou aproximadamente 46M documentos de coleções do Slack e não-Slack, resultando em pouco menos de sete milhões de documentos pós-desduplicação e pós-filtragem de dados. Esta fase de processamento realizada ao longo de 106 dias resultou em cerca de 6,7 milhões de documentos elegíveis para revisão assistida por tecnologia (TAR) e mais de 1,5 M TAR excluídos documentos exigindo revisão linear. Os principais destaques de processamento incluem:

+ Total de Documentos Processados: 45,805,850

+ Mensagens e arquivos processados do Slack: 256.361

+ Documentos Microsoft 365 Processados: 30.150.563

+ Caixa Documentos Processados: 8.813,252

+ Documentos Druva Processados: 4,581, 613

+ Documentos de Aplicação Financeira Proprietária Processados: 322, 260

+ Documentos do G-Suite Processados: 163.663

+ Documentos móveis processados: 621,819

+ Documentos Adicionais Processados: 896,319

Além disso, a partir do corpus de mensagens e arquivos do Slack, HayStackID processou dados de 487 canais públicos e 8.104 canais privados. Esta bifurcação do processamento de canais públicos e privados apoiou acordos com o DOJ para relatórios de privilégios.

Seguindo instruções e especificações detalhadas de processamento, o HayStackID aplicou tecnologias e técnicas avançadas de eliminação de duplicação e filtragem para determinar os documentos que melhor seriam avaliados através do TAR (Documentos elegíveis para TAR) ou por meio de revisão linear (Documentos excluídos do TAR). A etapa de processamento e avaliação no continuum de Descoberta Eletrônica resultou nos seguintes totais de arquivo de requisito de revisão elegível e liner do TAR:

+ Total de Documentos a serem Revisados: 8.607,391

+ Documentos elegíveis TAR: 6,733,743

+ Revisão de Responsividade Linear Documentos Obrigatórios: 521,023

Esta redução de processamento de aproximadamente 80% do conjunto total de dados complexos de documentos coletados estabeleceu o cenário para a aplicação HayStackID de especialização e tecnologia TAR e serviços de revisão de documentos proprietários ReviewRight para avaliar ainda mais documentos para a investigação antitruste.

Métricas e marcos de revisão TAR

Aproveitando um fluxo de trabalho TAR 1.0 para arquivos e mensagens que não sejam do Slack, o HayStackID realizou 8 rodadas de controle ao longo de 7 dias, suportadas por 12 rodadas de treinamento ao longo de 8 dias com conjuntos de documentos que variam de 200 a 1.000 documentos. A HayStackID conseguiu sair da fase de treinamento para arquivos e mensagens que não sejam do Slack com aproximadamente 98% de consistência, cerca de 16% de profundidade de recall e aproximadamente 75% de recordação, com porcentagens de precisão aproximando-se de 50% e F-Scores acima de 60%. Esta combinação de rodadas de controle e rodadas de treinamento resultou em um objetivo de recall alcançado de 75%, um nível de confiança de 95%, uma margem máxima de taxa de erro ligeiramente acima de 4% e uma riqueza estimada em conjunto de documentos chegando a 12%.

Além disso, dadas as nuances e o conhecimento técnico necessários para aproveitar o TAR 1.0 com mensagens e arquivos do Slack, o HayStackID realizou 5 rodadas de controle ao longo de 5 dias, com suporte por 12 rodadas de treinamento em 9 dias com conjuntos de documentos que variam de 200 a 800 documentos. A HayStackID conseguiu sair da fase de treinamento para arquivos e mensagens do Slack com aproximadamente 95% de consistência, cerca de 31% de profundidade de recall e aproximadamente 75% de recordação, com porcentagens de precisão aproximando-se de 29% e F-Scores superiores a 40%. Esta combinação de rodadas de controle e rodadas de treinamento resultou em um objetivo de recall alcançado de 75%, um nível de confiança de 95%, uma margem máxima de taxa de erro inferior a 5% e uma riqueza estimada em conjunto de documentos aproximando-se de 12%.

Essa abordagem de precisão e poderosa testada minuciosamente e aplicada com exatidão levaram à avaliação do TAR 1.0 e à redução de documentos não Slack e Slack de 8.607,391 documentos elegíveis TAR para um total combinado de documentos pós-TAR-não-folga e Slack de 618.491 a serem revisados para privilégio e chave documentos relacionados à fusão.

Métricas e marcos de revisão linear

Ao realizar uma revisão de documentos específica de conteúdo sensível ao tempo, em apoio a uma Second Request orientada pela agência antitruste, a HayStackID aproveitou os atributos de seu extenso processo de avaliação, qualificação e certificação do revisor e selecionado de seu banco de dados de quase 20.000 documentos de advogado potencial revisar os candidatos os revisores mais qualificados, mais apropriados e imediatamente disponíveis para apoiar a revisão de mais de 1,1 milhões de documentos. ReviewRight Match®, líder do setor da HaystackID, permitiu esse processo de seleção aplicando uma combinação de tecnologias proprietárias, ferramentas de avaliação inovadoras e protocolos comprovados que permitiram o fornecimento, teste e qualificação rápidos e abrangentes dos revisores. (13) Esse processo permitiu HayStackID para apresentar e preparar 295 revisores que eram especialistas em revisão legal e possuíam a experiência de domínio congruente com a plataforma financeira global centrada na empresa Second Request.

Dada a sua posição única como líder de revisão remota do setor, com mais de seis anos de experiência na entrega e gerenciamento de projetos de revisão virtual, a HayStackID aproveitou sua infraestrutura de revisão remota segura ReviewRight Virtual® para suportar a revisão orientada pela segunda solicitação sensível ao tempo. (14) Tendo apoiou mais de 1.000 projetos de revisão remota segura bem-sucedidos em ambientes de pandemia pré-COVID e atuais, a combinação da HayStackID de infraestrutura segura gerenciada por uma equipe não só de especialistas em gerenciamento de revisão, mas por especialistas em análise de gerenciamento virtual permitiu a rápida montagem de um equipe de revisão virtual experiente de mais de 300 revisores, gerentes de revisão e técnicos.

Executada com uma série de revisões contínuas iniciadas ao longo de 96 dias, a parte de revisão linear da Segunda revisão orientada por solicitação resultou na revisão completa de 1.139.514 documentos, com mais de 20.000 redação e um registro de privilégios de pouco menos de 80.000 documentos.

Métricas e marcos de produção

Após a conclusão da revisão linear e certificação dos resultados da revisão, redação e logs de privilégios, este projeto abrangente de eDiscovery realizado do início ao fim em apenas 106 dias e consistindo em tarefas que vão desde coleções remotas até revisão virtual e composto por tipos de dados complexos formatos, incluindo mensagens e arquivos de canais do Slack públicos e privados, culminaram na produção de aproximadamente 2.000.000 de documentos.

Velocidade, folga e especialização

Este projeto de eDiscovery baseado em segundo pedido demonstrou a experiência e a capacidade de eDiscovery integrada e orgânica da HayStackID como uma empresa especializada de eDiscovery. Implementando inovações que vão desde mapas de calor para apresentar padrões de comunicação do Slack e densidade a protocolos personalizados de revisão assistida por tecnologia para revisão de tipos de dados não padronizados, incluindo mensagens e arquivos do Slack de canais privados e públicos, o HayStackID permitiu a execução bem-sucedida do projeto que permitiu que a empresa líder global de plataformas financeiras e seu consultor externo respondessem à segunda solicitação do DOJ em conformidade. Essa resposta em conformidade contribuiu para a aquisição bem-sucedida pela empresa de plataforma financeira global e demonstrou a velocidade de execução, a experiência do Slack e a especialização da HayStackID em operações remotas e investigações de Segunda Solicitação.

Sobre HayStackID

A HayStackID é uma empresa especializada de serviços de eDiscovery que ajuda corporações e escritórios de advocacia a encontrar, entender e aprender com dados ao enfrentar investigações e litígios complexos e intensivos de dados. A HayStackID mobiliza especialistas em análise de documentos de informática, eDiscovery e advogados líderes do setor para atender a mais de 500 das principais corporações e escritórios de advocacia do mundo da América do Norte e da Europa. Servindo quase metade da Fortune 100, a HayStackID é uma fornecedora alternativa de serviços jurídicos que combina experiência e excelência técnica com uma cultura de serviço ao cliente de luva branca. Para mais informações sobre seu conjunto de serviços, acesse Haystackid.com.

Sobre o Autor

Michael Sarlo é Diretor de Inovação e Presidente de Investigações Globais da HayStackID. Nesta função, Michael facilita operações relacionadas à descoberta eletrônica, forense digital e estratégia de litígio nos EUA e no exterior, enquanto trabalha em projetos forenses e eDiscovery altamente complexos.

Referências

(1) Comissão Federal de Comércio e a Divisão Antitruste do Departamento de Justiça (2020). Relatório Anual Hart-Scott-Rodino Ano Fiscal 2019. [online] Comissão Federal de Comércio. Disponível em: reports/federal-trade-commission-bureau-competition-department-justice-antitrust-division-hart-scott-rodino p110014hsrannualreportfy2019.pdf [Acessado em 29 de dezembro de 2020].

(2) Comissão Federal de Comércio (2020). Pedido de Modelo de Informações Adicionais e Material Documental (Segunda Solicitação). [online] Gabinete de Notificação de Pré-fusão FTC. Disponível em: review/may2019_model_second_request_final.pdf [Acessado em 29 de dezembro de 2020].

(3) Conformidade substancial.” O Merriam-Webster.com Legal Dictionary, Merriam-Webster Inc., webster.com/legal/substantial%20compliance. [Acessado em 29 de dezembro de 2020.]

(4) ComplexDiscovery resultados/

(5) Folga

(6) Folga

(7) Categorias de Slack

(8) API de descoberta

(9) Grossman, M. e Cormack, G. (2013). O Glossário Grossman-Cormack de Revisão Assistida por Tecnologia. [ebook] Revisão da Lei dos Tribunais Federais. Disponível em: http://www.fclr.org/fclr/articles/html/2010/grossman.pdf [Acessado em 31 de agosto de 2018].

(10) Pesquisa de codificação preditiva - queda-2020-resultados/

(11) HayStackID Segundos pedidos -

(12) Notas do projeto HayStackID (Produto de trabalho) - 5 de janeiro de 2021.

(13) ReviewRight Match®. (2020, 29 de dezembro). HayStackid.

(14) ReviewRight Virtual®. (2020, 29 de dezembro). HayStackID. serviço/