Скорость, ослабление и специализация: точный подход к вторым запросам

en flag
nl flag
fr flag
de flag
pt flag
ru flag
es flag

Как HayStackID помог компании глобальной финансовой платформы быстро ответить на сложный второй запрос в ограниченное время COVID

Автор: Майкл Сарло, ENCE, CBE, CCLO, RCA, CCPA

Прецизионное раскрытие электронной документации для сложных антимонопольных агентских

Резюме снимка: В течение лета 2020 года, ограниченного COVID, HayStackID™ поддержала ведущую компанию глобальной финансовой платформы и ее международно признанного внешнего консультанта в ответе на второй запрос Министерства юстиции (МЮ), основанный на предлагаемом приобретении компании с высоким уровнем регулирования. Этот второй запрос привел к необходимости сбора и оценки 18 ТБ данных, включая значительные хранилища сообщений и файлов Slack, как из локальных, так и из удаленных местоположений из более чем 17 типов хранилищ данных. В течение 106 дней HayStackID завершил около 300 коллекций, разработал пользовательские инструменты и процессы, включая инновационные тепловые карты связи, специфичные для Slack, процессы прогнозного кодирования и идентификацию привилегий личных сообщений, чтобы обеспечить соответствующий ответ на сложное исследование , что в конечном итоге позволяет завершить предлагаемое приобретение.

От блокпостов к результатам: сложный второй запрос

HayStackID, проверенный поставщик вторых запросов Федеральной торговой комиссии (FTC) и Министерства юстиции (МЮ), обладает уникальными возможностями для поддержки сложных требований антимонопольных расследований. Наши интегрированные и органические возможности для работы с большими объемами данных, наш глубокий опыт и понимание различных источников данных, а также наше индивидуальное программное обеспечение и возможности проектирования процессов позволяют нам разрабатывать точные решения для конкретных задач обнаружения данных и юридических документов. Эта последняя возможность HayStackID, индивидуального программного обеспечения и технологического проектирования, сегодня более важна, чем когда-либо, поскольку многие поставщики раскрытия электронной документации не имеют этой необходимой возможности и постоянно пытаются обучать данные и обрабатывать проблемы в фиксированные и негибкие решения. Это shoehorning может привести к антимонопольным расследованиям, которые могут не соответствовать требованиям наилучших усилий, если оценить, что ответы могли быть с правильными технологиями, методами и талантами, применяемыми к усилиям по раскрытию электронной документации.

В середине 2020 года, ограниченного COVID летом, влияющим на бизнес-действия и результаты по всему миру, HayStackid была предоставлена возможность поддержать одну из ведущих мировых компаний финансовых платформ и ее внешнего консультанта, всемирно известную юридическую фирму с глубоким антимонопольным и конкурентным экспертиза, в приобретении вызвала второй запрос DOJ. Этот конкретный второй запрос МЮ по представленным трем задачам, которые оправдывали выбор HayStackID в качестве партнера по раскрытию электронной документации по выбору, с этими проблемами являются участие значительных объемов данных, несоответствие и распределение источников данных и форматов, а также заметное использование Slack платформа бизнес-коммуникаций.

Блокпосты, рекомендации и результаты

Обладая обширным опытом Second Request, проявленным участием в четырнадцати антимонопольных агентских расследованиях в 2019 и 2020 годах, HayStackID имеет глубокое академическое и эмпирическое понимание FTC и DOJ Second Requests в соответствии с Законом Харта-Скотта-Родино (HSR) 1976 года. Закон о HSR требует от сторон слияний или поглощений определенного размера уведомлять КДТ или антимонопольный отдел МЮ и предоставлять информацию и документацию относительно предлагаемой сделки. После рассмотрения представленной информации и документации КДТ или МЮ могут направлять дополнительные запросы, известные как «Вторые запросы», до принятия решения по предлагаемой сделке. (1)

Вторые запросы представляют собой процедуры обнаружения, которые состоят из официальных запросов на дополнительную информацию и документацию и, как правило, соответствуют рамкам типового запроса на дополнительные документальные материалы (второй запрос), опубликованного Бюро уведомлений FTC Premerger Notification Office. (2) При использовании многих технологии, методы и тактика, используемые в традиционных действиях по раскрытию электронной документации, поддерживающих аудиты, расследования и судебные разбирательства, обнаружение второго запроса отличается, поскольку оно обычно имеет уникальные характеристики, которые необходимо учитывать в каждом случае. Три ключевых атрибута Second Requests, особенно применимые к поддержке HayStackID летом 2020 года второго запроса компании глобальной финансовой платформы, включали:

+ Разрозненные данные и местоположения

+ Потребность в передовых технологиях

+ Стандарт существенного соответствия

Среди этих трех атрибутов примечателен стандарт существенного соблюдения. Существенное соблюдение (3) - это соблюдение существенных или существенных требований второго запроса, который удовлетворяет цели или цели запроса, даже если формальные требования могут не быть полностью соблюдены на момент ответа. Этот стандарт уникален среди запросов на обнаружение в том, что он ориентируется на время и представляет собой наилучшие качественные усилия по обеспечению соответствия, а не количественный, не зависящий от времени подход к соответствию нормативным требованиям. Основываясь на стандарте существенного соответствия требованиям, поставщики раскрытия электронной документации для оспариваемых сторон должны сбалансировать время, эффективность и эффективность, чтобы соответствовать требованиям сертификации для вторых запросов. Чтобы соответствовать и превысить существенный стандарт соответствия, поддерживающий второй запрос на приобретение, HayStackID должен был столкнуться с тремя основными препятствиями и преодолеть их.

Дорожные посты

Три препятствия для выполнения ускоренных сроков второго запроса МЮ к компании глобальной финансовой платформы при соблюдении стандарта существенного соответствия требованиям включали объемы данных, источники данных и проблемы обнаружения Slack.

Значительные объемы данных

Как компания глобальной финансовой платформы, стремящаяся приобрести многонациональную финансовую компанию, клиент HayStackID в этом втором запросе имел офисы, хранилища данных и лиц, имеющих отношение к расследованиям, по всему миру, с преобладанием данных, расположенных в Соединенных Штатах. Учитывая нормативные требования, определяющие удаление данных для финансовых компаний, HayStackID столкнулась с проблемой организации и поддержки второго запроса на большие объемы данных.

Чтобы начать определять и устранять этот большой объем данных, HayStackID работал над разработкой четырехфазного подхода к удовлетворению потребностей в раскрытии электронных данных в короткие сроки, установленные требованиями второго запроса. Этот четырехэтапный подход включал:

+ Первый этап: Уведомление и планирование МЮ

+ Второй этап: Сбор и обработка

+ Третий этап: Обзор и производство

+ Четвертый этап: прекращение/расширение и завершение

Фазы структурирования для поддержки ожидаемых многотерабайтных усилий, приближающихся к 20 ТБ данных и работы с коммуникациями, коллекциями и координацией, ограниченными ограничениями на поездки и социальное дистанцирование COVID, HayStackID, работая с экспертами как из компании, сталкивающейся со вторым запросом, так и ее , разработали подробные планы сбора данных, выявили проблемы, требующие разработки специального программного обеспечения и процессов, и разработали рабочие процессы для поддержки всего континуума задач обнаружения электронных данных, необходимых для получения информации о наилучших усилиях в соответствии с существенным стандартом соответствия.

Кроме того, в рамках планирования поддержки больших объемов данных компания HayStackID официально создала свою группу по раскрытию дел, чтобы помочь в продолжении административного и оперативного планирования и выполнения. В состав этой специализированной группы экспертов входили:

+ Первая команда криминалистов: криминалистика и коллекции

+ Команда Early Case Insight: обработка и аналитика

+ Команда ReviewRight®: обзор и производство

С рассмотренными ожиданиями объема и организацией поддержки дел, установленной вокруг четырех этапов, которые будут реализованы четырьмя выделенными командами, HayStackID сосредоточила свое внимание на планировании решения второго значимого препятствия, разнообразных источников данных.

Различные источники данных

Проблема увеличения типов данных по-прежнему оценивается как одна из крупнейших бизнес-задач для специалистов по раскрытию электронной документации, при этом почти каждый пятый специалист по данным и юристам оценивает ее как проблему, которая в наибольшей части повлияет на их бизнес в ближайшие шесть месяцев. (4) Эта проблема создала огромную проблему препятствие для второго запроса компании глобальной финансовой платформы, поскольку он был увеличен разрозненным местоположением репозиториев и конечных точек, содержащих данные, которые должны быть рассмотрены в антимонопольном расследовании. Наборы данных из нескольких местоположений, содержащих несколько форматов документов, которые должны рассматриваться в данном случае, включены, но не ограничивались типами данных с платформ, которые включали:

+ Видеоконференции BlueJeans

+ Коробка

+ Слияние

+ Пользовательские приложения поддержки

+ Друва

+ G-Suite

+ Эвернот

+ LumApps

+ Microsoft 365

+ Приложения для мобильных устройств

+ Один диск

+ Запатентованные финансовые приложения

+ Быстрая база

+ Слабыние

+ Вебекс

+ Веб-сайты

+ Масштаб

Проблема различных источников данных была усугублена новыми требованиями к удаленному миру, вызванными ограничениями на рабочем месте, связанными с КВИД летом 2020 года. Эти ограничения потребовали планирования сбора данных, которое охватывало как удаленные, так и локальные собеседования, а также сбор данных из географически разрозненных хранилищ, конечных точек и мобильных устройств. С пониманием ожиданий объема данных и разнообразия источников данных, команда HayStackID затем сосредоточилась на третьем важном препятствии для этого сложного второго запроса. Это требование собирать, обрабатывать, анализировать и просматривать сообщения Slack.

Slack Инновации и интеграция

Разработанный как инструмент внутренних коммуникаций для игровой компании Tiny Speck, Slack запущен в 2013 году и вырос в одну из самых вездесующих в мире платформ бизнес-коммуникаций. (5) С именем, которое является аббревиатурой Searchable Log of All Conversation and Knowledge, (6) платформа Slack не была изначально предназначен для поддержки обоснованных коллекций, ориентированных на eDiscovery, для расследований и судебных разбирательств. Однако со временем этот потенциал был интегрирован в последние внедрения на уровне предприятия. В настоящее время реализации Slack делятся на три основные категории: Free (или Basic), Standard и Plus (или Enterprise). (7)

Реализации Free Slack основаны на общем количестве сообщений в канале и имеют короткое хранение. Коллекция реализаций Free Slack выполняется путем получения отдельного токена API от пользователей, что позволяет собирать объекты, доступные для хранителя. Это требование для получения доступа на уровне индивидуального хранителя через OAuth, протокол аутентификации, который позволяет людям утверждать одно приложение, взаимодействующее с другим без передачи паролей, было трудоемким и автоматическим неудобным барьером для корпоративной коллекции Slack связи. Таким образом, делает коллекцию из реализаций Free Slack, как правило, несостоятельной для ускоренных сроков для Second Requests.

Реализации Standard и Plus (или Enterprise) Slack по умолчанию имеют неограниченное хранение. Ранее реализации Standard и Plus (или Enterprise) Slack полагались на возможности корпоративного экспорта. Тем не менее, возможности корпоративного экспорта Slack не рекомендуется, поскольку она продолжает зависеть от отдельных токенов OAuth для сбора личных сообщений. Недавно Slack представил Slack Enterprise Grid. Enterprise Grid — это сеть из двух или более экземпляров рабочей области Slack. Зависание рабочих областей в корпоративной сетке имеют доступ к API Slack Discovery. Этот API обнаружения позволяет организациям использовать утвержденные сторонние приложения для экспорта сообщений и файлов Slack и работы с ними. (8) Эта возможность обнаружения с поддержкой API позволяет таким поставщикам, как HayStackID, ускорить точность и скорость коллекций Slack, что делает его предпочтительным инструментом для облегчения данных Slack приобретение в поддержку Second Requests. Тем не менее, даже при поддержке обнаружения Enterprise Grid по-прежнему возникают проблемы, требующие инновационных подходов к оценке, представлению и подготовке данных Slack для обработки, проверки и производства. Одной из таких проблем является использование прогнозного кодирования данных Slack.

Как определено в Глоссарии по технологическому обзору Гроссмана-Кормака, (9) Прогнозное кодирование представляет собой отраслевой термин, обычно используемый для описания процесса обзора с помощью технологии, включающего использование алгоритма машинного обучения, чтобы отличить релевантные и нерелевантные документы. Она основана и зависит от кодирования экспертом по предмету учебного набора документов для достижения максимальной эффективности. Это определение прогнозного кодирования предоставляет базовое описание, которое идентифицирует одну конкретную функцию, которую общий набор общепринятых алгоритмов машинного обучения может использовать в технологическом обзоре (TAR). (10)

Что касается Slack, то прогнозное кодирование может создавать уникальные проблемы, особенно для сообщений и файлов, состоящих в основном из числовых данных, электронных таблиц, файлов изображений и коротких текстовых сообщений. Эта проблема заключается в том, что большее количество текста обычно приводит к большей точности в прогнозном кодировании и вытягиванию достаточного количества текста в процесс прогнозного кодирования для повышения точности требует идентификации в сегментах времени достаточно текста, чтобы позволить механизмам прогнозной аналитики кодирования более точно классифицировать данные.

HayStackID понимал и имел хорошие возможности для решения проблем Slack от сбора до прогнозного кодирования, учитывая его обширный опыт в разработке пользовательских инструментов и процессов для интеграции в свои передовые и операционализированные планы сбора, обработки и обзора.

Специальные пользовательские инструменты и процессы, требующие разработки и развертывания с помощью HayStackID, включают в себя:

+ Slack Communications Heat Maps для быстрой идентификации объема сообщений и частоты импульсов с течением времени

+ Процесс аналитики, специфичный для Slack-специфики для решения концепций кластера из имен участников

+ Процесс аналитики, специфичный для Slack-специфики для адресации недостаточно текста в сообщениях

+ Процесс аналитики, специфичный для Slack-специфики для решения больших наборов элементов управления

+ Разделение публичных и частных каналов Slack для поддержки запрашиваемых соглашений о привилегиях с FTC

Понимая препятствия, связанные с значительными объемами данных, различными источниками и форматами данных, а также сбором Slack и прогнозным кодированием, команда HayStackID быстро оценила требования и руководящие принципы второго запроса от Министерства юстиции, компании и адвоката. Эта оценка, основанная на эмпирическом понимании Second Requests (11) и глубоком опыте разработки программного обеспечения в разработке индивидуальных инструментов и процессов для решения нестандартных задач обнаружения, позволила HayStackID определить, охватить и инициировать планирование проекта через призму четырех рекомендации глобальной финансовой платформе компании ее стороннего юрисконсульта юридической фирмы.

Рекомендации

Краткая концепция, но сложная по компонентам, планирование второго запроса под руководством экспертов HayStackID по данным и раскрытию юридических документов привело к разработке четырех ключевых рекомендаций, которые будут служить в качестве ориентиров для перевода планирования расследования и обнаружения в исполнение. Эти четыре рекомендации включали:

+ Создание комплексного плана сбора данных для физического и удаленного сбора хранительных и нехранительных данных с итеративным извлечением данных, манипуляциями и толчками в операционную группу

+ Разработка защитного и устойчивого точного рабочего процесса, предназначенного для поддержки требований Министерства юстиции, компании, юридической фирмы и HayStackID во всем континууме раскрытия электронной документации для больших объемов данных

+ Разработка прецизионных инструментов и методов для обнаружения, идентификации, сбора и просмотра данных Slack в соответствии со строгими сроками второго запроса с комплексными оптимальными усилиями

+ Разработка и достижение соглашения Министерства юстиции об использовании анализа с помощью технологий, включая конкретный подход к слабному обзору и соображения привилегий

По согласованию с рекомендациями и одобрением подходов Slack к обзору и привилегиям от МЮ, HayStackID начал переводить усилия по планированию в выполнение необходимых задач для обеспечения комплексного и наилучшего производства усилий в ускоренные сроки, синонимом второго запроса расследований.

С рассмотренными ожиданиями объема и организацией поддержки дел, установленной вокруг четырех этапов, которые будут реализованы четырьмя выделенными командами, HayStackID сосредоточила свое внимание на планировании решения второго значимого препятствия, разнообразных источников данных.

Результаты

Основываясь на органическом и интегрированном знании eDiscovery в сочетании с обширным опытом поддержки антимонопольных расследований, HayStackID смог выполнить необходимые задачи по сбору, обработке, обзору и производству для поддержки соответствующего ответа на МЮ. Подробные показатели и основные этапы сложного дела наряду с конкретными инновационными и интеграционными усилиями подробно описаны в следующих пунктах, с тем чтобы добавить контекст в этот крупномасштабный случай с разнообразными данными и значительными требованиями Slack. (12)

Метрики и вехи коллекции

С точки зрения коллекций HayStackID собрал примерно 18 Тбайт данных из примерно 300 коллекций в течение 84 дней, включая первоначальные требования к времени и требования к времени обновления, как из локальных, так и из удаленных местоположений. Усилия по сбору данных включали 54 приобретения электронной почты хранителей, 15 собеседований с хранителями и сбор данных из более чем 17 хранилищ данных. Кроме того, HayStackID собрал множество наборов данных конечных точек, начиная от Microsoft 365, Druva и Box до Slack, веб-трансляций и веб-сайтов. Основные основные моменты коллекции включают в себя:

+ Общий срок сбора: 84 дня

+ Запросы на сбор веб-хранилища (Box.com, Google Диск, Друва): 160

+ Веб-хранилище (Box.com, Google Диск, Друва) Размер данных: 14 228,4 ГБ

+ Запросы на сбор электронной почты хранителя: 54

+ Размер данных электронной почты хранителя: 2 173,54 ГБ

+ Запросы на сбор Slack: 44

+ Размер данных Slack: 2 18,51 ГБ

+ Запросы на сбор смарт-устройств: 6

+ Размер данных смарт-устройства: 371,36 ГБ

+ Пространства для совместной работы (QuickBase, Confluence, JIRA): 16

+ Пространства для совместной работы (QuickBase, Confluence, JIRA): Размер данных: 15,06 ГБ

+ Дополнительные данные: приблизительно 10 Тбайт

Обработка метрик и этапов

С точки зрения обработки HayStackID обработал около 46 млн документов из коллекций Slack и non-Slack, в результате чего было полулено чуть менее семи миллионов документов после дедупликации и последующей фильтрации данных. Этот этап обработки, проведенный в течение 106 дней, привел к тому, что около 6,7 млн. документов, имеющих право на рассмотрение технологий (TAR), и более 1,5 млн. документов, исключенных из TAR, требующих линейного обзора. Основные моменты обработки включают в себя:

+ Всего обработанных документов: 45 805 850

+ Обработанные сообщения и файлы Slack: 256,361

+ Обработано документов Microsoft 365:30 150 563

+ Обработанные документы в коробке: 8 813 252

+ Обработанные документы Druva: 4 581, 613

+ Обработанные документы заявки на патентованные финансы: 322, 260

+ Обработанные документы G-Suite: 163 663

+ Обработано мобильные документы: 621 819

+ Обработано дополнительные документы: 896 319

Кроме того, из корпуса сообщений и файлов Slack HayStackID обрабатывал данные из 487 публичных каналов и 8 104 частных каналов. Это раздвоение обработки государственных и частных каналов поддержало соглашения с МЮ о предоставлении информации о привилегиях.

Следуя подробным инструкциям по обработке и спецификациям, HayStackID применил передовые технологии и методы исключения дубликатов и фильтрации для определения документов, которые лучше всего будут дополнительно оценены с помощью TAR (TAR Соответствующие документы) или с помощью линейного обзора (TAR Excluded Documents). Этап обработки и оценки в континууме обнаружения электронных данных привел к следующим итогам файлов требований TAR и проверки линейных данных:

+ Всего документов, подлежащие рассмотрению: 8 607 391

+ Соответствующие документы TAR: 6 733 743

+ Необходимые документы для проверки линейной отзывчивости: 521 023

Это сокращение обработки примерно на 80% по сравнению с общим комплексным набором данных собранных документов заложило почву для применения HayStackID опыта и технологий TAR и собственных услуг по обзору документов ReviewRight для дальнейшей оценки документов для антимонопольного расследования.

Метрики и этапы обзора TAR

Используя рабочий процесс TAR 1.0 для файлов и сообщений, отличных от Slack, HayStackID провел 8 контрольных раундов в течение 7 дней, поддерживаемых 12 учебными раундами в течение 8 дней с наборами документов от 200 до 1 000 документов. HayStackID смог выйти из этапа обучения для файлов и сообщений, отличных от Slack, с согласованностью примерно 98%, глубиной отзыва около 16% и примерно 75% отзыва, при этом процент точности приближается к 50%, а F-Scores выше 60%. Эта комбинация контрольных раундов и тренировочных раундов привела к достижению цели отзыва в 75%, уровню доверия 95%, максимальному коэффициенту ошибок чуть выше 4% и предполагаемому богатству документов, приближающейся к 12%.

Кроме того, учитывая нюансы и технические знания, необходимые для использования TAR 1.0 с сообщениями и файлами Slack, HayStackID провел 5 контрольных раундов в течение 5 дней при поддержке 12 учебных раундов в течение 9 дней с наборами документов от 200 до 800 документов. HayStackID смог выйти из этапа обучения файлам и сообщениям Slack с примерно 95% согласованностью, глубиной отзыва около 31% и примерно 75% отзыва, при этом процент точности приближается к 29%, а F-Scores больше 40%. Эта комбинация контрольных раундов и тренировочных раундов привела к достижению цели отзыва в 75%, уровню доверия 95%, максимальному погрешности менее 5% и предполагаемому богатству набора документов, приближающейся к 12%.

Этот точный и мощный подход тщательно протестирован и применен с точностью, привел к оценке TAR 1.0 и сокращению документов, не связанных с Slack, так и Slack с 8 607 391 документов, имеющих право на получение прав TAR, до общего количества документов после TAR, не Slack и Slack, составляющих 618 491, которые должны быть проверены на наличие привилегий и ключей документы, связанные с слиянием.

Метрики и этапы линейного обзора

Проводя срочный, специфичный для содержания обзор документов в поддержку второго запроса, управляемого антимонопольным агентством, HayStackID использовал атрибуты своего обширного процесса оценки, квалификации и сертификации рецензентов и выбрал из своей базы данных почти 20 000 потенциальных документов адвоката рассмотреть кандидатов наиболее квалифицированных, наиболее подходящих и наиболее доступных рецензентов, чтобы поддержать рассмотрение более 1,1 млн документов. Ведущий в отрасли HayStackID ReviewRight Match® позволил этот процесс отбора, применив сочетание запатентованных технологий, инновационных инструментов оценки и проверенных протоколов, которые позволили быстро и комплексно подбирать, тестировать и квалифицировать рецензентов. (13) Этот процесс позволил HayStackID представит и подготовит 295 рецензентов, которые были экспертами по юридическому обзору и обладали экспертизой в области, совместимой с глобальной финансовой платформой, ориентированной на компанию Second Request.

Учитывая свою уникальную позицию в качестве лидера в отрасли удаленного обзора с более чем шестилетним опытом в реализации и управлении проектами виртуального обзора, HayStackID затем использовал свою безопасную инфраструктуру удаленного обзора ReviewRight Virtual® для поддержки срочного обзора на основе второго запроса. (14) Имея поддержала более 1 000 успешных проектов безопасного удаленного обзора как в средах до Covid, так и в текущих пандемических средах. Сочетание безопасной инфраструктуры HayStackID, управляемой командой не только экспертов по управлению обзорами, но и экспертами по проверке виртуального управления позволило быстро собрать опытная виртуальная команда рецензирования из более чем 300 рецензентов, менеджеров по рецензированию и технических специалистов.

Проведенная с помощью серии чередующихся обзоров, начатых в течение 96 дней, линейная обзорная часть второго обзора, основанного на втором запросе, привела к полному рассмотрению 1 39514 документов с более чем 20 000 редакций и журналом привилегий, насчитывающим чуть менее 80 000 документов.

Производственные метрики и этапы

По завершении линейного обзора и сертификации результатов рецензирования, редактирования и журналов привилегий этот комплексный проект обнаружения электронных данных проводился от начала до конца всего за 106 дней и состоял из задач, начиная от удаленных коллекций и заканчивая виртуальным обзором и состоящим из сложных типов данных и , включая публичные и частные сообщения и файлы каналов Slack, завершились производством около 2 000 000 документов.

Скорость, провисание и специализация

Этот второй проект по раскрытию электронной документации на основе запросов продемонстрировал интегрированный и органический опыт и возможности HayStackID в качестве специализированной фирмы по раскрытию электронной документации. Внедряя инновации, начиная от тепловых карт для представления коммуникационных шаблонов Slack и плотности до пользовательских протоколов Technology Assisted Review для обзора нестандартных типов данных, включая сообщения и файлы частного и публичного канала Slack, HayStackID позволил успешно выполнить проект , что позволило ведущей компании глобальной финансовой платформы и ее внешнему советнику ответственно ответить на второй запрос МО. Этот соответствующий ответ в конечном итоге способствовал успешному приобретению компанией глобальной финансовой платформы и продемонстрировал скорость выполнения HayStackID, опыт Slack и специализацию в удаленных операциях и расследованиях второго запроса.

О HayStackID

HayStackID - это специализированная компания по предоставлению услуг по раскрытию электронной документации, которая помогает корпорациям и юридическим фирмам находить, понимать и учиться на данных при сложных, интенсивных расследованиях и судебных разбирательствах. HayStackID мобилизует ведущих в отрасли экспертов по компьютерной криминалистике, раскрытию электронной документации и проверке документов адвокатов для обслуживания более 500 ведущих мировых корпораций и юридических фирм из Северной Америки и Европы. HayStackID, обслуживающий почти половину списка Fortune 100, является альтернативным поставщиком юридических услуг, который сочетает в себе опыт и техническое совершенство с культурой обслуживания клиентов из белых перчаток. Для получения дополнительной информации о наборе услуг перейдите на сайт Haystackid.com.

Об авторе

Майкл Сарло (Michael Sarlo) — директор по инновациям и президент по глобальным расследованиям компании HayStackID. В этой роли Майкл облегчает операции, связанные с электронным раскрытием, цифровой криминалистикой и судебной стратегией как в США, так и за рубежом, работая над очень сложными проектами судебной экспертизы и раскрытия электронной документации.

Ссылки

1) Федеральная торговая комиссия и Антимонопольный отдел Министерства юстиции (2020 год). Годовой отчет Hart-Scott-Rodino 2019 финансовый год. [online] Федеральная торговая комиссия. Доступно по адресу: отчеты/федеральная торговая комиссия-бюро-конкуренция-департамент-правосудие-антидоверие дивизия-харт-скотт-родино p110014hsrannualreportfy2019.pdf [Доступ 29 декабря 2020 года].

2) Федеральная торговая комиссия (2020 год). Типовой запрос на дополнительную информацию и документальные материалы (второй запрос). [online] Офис уведомления о преслиянии FTC. Доступно по адресу: review/may2019_model_second_request_final.pdf [Доступ к 29 декабря 2020 года].

3) Существенное соблюдение». Юридический словарь Merriam-Webster.com, Merriam-Webster Inc., webster.com/legal/substential%20комплаенс. [Доступ к 29 декабря 2020 года.]

(4) Результаты комплексных/

(5) Слабые

(6) Слабые

(7) Категории слабяния

(8) API обнаружения

(9) Гроссман, М., и Кормак, Г. (2013). Глоссарий Гроссмана-Кормака по обзору с помощью технологий. [электронная книга] Обзор закона федеральных судов. Доступно по адресу: http://www.fclr.org/fclr/articles/html/2010/grossman.pdf [Доступ к 31 августа 2018].

(10) Прогнозное кодирование обследования-падения 2020-результатов/

(11) Вторые запросы HayStackID -

(12) Примечания по проекту HayStackID (рабочий продукт) - 5 января 2021 года.

(13) ReviewRight Match®. (2020, 29 декабря). HayStackid.

(14) ОтзывRight Virtual®. (2020, 29 декабря). HayStackID. сервис/