https://www.jdsupra.com/legalnews/why-law-firms-should-consider-using-ai-2690519/ Why Law Firms Should Consider Using AI Tools Before Review | JD Supra The use of automation, analytics, and Artificial Intelligence (AI) in the legal process is something the eDiscovery industry has been talking about... www.jdsupra.com
eDiscovery Review of 2021
간만에 맞은 여유로 오랜만에 웨비나로 정보축적을 좀 하고 시장 돌아가는 것도 좀 봤다. 짧은 사이지만 클라이언트쪽에 변화가 있었고 앞으로 그 변화가 이어질 것으로 보인다. 고질적인 문제가 지속되고 있으나 돌파구는 보이지 않는다. 1. 리걸테크놀러지를 결정할 때 누구의 입김이 큰가? 아무래도 IT를 리걸에 활용하는거니 사용자는 리걸이 되고 리걸의 의견이 당연히 더 클수밖에 없다. 75대 25 IT는 보안적/관리적 측면에서 의견을 피력하는 좋지 이 범위를 벗어나면 나중에 옴팡 뒤짚어쓴다. 벤더를 쓸거라면 협업(데이터컬렉션, 보안검증 등)이 원활한 벤더를 선정하는데 여기에서 IT팀의 의견은 40프로 정도 먹고 들어가겠다. 2. 이디스커버리에 있어 가장 큰 걸림돌은 뭐냐? 뭐니뭐니 해도 새로 추가되는 데이터소스..
대용량 데이터, 이제는 모두에게 해당된다. 데이터는 점점 쌓여가고 이를 처리하는데는 한계가 있다. 4가지 주요 챌린지가 있다. 4 V라 하자. 1. Volume or scale of data 2. Variety or different forms of data 3. Velocity or the speed of data 4. Veracity or uncertainty of data 굳이 풀어쓰지 않겠다. 이 바닥 일한다면 절실히 느낄테니까.
시간당 포렌식 전문가 컬렉션 비용 = $250 ~ $350 기기당 포렌식 전문가 컬렉션 비용 = $350 포렌식 전문가 분석 및 전문증언 시간당 비용 = $350 ~ $550 Ingestion 기가바이트당 비용 = $75 프로세싱 기가바이트당 비용 = $100 ~ $150 analytics 없이 기가바이트당 호스팅 비용 = $10 ~ $20 analytics 포함 기가바이트당 호스팅 비용 = $15 ~ $25 사용자 계정당 라이선스 = $50 ~ $100 프로젝트 관리 비용 시간당 = $100 ~ $200 Predictive Coding 기가바이트당 비용 = 다양 시간당 변호사 문서 리뷰 비용 = $25 ~ $40 문서당 변호사 문서 리뷰 비용 = $0.5 ~ $1
인하우스 이디스커버리팀을 갖는게 힘들다면 managed ediscovery를 고려해 볼 수 있다. 필요할 때 필요한 만큼만 쓸 수 있으므로 비용이나 효율면에서 훨씬 유리하다. 대게 소송이 많은 기업 또는 로펌에서 이를 고려하는게 좋다. 하지만 누가 managed service를 제대로 제공하는지 어떻게 판단할 수 있을까? 1. Access to Best-of-Breed Technology and Teams of Experts to Help Leverage It 서비스 제공업체는 최고 및 최신 이디스커버리 기법을 제공해야 한다. 솔루션에 제한된 서비스가 아닌 업계 전반에서 사용하는 최신 기술을 고객이 요구할 때 바로 제공해줄 수 있어야 한다. 2. A Scalable and More Diversified ..
What, Where, When, Who, Why 데이터맵은 이디스커버리 뿐만 아니라 사이버보안을 위해 아주 중요하다. 디지털데이터는 늘어가고 사일로 저장소에는 기업의 중요정보가 관리되지 않은 채 취약점에 노출되어 있다. 특별한 소송 업무가 없거나 침해사고가 없는 평온기는 데이터맵핑을 준비하기 좋은 시기다. 사이트를 돌아다니면서 아래 정보들을 수집하고 요약하는 작업이 반드시 필요하다. What data is being stored?: Examples include data types like email, work product documents, audio/video files, databases, texts, collaboration data, social media content, cloud base..
이디스커버리에서 가장 골치아프면서 가장 Risky한 부분 중 하나는 소송에 가장 관련된 데이터를 제대로 식별하고 프로세스 했느냐다. 이를 위해서 먼저 custodian을 선정하고 데이터를 리뷰하는데 이에 걸리는 시간이 보통 수 개월씩 걸린다. 문제는, 이렇게 수 개월 걸려서 시간과 비용을 썼는데 새로운 custodian과 data source가 나온다는 것이다. 이를 추가로 컬렉션하고 프로세스하고 리뷰하는데 또 몇 개월이 더 걸린다는 거다. 이제 우리 마켓은 다 비슷한 솔루션과 방법론을 사용하고 있기에 이걸 위해 솔루션에 걸 수 있는 큰 기대가 없다. TAR나 이런 것들은 그냥 그거고 이건 별개다. 그래서 2021년의 이디스커버리 마켓은 데이터소스를 초반에 어떻게 식별하여 범위를 제대로 잡아내는지가 관건..
Four Effective Quality Control Approaches During a QC check, you want to look for at least four things: production size discrepancies inconsistent tagging logic substantive issues privilege designation errors A Final Production QC Checklist How to Effectively Quality Control Your eDiscovery Productions QCing your productions properly greatly reduces the odds of accidental data disclosure. Here's..