Cómo introducir nueva tecnología de inteligencia de datos en un bufete de abogados

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Ante las numerosas presiones del mercado para aumentar los ingresos y la rentabilidad, el 54 % de los profesionales legales dijeron que habían invertido en tecnología legal adicional durante el último año.

El liderazgo de la firma de abogados ha reconocido que la resistencia organizacional a la inteligencia de datos es casi imprudente, dada la disponibilidad y asequibilidad de las soluciones de tecnología de datos a medida y el enorme retorno de la inversión que pueden generar. Para las empresas que se han propuesto mejorar sus capacidades de inteligencia de datos, la ardua tarea de elegir e integrar las herramientas adecuadas es una caja negra tecnológica.

Una vez que las empresas sacan a la luz esa caja para elegir las soluciones y los proveedores correctos, el proceso de gestión del cambio resultante no es menos desafiante, lleno de un millón de preguntas, comenzando con "por dónde empezar". Aquí hay algunos consejos y mejores prácticas que ayudarán a aliviar los desafíos asociados con las empresas que avanzan y completan su transformación digital.

Ingeniería inversa a partir de una pregunta comercial clave

Muchos líderes empresariales que respaldan la implementación de nuevas tecnologías podrían pasar de inmediato a evaluar los datos existentes de la organización, ya que los gerentes de análisis o de TI señalarán que los datos limpios y utilizables son una prioridad importante.

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Sin embargo, al contrario de lo que muchas empresas pueden pensar, no necesitan limpiar por completo sus "centros de datos" con proyectos de limpieza de macrodatos antes de comenzar a utilizar los avances analíticos. Si bien el estado de la fuente de datos es sin duda esencial, las empresas deben comenzar con una mentalidad de ingeniería inversa, comenzando con el fin en mente a través de una pregunta comercial enfocada. El equipo debe analizar detenidamente el panorama estratégico actual de la empresa y determinar qué preguntas comerciales clave realmente necesitan respuestas. Es posible que la empresa necesite saber dónde se encuentran las mayores oportunidades para el crecimiento orgánico de clientes o qué equipos son más efectivos en la colaboración cruzada en una red de clientes, o para predecir qué clientes corren el mayor riesgo de declive.

Una vez que una empresa sabe qué preguntas deben responderse, el equipo debe elaborar una lista de hipótesis que se pueden probar con los datos para ayudarlos a concentrarse en qué fuentes de datos examinar. Sin embargo, el equipo debe evitar tratar de "hervir el océano" tratando de responder demasiadas preguntas y suposiciones comerciales a la vez. Probar nuevos programas de análisis o herramientas de tecnología de datos en una o dos preguntas comerciales impactantes y enfocadas allanará el camino tanto para el éxito temprano como para una implementación más fluida a largo plazo, destilando claramente lo que es más importante en términos de atención y priorización de la empresa. recursos de datos.

Comience el proceso de descubrimiento de datos para garantizar respuestas procesables

Con preguntas y suposiciones clave bien definidas, la empresa puede comenzar rápidamente a determinar qué fuentes de datos son las más importantes, ya sean datos financieros, datos de personas, datos comerciales, participación, datos de comunicación interna del equipo u otras fuentes externas. Una buena evaluación de los datos...