OpenText presenta la sua prima soluzione di auto-categorizzazione dei contenuti aziendali (inclusi email e post social), con funzionalità integrate per la trasparenza e la giustificabilità.
OpenText ha presentato una nuova soluione rivolta alle aziende di grandi Dimensioni: OpenText Auto-Classification è un'applicazione di categorizzazioneautomatica, con funzionalità integrate per la trasparenza e la giustificabilità, progettata per offrire alle aziende un valido strumento per conservare e disporre di elevati volumi di contenuti non significativi per il business, quali i social media, email, documenti d'ufficio e informazione datate, riducendo i rischi legali e i costi di eDiscovery. I business e records manager devono controllare e gestire categorizzazione, utilizzo, conservazione, protezione, recupero ed eliminazione dei record aziendali. Sempre più spesso, però, sono chiamati a gestire enormi volumi di contenuti e email "temporanei" o non cosìrilevanti da un punto di vista sociale, a causa del loro costo e del potenziale rischio. La categorizzazione dei contenuti è fondamentale, perché consente all'azienda di sapere quali contenuti vanno conservati e quali eliminati. Storicamente, agli utenti finali veniva chiesto di classificare i contenuti, ma i tassi di adozione e precisione si sono rivelati bassi, esponendo spesso la stessa azienda a richieste di eDiscovery costose e a sanzioni. OpenText Auto-Classification permette di categorizzare i contenuti in modo coerente e giustificabile, senza l'intervento dell'utente finale una volta implementato il sistema. Utilizza il motore OpenText Content Analytics per "leggere" ogni documento, email o post sui social media allo scopo di classificare i contenuti in base alle policy aziendali e ai requisiti legali. Diversamente dalle analitiche di testo basate su ricerca e parole chiave, Open Text Content Analytics codifica specifiche sfumaturelinguistiche individuate da gruppi di esperti di linguistica, migliorandone la precisione. Andando un passo più in là rispetto ai sistemi di categorizzazione a "scatola chiusa", Open Text Auto-Classification prevede la possibilità di identificare modelli di documenti e regole, testare e affinare l'efficacia, garantire la qualità, oltre a campionare tra una più ampia serie di documenti su base continuativa. Questo offre alle aziende il livello di trasparenza desiderato per adattare continuamente il motore di auto-categorizzazione alle loro esigenze, e per dimostrare agli enti di vigilanza che l'organizzazione mantiene un efficace programma di gestione dei record. OpenText Auto-Classification è stato sviluppato in stretta collaborazione con i clienti che utilizzano OpenText Ecm Suite. Funziona in combinazione con OpenText Records Management in modo che le categorizzazioni esistenti e i documenti classificati possono essere utilizzati nel processo di ottimizzazione. Tra i clienti che partecipano al processo di testing c'è Translink, l'ente dei trasporti regionali di Vancouver, B.C.
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