财富500强法律运营洞察，第二部分：使用数据的正确方法

几乎所有企业的法务部门都希望更多地了解如何利用数据（就像几乎所有其他业务部门一样），他们能用数据做什么，什么是最重要的。 其他 以及如何使用它来创建标准化报告。

在 首次发布 在本系列报道中，我们深入探讨了财富500强企业的法务部门如何利用法律技术简化流程，Brian McGovern对20多个行业的130多个法务部门的采访揭示了这一点。 在利用数据方面，他们的经验提供了一系列新的教训。

根据Brian的采访，他们经常发现什么？他们的 标准化 报告越来越多 定制的 随着时间的推移，有多少他们创建的报告从未被使用过。

问题是什么？ 他们首先考虑的是 报告 而不是首先开发出他们想要的产品。 战略.

让数据为法律部门工作并不仅仅是收集更多数据和编制报告。而是要 在正确的时间向正确的人提供正确的数据。

开始 战略、 结束 附带报告

战略将决定实现战略的活动和流程，以及衡量结果所需的关键绩效指标。只有这样，您才能编制相关报告。

一旦制定了战略，就可以着手确定和衡量支持战略的活动。 重要的是要记住只有对重要活动有深入了解，才能制定出有效的衡量标准。  以下三个步骤将使您能够从您希望跟踪和优化的活动中利用相关、有用的指标，从而创造真正的价值。

首先、 专注于特定活动.询问人们是如何围绕这一过程做出决定的；不要对听到的话语感到惊讶、 "这是我们一贯的做法"。  

最好从哪些活动开始？您可以产生最大、最直接影响的高流量流程。确定当前用于衡量这些流程的数据源；如果您刚刚起步，可能无法获得这些流程的数据源，因此可能需要用部落知识或您的最佳判断来暂时替代。

下一页 确定需求:与目前的工作方式相比，什么才是最重要的？ 最好的 如何执行一项活动？应该如何决策才能实现这一目标？确定应在流程中引入哪些关键指标，以便在决策者能够真正使用这些指标时帮助实现这一目标。

关注 驱动程序 指标，而不是 结果 指标。 区别是什么？正如Brian所说，结果指标就像 "驾驶一辆挡风玻璃被遮住的汽车"。您唯一能了解的是 您已经去过的地方。  我们去年花了多少钱？上一季度我们的业绩如何？

驾驶员指标让您 "剥离挡风玻璃上的油漆"，使您能够识别潜在的问题或机会。 之前 因此，您可以在风险管理、支出管理、供应商选择等方面未雨绸缪。因此，您可以在风险管理、支出管理、供应商选择等方面积极主动。 正如Brian所指出的，那些将资源浪费在结果指标上的公司会花费过多的时间去分析已经出现的问题，而不是专注于如何在一开始就避免问题的发生。

然后，您应确保 交货及时准确 将正确的数据和见解提供给能够使用这些数据和见解的决策者。当法律部门发现自己从更多来源收集更多实时数据时，将正确的数据源与正确的人员相匹配就变得更加重要，同时也可能变得更加困难。

因此，制定一个包含正确工具的流程以保持测量和报告的准确性和清晰度至关重要。使用颜色和图形对数据进行可视化，也可确保数据清晰易懂。

举例说明： 对于这项活动，一个 高级领导业务审查在下面的仪表盘图片中，ELM平台清楚地识别了数据所揭示的问题点。通过可视化准确且与高级领导角色相关的近实时数据，我们使其能够快速做出明智决策。

所有数字仅供演示之用，不代表实际数字或预算。

另一个例子？在 外部法律顾问的选择因此，领导者需要深入了解他们是否应继续使用外部律师事务所，以及过去是如何使用该事务所的，其表现如何。

通过加权性能得分，我们的决策者可以立即对该供应商和其他供应商进行比较。如何收集数据？在事务结束时进行简单的调查是一个很好的开始，尽管自然语言处理（NLP）等更先进的技术可以通过快速解析成千上万的文档来提取洞察力。

将决策者所需的所有数据集中化和可视化的另一项活动是什么？ 预算管理如本例中的特定事项预算。

工作分配 在另一项活动中，正确呈现关键数据可为法务领导提供帮助。 在这里，他或她可以查看个人工作量、每位律师处理一个事项周期所需的时间，甚至自动化或其他流程工具在哪些方面可以提高绩效。

最后，本示例展示了数据如何帮助律师在以下方面提供帮助 工作日优先.

关于这五个例子，有一个关键点： 在每种情况下，所呈现的数据都与法律部门内不同职责的不同人员相一致。因此，他们获得的数据、报告和概览必须针对他们每个人。总法律顾问、法律运营经理和员工律师对数据的需求大相径庭。

不仅仅是指标

在利用数据方面，不同的法律部门（显然）将处于不同的成熟度。例如，处于 "小打小闹 "阶段的法务部门的关键绩效指标维度较少，所采用的用户体验也受到限制；而 "创新型 "法务部门则会使用NLP和交互式仪表盘等前沿工具，在发现问题时主动向用户发送警报，并以接近实时的方式刷新数据。

通过应用更先进的解决方案（如NLP）来分析非结构化数据，这些部门可以获得丰富的洞察力。因为，正如Brian McGovern所指出的，"法律部门掌握的数据中有95%是非结构化数据"。

数据治理 随着您的发展，这将变得比以往任何时候都更加重要。袩褉芯懈蟹胁芯写褋褌胁械薪薪褘械 根数据 无论是用于填充基本Excel电子表格还是高端可视化工具的数据，都应该经过日益复杂和严格的数据卫生学处理，以便在任何地方使用时都干净准确。

在 "高级 "层面，积极的数据计划已经到位，"创新 "的法律部门正在使用数据管理员和数据委员会，以及报告数据清洁度自动审计结果的数据仪表板。

第三点启示？

从Brian McGovern采访的财富500强团队中，正在着手优化法律运营的法律部门可以汲取第三条主要经验。这就是 技术可以提高效率正确使用数据可以改进流程，但 人为因素 法律业务是成功的第三大支柱。

在本系列的下一篇文章中，我们将探讨如何选择合适的人员来组建法律运营团队。 谁 您应该如何选择？这可能并不像我们想的那样显而易见。