财富 500 强》法律运营透视，第 2 部分：使用数据的正确方法

几乎所有公司的法律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、其他人在用数据做什么，以及如何使用数据创建标准化报告。

在 本系列的第一篇文章中，我们通过 Brian McGovern 对 20 多个行业 130 多个法律部门的访谈，深入探讨了财富 500 强法律部门如何利用法律技术简化流程，实现事半功倍的效果。 在利用数据方面，他们的经验提供了一系列新的教训。

根据布莱恩的访谈，他们经常发现什么？他们的标准化报告是如何随着时间的推移变得越来越个性化的，以及他们创建的许多报告是如何从未被使用过的。

问题出在哪里？他们一开始就考虑要生成什么样的报告，而不是先制定战略。

让数据为法律部门服务，不仅仅是收集更多数据和编制报告那么简单。而是要在正确的时间将正确的数据提供给正确的人。

从与战略、 以以报告结束

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，只有充分了解重要活动，才能制定出好的衡量标准。 通过以下三个步骤，您可以从想要跟踪和优化的活动中获得相关的有用指标，从而创造真正的价值。

首先， 关注具体活动。询问人们是如何围绕该流程做出决策的；如果听到"我们一直都是这么做的 "这样的话 ，不要感到惊讶。

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，这些流程可能还没有数据源，因此可能暂时需要用部落知识或您的最佳判断来替代。

下一步、 确定需求:而不是目前的工作方式，什么才是 最好的执行活动的最佳方式是什么？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，以帮助决策者在真正需要时实现这一目标。

关注驱动力指标，而不是结果 指标。区别在哪里？结果指标，正如布莱恩所说，类似于 "驾驶一辆挡风玻璃被遮住的汽车"。你唯一能了解的是 你已经去过的地方。 我们去年花了多少钱？上个季度我们的成果表现如何？

驾驶员指标可让您 "剥离挡风玻璃上的油漆"，使您能够在发现潜在问题或机会之前 或机遇或机会。这样，您就可以在风险管理、支出管理、供应商选择等方面未雨绸缪。 正如布莱恩所指出的，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 及时、准确地将正确的数据和见解 传递给能够使用这些数据和见解的决策者。随着法律部门发现自己从更多的来源收集更多的实时数据，将正确的数据源与正确的人结合起来就变得更加重要，也可能更加困难。

因此，至关重要的是要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。使用颜色和图形将数据可视化，也能确保数据清晰易懂。

举例说明：在 "高级领导运营审查 "这一活动中，下面仪表盘图片中使用的 ELM 平台可以清楚地识别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。

另一个例子是什么？在 选择外部法律顾问时，领导者需要深入了解他们是否应该继续使用外部律师事务所，以及该事务所过去的使用情况和表现如何。

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，而自然语言处理 (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。

将决策者需要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，例如本例中的具体事项预算。

工作分配是另一项活动，在这项活动中，正确呈现关键数据可以帮助法律领导者。 在这里，他或她可以查看个人工作量、每位律师处理一件事情的周期需要多少时间，甚至自动化或其他流程工具可以在哪些方面提高绩效。

最后，这个例子说明了数据如何帮助律师确定工作日的优先次序。

关于这五个例子，有一个要点： 在每一个例子中，所展示的数据都是针对法律部门内不同职责的不同人员的。因此，他们获得的数据、报告和概览必须针对他们每个人的具体情况。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。

不仅仅是衡量标准

在利用数据方面，不同的法律部门显然处于不同的成熟度。例如，处于 "小打小闹 "阶段的部门，其关键绩效指标的维度较少，用户体验也受到限制；而 "创新型 "法律部门则会使用 NLP 和交互式仪表板等前沿工具，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，正如布莱恩-麦戈文（Brian McGovern）所指出的，"法律部门掌握的数据有 95% 都是非结构化数据"。

随着企业的发展，数据管理将变得比以往任何时候都更加重要。用于填充基本 Excel 电子表格或高端可视化工具的 基础数据应接受越来越复杂和严格的数据卫生学检查，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？

从布莱恩-麦戈文（Brian McGovern）采访的财富 500 强企业团队中，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。技术可以提高效率，正确使用数据可以改善流程，但法律运营中人的因素才是成功的第三大支柱。

在本系列的下一篇文章中，我们将探讨选择合适的法律运营人员是如何至关重要的--但你应该选择谁呢？这可能并不像我们想的那样显而易见。