Records Management & Automation

Records Management und Automation Tag-Cloud

Die Revolution im Information Management stellt vieles in Frage. Besonders die sich ausbreitende Automatisierung bei Erfassung, Verknüpfung und Erschließung von Informationen, in den Geschäftsprozessen und der Interaktion der Systeme untereinander stellt bisherige Konzepte des "Ordnungschaffens" in Frage. So auch die Konzepte der traditionellen Schriftgutverwaltung, des Records Managements. 

Beim Records Management geht es darum, Informationen zu bewerten, sie zu ordnen und sie über lange Zeiträume nutzbar zu halten. Diese Grundanforderung gilt auch noch heute – nur mit welchen Mitteln soll sie umgesetzt werden?

Aktuell wird der SMAC-Stack als disruptive Entwicklung gesehen, die alle bisherigen Konzepte der Informationsbereitstellung, -nutzung und –verarbeitung über den Haufen wirft. „SMAC” steht für Social (Media, Business), Mobile, Analytics (BI, BigData) und Cloud. “Stack” steht für die Kombination dieser Technologien, die völlig neue Nutzungskonzepte mit sich bringt. Der SMAC-Stack betrifft alle Bereiche der Kommunikations- und Informationstechnologie. Besonders aber auch einige traditionelle Anwendungsgebiete, bei denen es um „Ordnung schaffen & Ordnung halten“ geht: Dokumentenmanagement, Archivierung, Enterprise Content Management und Records Management.

Hier kommen zu SMAC noch einige andere wichtige Aspekte des EIM Enterprise Information Management zum Tragen: Automatisierung und Enterprise Search.
Automatisierung unterstützt den Anwender bei der Aufbereitung der Information. War Records Management bisher durch die manuelle Eingabe von Metadaten gekennzeichnet, so setzt sich in diesem Umfeld immer mehr die Automatisierung durch. Mittels Erkennungs- und Erschließungstechnologien werden die Inhalte direkt erschlossen. Vererbung über Klassenkonzepte erlaubt die Klassifikation der Informationsobjekte. Der Abgleich mit vorhandenen Stammdaten und die Übernahme von Daten aus der Systemumgebung dient zur Verbesserung der Klassifikation. Die Kombination dieser Ansätze macht eine manuelle Indizierung bereits heute fast überflüssig. Automatisierung verspricht uns eine hochqualitative Erfassung, Ordnung und Erschließung von Records ohne manuelle Deklaration.
Enterprise Search verspricht uns das Wiederfinden aller Informationen ohne sich vorher über Klassifikation und Ordnung Gedanken machen zu müssen. Dabei kommen auch Ansätze der automatischen Klassifikation zur Verbesserung der Suchergebnisse hinzu. Ebenso wie bei der Erfassung können auch bei der Suche Klassifikationstechniken zum Einsatz kommen, die beispielsweise auch ein Suchergebnis in Form von strukturierten Aktensichten anbieten können. Die Akte wird hierbei auf Basis der gefundenen Inhalte gebildet und nicht wie herkömmlich vordefiniert. Jedoch kann durch die Kombination von automatischer Klassifikation mit vorgegebenen Strukturen ein deutlich besseres Ergebnis als bei einer reinen Suche erzeugt werden. Bigdata Analytics geht noch einen Schritt weiter. Die Inhalte selbst werden analysiert, Beziehungen ermittelt und Profile gebildet um so die bisherige manuelle Definition von strukturierten Repositories zur Verwaltung von Records überflüssig zu machen.

Die Automatisierung des Records Managements
Identifizierung, Deklaration und Erfassung von Records
  • Anwender-gesteuert
    • über Templates mit Vererbung
    • über Zuordnung zu Ordnungsmitteln mit Vererbung
    • mit Unterstützung durch Inhaltsextraktion, automatischer Indizierung, automatische Klassifikation, automatischer Kontext-Zuordnung und Vererbung über Abgleich mit Stammdaten und Templates
  • Prozess- und Regel-gesteuert
    Import von Informationsbeständen aus verbundenen oder angeschlossenen Anwendungen mit automatischer Bildung von Records, Indizierung und Zuordnung sowie Rückmeldung von Zugriffsschlüsseln und Metadaten an die abgebende Anwendung
  • Analysewerkzeug-gesteuert
    basierend auf Algorithmen, semantischen Beziehungen und Abgleich mit selbstlernenden Profilen. Nicht eindeutige Zuordnung erfolgt noch mit manueller Nachbearbeitung
Sicherung und Schutz von Records
  • Regel-basierte Klassifikation und Kategorisierung, Benutzerklassen-Zuordnung, Renditioning, Speicherort-Zuordnung und andere Operationen
  • Analysewerkzeug-getrieben
    Kategorisierung, Sicherung, Versehen mit Schutzmerkmalen, Aufarbeitung, Signierung, Verschlüsselung, Bereitstellung und Löschung
Verwaltung von Records
  • Vererbung von Eigenschaften wie Aufbewahrungsfristen über übergeordnete Entitäten, Aktenpläne, Klassen, Profile und Metadaten
  • Automatisches Einordnen von Records in virtuelle Akten und andere Visualisierungen gesteuert über Metadaten, Berechtigungen und Kontext-Informationen
  • Konnektoren und Schnittstellen zur direkten Integration der Records in die sie nutzenden Anwendungen (Schnittstelle wie CMIS, Konnektoren für „In-Place-Management“) 
  • Regel- und Nutzungs-basierte Kontrolle und Steuerung des Lebenszyklus der Records und der ihnen zugeordneten Ordnungsmittel
  • Versionierung und Historisierung der Metadaten-Strukturen, Ordungsstrukturen und anderer für die Zuordnung und Klassifikation notwendiger Daten
  • Automatisierte Selbstdokumentation des Records-Management-Umgebung mit Benachrichtigung der Administration bei Veränderungen im System oder in den angeschlossenen Systemen. Automatisiert erstellte und nachgehaltene Verfahrensdokumentation
Bereitstellung und Zugriff auf Records
  • Automatische Kontext-bezogene Bereitstellung im Sachzusammenhang ohne Suche
  • Suche über Metadaten und Inhalte per Volltext von Records
  • Verwaltung, Nutzung und automatisierte Empfehlung von hinterlegten, vorbereiteten Suchen
  • Enterprise Search für übergreifende Suche mit Nutzung Metadaten und semantischen Beziehungen
  • Einbindung automatische Klassifikation in die Suche, zur Bewertung und Strukturierung von Suchergebnissen und Bildung von Abstracts
Verteilung, Aufbereitung und Löschung von Records
  • Automatisch auf Basis von Regeln generierte Bereitstellung von selbstbeschreibenden Informationspaketen mit Records, ihren Metadaten und ihren Struktur-Informationen für Import und Export (z.B. Übergabe an andere Records-Management- oder Archiv-Systeme)
  • Mit Bestätigung der Anwender Regel- und Kontext-basierter Workflow mit Vorschlag zur Löschung, Durchführung der Löschung und Protokollierung der Löschung
  • Analysewerkzeug getriebene Auswertung und  Bewertung von Informationen auf Basis von Regeln, Algorithmen und Beziehungen zur Durchführung der  Löschung oder Archivierung von Records


Interessant bei all diesen Überlegungen ist, dass die Erschließungs-, Auswertungs- und Präsentations-software immer noch bisherige „Menschen-taugliche“ Nutzungsmodelle nachbildet wie z.B. die elektronische Akte oder der Postkorb. Die Abbildung einer Form der Organisation von Papierdokumenten in einem physischen Ordner, die in den elektronischen Welt eigentlich obsolet ist. Längst bilden sich neben dem Ordner, dem Folder, andere Organisationsprinzipien wie Tag-Clouds oder Favoriten heraus. Entscheidend ist, der Mensch braucht um mit großen Mengen an Informationen arbeiten zu können, Visualisierungsformen die einfach, übersichtlich und strukturiert sind. Dies ist der Entwicklung und der Arbeitsweise unseres Gehirns geschuldet und steht in einer mehrtausendjährigen Tradition.

Das Gehirn des Menschen musste schon immer Informationen einordnen, sie klassifizieren und sie bewerten, um mit ihnen optimal arbeiten zu können. Dies sicherte unser Überleben als Individuum und als Spezies. Es verhalf uns im darwinistischen Wettlauf zu unserer heutigen Position. Informationen zu verarbeiten und sie andere Mitglieder unserer Spezies weiterzugeben ist die Grundlage unseres Erfolgsmodells. Für die Weitergabe von Information und Wissen sind Konventionen notwendig, die ein gleiches Verstehen ermöglichen. Die Strukturierung der Information und der Kommunikation war daher schon vor der Erfindung der schriftlichen Überlieferung essentiell. Die Menge von Information setzte hier den Vermittlungsprozessen Grenzen, die nur durch Strukturierung überwunden werden konnten. Dieses Strukturieren und Bewerten von Information im Gehirn bildeten wir auf physische Medien wie Keilschrifttafeln, Bücher und heute Akten ab. Die Prinzipien sind immer noch die Gleichen. Großen Informationsmengen ist nur mit Ordnung beizukommen. Dabei spielt es heute keine Rolle mehr, ob diese Ordnung wie bisher von Menschen geschaffen wurde oder ob Maschinen diese Ordnung für uns erzeugen. Sie muss lediglich unserem Verständnis und unseren Nutzungsmodellen entsprechen. Records Management war dabei immer nur ein Hilfsmittel, wichtige Informationen als solche zu erkennen und sie geordnet zum eindeutigen und einfachen Wiederfinden bereitzustellen.

Heute blicken wir auf eine heranrollende Tsunamiflutwelle von elektronischen Informationen, die ohne Ordnung zu schaffen, nicht überschaubar, geschweige denn beherrschbar wäre. Die menschlichen Möglichkeiten, der individuellen Bearbeitung, Klassifikation und Wegsortierung sind überfordert. Wir brauchen Softwareunterstützung, um die Information zu beherrschen. Automatisierung, Auto-Klassifikation, semantische Erschließung, Enterprise Search, Bigdata und Content Analytics befreien uns nicht von der grundsätzlichen Aufgabe, Information zu ordnen, zu bewerten, in Sachzusammenhänge zu bringen und sie situationsgerecht abzurufen. Wir können der Automatisierung nur dann vertrauen, wenn wir die Prinzipien verstehen und die Maßstäbe für Qualität, Richtigkeit usw. vorgeben. Automatisierung bei Eingang und Ausgang von Informationen funktioniert dann am Besten, wenn die Strukturen vordefiniert sind und das Raster bilden, in das dann automatisch einsortiert wird. Die Arbeit im Records Management wird dabei grundsätzlich verändert. Wo früher viele Spezialisten Records identifizierten, klassifizierten und wegordneten leisten dies heute automatisierte Softwareprozesse. Aus den Vielen wurden wenige Spezialisten, die die Systeme einrichten, die Strukturen entwerfen, die Qualität kontrollieren und die Lösungen nachhalten. Die Administration der Systeme und die Bewertung der Ergebnisse der Systeme tritt in den Vordergrund. Anstelle der „Selbsttun“ tritt beim Records Manager das Anleiten der Nutzer zum optimalen Einsatz der Werkzeuge. Die Rolle des Records Managers muss daher neu definiert werden. 

Stellt man den klassischen Records Management in Frage kann man natürlich auch Records Management selbst in Frage stellen: brauchen wir weiterhin das Konzept des „Record“. Diese Frage muss weiterhin mit „ja“ beantwortet werden. Schon auf Grund der Anforderungen von Gesetzen, Corporate Governance, Compliance und Information Governance brauchen wir für die wichtigen, aufbewahrungspflichtigen und aufbewahrungswürdigen Informationen eine geordnete Verwaltung, Records Management. Die zu verwaltenden Records stellen nur einen kleinen Teil aller Informationen des, im oder für das Unternehmen dar. Eine wichtige Aufgabe ist es daher weiterhin aus der Informationsflut die wichtigen, geschäftsrelevanten und aufbewahrungspflichtigen Informationen herauszufiltern. Es geht um die Information selbst. Nun wenn man seine Information kennt, kann man sie auch bewerten: die Menge an unwichtigen, nur temporär benötigten Daten versus den wertvollen und den aufbewahrungspflichtigen Informationen. Information lässt sich nur organisieren, wenn man auch diese Unterscheidung treffen kann. Und hierfür braucht man Ordnung!

Ein Record definiert sich daher auch nicht über Dateiformat oder Typ sondern auf Grund ihres Inhaltes, Ihres Rechtscharakters und Ihres Wertes. Diese Maßstäbe gilt es Systemen beizubringen, so dass sie den Menschen bei der Erfassung aber auch bei der Bereitstellung, dem Suchen und Finden, entlasten können. So verändern sich auch Records und Records Management ebenso wie die Rolle des Records Managers. Technisch können Records heute alles sein – von einem Video über eine SMS über ein 3D-Modell oder einen Sammelcontainer verschiedener Formate. Der Inhalt entscheidet ob die Information die Qualität und damit den Status eines Records erreicht. Records Management muss in der Lage heute alle Formen von Informationen, digital direkt, analog referenziert, zu verwalten. Die Anforderungen gehen dabei über die reine Metadaten-basierte Verwaltung hinaus. Es gilt geeignete Sicherheits-, Repräsentations- und Konvertierungsfunktionalität zu integrieren, um die Informationsobjekte langfristig stabil, sicher und komfortabel nutzbar zu halten. Records Management ist daher nicht mehr nur die Verwaltung von Metadaten, Aufbewahrungsfristen und Vernichtung von Informationen sondern die Handhabung des Lebenszyklus der Information. Dabei spielt der automatisierte Übergang von beliebiger Information zu einem Record und dessen anschließende Verwendung bis zur Langzeitarchivierung oder kontrollierten Entsorgung die wichtigste Rolle. Records müssen „gemanaged“ werden.

So gesehen hat Records Management eine Zukunft. Für die Strategien, Information beherrschbar zu machen, wird es sogar immer wichtiger. Allerdings werden bisherige Rollen wie auch die bisherigen Verwaltungsansätze für Information durch die technologische wie auch durch die gesellschaftliche Entwicklung überholt. Herkömmliches Records Management ist bereits ein Opfer des SMAC-Stack geworden. Das neue Records Management zeichnet sich erst schemenhaft ab und muss im Rahmen von Enterprise Information Management und Digital Business erst Kontur gewinnen.
 

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