Aprovechando Datos y KPIs para la Toma de Decisiones: Tiffani Hamilton-Huynh

En esta entrevista, Tiffani Hamilton-Huynh, Directora de Innovación Legal, Tecnología y Analítica en DHL Supply Chain, discute el papel importante de los datos y los KPIs en la toma de decisiones legales. Ella comparte su enfoque para iniciar proyectos de análisis de datos, equilibrar las solicitudes de la gerencia con métricas proactivas, y enfatiza la importancia de la gobernanza de datos. A través de sus ejemplos y conocimientos prácticos, Tiffani revela cómo la toma de decisiones basada en datos está revolucionando las operaciones legales en DHL. 


Full Transcription

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How has the importance of data analytics increased for legal departments recently, and why? (00:00:15)

I think a piece of data analytics that's really critical, at least for our team and what we're focusing on, is being able to capture trends so that we can really help tell any story that we're looking to, whether it's with our contracts, whether it's with our spend management or the types of matters that we're handling. All of them have a cause and effect that at the heart of the data you need to be able to get into so that you can tell a relevant story to your legal leadership, to your CFO, CEO, whatever stakeholders you're engaging with. It's really important to be able to answer why something is happening so you can try to put some measures in place to prevent it in the future.

 

Can you provide an example where data-driven insights significantly influenced decision-making? (00:01:01)

So one of our bigger projects over the last few years has been to capture historical information on some of our matters, specifically related to fees, settlements, and reserves that we're putting in place. Also capturing information like opposing counsel type of allegation, if it's HR litigation related, all this underlying metadata that's related to the matters, really getting it captured in our system consistently so that we can then extract it and start putting together some trend analysis, start doing some predictions, help with making determinations on when a case is first coming in, if it's with this allegation or with this opposing counsel or jurisdiction, whatever piece of the data we want to use to slice and dice it, being able to do that and being able to predict this is what we think we are going to spend in legal fees. This is what we think we may settle for. This is what we may want to provision for based on the historical data.

 

How do you initiate data analytics activities? Do they stem from management requests or are they based on metrics you identify and propose? (00:02:15)

I think it's a little bit of both. There's things that I see in my day-to-day operations with my team that I think we could really benefit from looking at something a certain way. But at the same time, there's things that my legal leadership team, they may have other priorities or other things that they think are important. So we have a very open dialog. We have a very collaborative approach to how we look at these data analytics projects. If it's something that I am bringing to my leadership team for the first time, I do make sure that I have a fully thought out vision and plan. I try to get some preliminary information if we're capturing it, identify gaps or potential roadblocks we may have up front. I compile all of that really into a business case that I'm then presenting to them, making sure that I'm on the right track, see if they agree with it, see if they have additional recommendations, things that the project may benefit from. Then I'm normally just close to the races, and I'm looking for resources on my team to help on some of these projects.

 

What is your strategy for sourcing, cleaning, and preparing data to develop a KPI or metric required by management? (00:03:32)

Yeah. So I'll say in the past couple of years, one of the things that I have tried to really focus on is information governance in all of the systems that we have. So understanding what data is going into the system, who is putting it there, who's touching it once it's there, what we're doing with it, how often it's updated. It's really a whole life cycle. And so we started to document some of these pieces for each of our systems so that we're prepared when there is any new project coming up, whether it's one I've proposed or my leadership team has proposed, we understand essentially who the stakeholders are, what we have now, what we may need to figure out a way to start capturing.

 

How do you address issues with missing or unclean data?  (00:04:24)

Well, I actually love data cleanup. I'm probably one of the rare few. So depending on the system, we have a lot of, I'll say, processes in place that allow us to do mass updates to our data. If we don't, I really work with either the vendor that we're using or internal IT resources. I really work with them and find a solution to be able to do mass updates. No one wants to go in and be manually updating data points. As far as if we have missing data, we've had a couple of projects like that, and it's not so much that it's missing, it's just not where we want it to be. An example of this is, I mentioned briefly that we did some predictive analytics with our settlements and legal fees and all of that. So historically, not all of our information was in our matter and spend management system. We may have had the information in our AP system. I knew it existed. I just had to figure out how to get it. And then once I got it, how to ingest it into the system I wanted it to be in. And then once it was there, really developing and building out the process so that it was continually updated.

 

What factors should be considered when selecting technology for data analytics?  (00:05:41)

We have a pretty large tech stack for our team. We have quite a few, I'll say mature, pieces of technology in place, some of which were here before I got here. Others are things that we have implemented. It's just always really important not just to implement technology just to have it, but to understand what you're trying to do with it, what you're trying to solve for, what data you're looking to capture in that solution. It's understanding that piece upfront. Then when you're going to talk to your vendors, you know what your requirements are, you know the things that you're looking for, and they may help you identify additional pieces that maybe you didn't think about. But it's always really important to have some of that diligence upfront before you start looking for those vendors.

 

How do you effectively communicate data insights and metrics to management through storytelling?  (00:06:35)

You have to understand or find a way to understand what is going to be relevant for them. So what I may be reporting to my legal leadership team may be very different than what we are going to be reporting to our CEO or CFO. You have to find the relevance to them. What is it that they care about? And it's really with having that conversation, having this feedback loop in place that can really help you get to the heart of what it is that they want to hear and what they want to understand.

 

Can you share an example where your storytelling with metrics and numbers surprised senior management?   (00:07:15)

So one of the things that we're trying to do currently, so it's not past tense, we're working through it now, is to really marry up the data that we have in legal with what we have available to us from our business side as well. So looking at things like if we have a new startup location that ended up resulting in a lot of issues, maybe a year or two later, figuring out what caused those issues. And then over time, if we're able to consistently capture what's causing these legal issues, this is something we can then take back to the relevant stakeholders and say, you know maybe we need to have some focus training here because we didn't previously, and it resulted in all these issues. Or maybe this type of location is not great for us because it results in a lot of legal issues down the road because of the laws that they have in place.

 

If you could go back five or ten years, what would you do differently to improve your skills in data analytics?    (00:08:17)

I'll say when I first started data analytics, for me was just a, I'll say, a side job. It wasn't my focus. I was very much focused on various aspects of CORE 12, making sure that we had processes and systems in place, not necessarily thinking about the data as a result, which then led to some later cleanup and projects to make sure that we had everything how we wanted. I think I would have preferred to really have a clear vision and big picture in mind before working on some of these processes and system implementations so that I could have addressed some of the data issues that we saw down the road that we then had to correct.

 

What are your top three favorite KPIs or metrics?  (00:09:16)

My favorite. So we have an intake solution, which is how we receive all of the requests for our legal services. Some of my favorite metrics actually come out of that solution because it's really capturing everything that we're working on, not just the big contracts or the renewals or large litigation matters. It's capturing every single type of request that's coming through to our department. It's really helping us to narrow down and focus, see where our resources are spending their time. In certain areas where we have a lot of repetitive requests, we're able to capture what those are. We're able to figure out if some targeted training could reduce to address those requests coming in, therefore allowing our team to work on other items. It's also been very useful now as the world of Gen AI is exploding everywhere. It has really helped to show us where there may be a lot of repetitive requests and types of answers coming in, and where we may be able to apply some type of automation or Gen AI solution in place of our attorneys actually responding to these types of requests.

 

What advice do you have for newcomers to data analytics and KPIs?  (00:10:34)

I would say probably two things. Network with your colleagues or your peers. Network with peers, get a feel for what they're doing and why. I think that's really important. Not everything translates across every organization. So definitely networking. And then the second would be to just be to just have open discussions with your team, with your leadership team, with the stakeholders that you're actively engaging with and may want to impact, because it's really those discussions that will help you target what is crucial for everybody else.

 

 

Expert Bio


Tiffani Hamilton-Huynh is a strategic leader and seasoned expert in the realm of legal innovation, technology, and analytics. With a passion for transforming the corporate legal landscape through cutting-edge advancements, Tiffani has become a driving force behind the adoption of innovative solutions that optimize legal processes, enhance decision-making, and elevate client service.

As the Director of Legal Innovation, Technology, and Analytics at DHL Supply Chain, Tiffani has spearheaded numerous groundbreaking initiatives that have revolutionized the way corporate legal services are delivered. Under Tiffani's guidance, DHL Supply Chain has witnessed a transformational shift towards data-driven decision-making and streamlined workflows. She has led the implementation of progressive legal analytics tools, utilizing innovative technologies to extract valuable insights from vast volumes of legal data. Her contributions have redefined the role of technology in DHL’s legal domain, and she remains at the forefront of fostering a culture of innovation within the industry.

 

 

Transcripción Completa

¿Cómo ha aumentado recientemente la importancia del análisis de datos para los departamentos legales y por qué?  (00:00:15)

Creo que una pieza de análisis de datos que es realmente crítico, al menos para nuestro equipo y en lo que nos estamos centrando, es captar las tendencias para poder contar la historia que estamos contando. De nuestros contratos o de nuestros gastos. Gestión o los tipos de asuntos que llevamos. Todos ellos tienen una causa y un efecto que en el corazón de los datos que necesita para que pueda contar una historia relevante a su abogado. Liderazgo, a tu CFL, al CEO, a cualquier parte interesada con la que te estés relacionando. Es muy importante poder responder por qué ocurre algo así que puedes intentar poner algunas medidas para evitarlo en el futuro.

 

¿Puede proporcionar un ejemplo en el que los conocimientos basados en datos influyeron significativamente en la toma de decisiones? (00:01:01)

Así que uno de nuestros mayores proyectos en los últimos años ha sido para recoger información histórica sobre algunos de nuestros asuntos, en concreto relacionados con tasas, liquidaciones y reservas que estamos creando. También capturar información como el tipo de alegación del abogado contrario, si está relacionado con litigios de RRHH, todos estos metadatos subyacentes que están relacionados con los asuntos, realmente conseguir capturarlo en nuestro sistema para que podamos extraerlo y empezar a crear tendencias. Análisis, empezar a hacer algunas predicciones, ayudar a tomar decisiones sobre cuándo un caso llega por primera vez, si es con esta alegación o con esta el abogado contrario o la jurisdicción, cualquier dato que queramos utilizar cortarlo en rodajas, poder hacerlo y ser capaz de para predecir esto es lo que creemos que vamos a gastar en honorarios legales. Esto es con lo que creemos que podemos conformarnos. Esto es lo que podemos querer provisionar basándonos en los datos históricos.

 

¿Cómo inician las actividades de análisis de datos? ¿Provienen de solicitudes de la gerencia o se basan en métricas que usted identifica y propone? (00:02:15)

Creo que es un poco de las dos cosas. Hay cosas que veo en el día a día con mi equipo que creo que podríamos beneficiarnos de ver algo de cierta manera. Pero al mismo tiempo, hay cosas que mi equipo de liderazgo legal, pueden tener otras prioridades u otras cosas que consideran importantes. Así que mantenemos un diálogo muy abierto. Tenemos un enfoque muy colaborativo en la forma de ver estos proyectos de análisis de datos. Si es algo que estoy llevando a mi equipo de liderazgo por primera vez, me aseguro de tener una visión y un plan bien pensados. Intento conseguir información preliminar si la estamos captando, identificar de antemano las lagunas o posibles obstáculos que podamos tener. Recopilo todo eso en un estudio de viabilidad que presento a los inversores. Asegurarme de que estoy en el buen camino, ver si están de acuerdo tienen recomendaciones adicionales, cosas de las que el proyecto puede beneficiarse. Entonces normalmente estoy cerca de las carreras, y busco recursos en mi equipo para ayudar en algunos de estos proyectos.

 

¿Cuál es su estrategia para obtener, limpiar y preparar datos con el fin de desarrollar un KPI o métrica requerida por la gerencia?  (00:03:32)

Sí. Así que voy a decir en el último par de años, una de las cosas que he tratado de es la gobernanza de la información en todos nuestros sistemas. Comprender qué datos entran en el sistema, quién los introduce, etc. Allí, quién lo toca una vez que está allí, qué estamos haciendo con ella, la frecuencia con que se actualiza. En realidad es todo un ciclo vital. Así que empezamos a documentar Empezamos a documentar algunas de estas piezas para cada uno de nuestros sistemas, de modo que que estemos preparados cuando surja cualquier nuevo proyecto, ya sea uno que haya propuesto o mi equipo de liderazgo ha propuesto, entendemos esencialmente quiénes son las partes interesadas, qué tenemos ahora, qué podemos necesitar para encontrar una manera de empezar a capturar.

 

¿Cómo aborda los problemas de datos faltantes o no limpios?  (00:04:24)

Bueno, en realidad me encanta la limpieza de datos. Probablemente soy uno de los pocos. Así que dependiendo del sistema, tenemos un montón de, voy a decir, los procesos en el lugar que nos permiten hacer actualizaciones masivas de nuestros datos. Si no es así, trabajo con el proveedor que utilizamos o recursos informáticos internos. Realmente trabajo con ellos y encuentro una solución para poder hacer actualizaciones masivas. Nadie quiere entrar y estar actualizando manualmente los puntos de datos. En cuanto a si nos faltan datos, hemos tenido un par de proyectos así, y no es tanto que falte, es que no está donde queremos que esté. Un ejemplo de esto es, he mencionado brevemente que hicimos algunos análisis predictivos con nuestros acuerdos y honorarios legales y todo eso. Así que históricamente, no toda nuestra información estaba en nuestra materia y sistema de gestión de gastos. Puede que tuviéramos la información en nuestro sistema AP. Sabía que existía. Sólo tenía que averiguar cómo conseguirlo. Y luego, una vez en él, cómo ingerirlo en el sistema en el que quería que estuviera. Y una vez allí, desarrollar y construir el proceso para que se actualizara continuamente.

 

¿Qué factores se deben considerar al seleccionar tecnología para el análisis de datos?
(00:05:41)

Nuestro equipo tiene una pila tecnológica bastante grande. Disponemos de algunas tecnologías, diría que maduras, algunas de los cuales estaban aquí antes de que yo llegara. Otras son cosas que hemos puesto en práctica. Siempre es muy importante no limitarse a implantar la tecnología por el mero hecho de tenerla, sino para entender lo que intentas hacer con él, lo que intentas para resolver, qué datos quieres capturar en esa solución. Se trata de entender esa pieza por adelantado. Luego, cuando vayas a hablar con tus proveedores, sabrás qué cuáles son tus requisitos, ya sabes lo que buscas, y pueden ayudarte a identificar piezas adicionales en las que quizá no habías pensado. Pero siempre es muy importante tener algo de esa diligencia por adelantado antes de empezar a buscar a esos vendedores.

 

¿Cómo comunica de manera efectiva los conocimientos y métricas de datos a la gerencia a través de la narración de historias? (00:06:35)

Tienes que entender o encontrar la manera de entender lo que está pasando. Sea relevante para ellos. Así que lo que puedo estar informando a mi equipo de liderazgo legal puede ser muy diferente de lo que vamos a informar a nuestro CEO o CFO. Hay que encontrar la relevancia para ellos. ¿Qué les importa? Y es realmente con tener esa conversación, tener este bucle de retroalimentación que pueden ayudarle a llegar al corazón de lo que quieren. Oír y lo que quieren entender.

 

¿Puedes compartir un ejemplo en el que tu narrativa con métricas y números haya sorprendido a la alta dirección? (00:07:15)

Así que una de las cosas que estamos tratando de hacer actualmente, por lo que no es tiempo pasado, estamos trabajando en ello ahora, es casar realmente los datos que legal con lo que tenemos a nuestra disposición también desde el punto de vista empresarial. Así que mirando cosas como si tenemos una nueva ubicación de inicio que terminó resultando en un montón de problemas, tal vez un año o dos más tarde, averiguar qué causó esos problemas. Y luego, con el tiempo, si somos capaces de capturar consistentemente lo que está causando estos problemas legales, esto es algo que podemos tomar de nuevo a las partes interesadas y decirles: "Quizá necesitemos una formación específica". Aquí porque antes no lo hacíamos, y resultó en todas estas cuestiones. O tal vez este tipo de ubicación no nos conviene porque da lugar a muchas de problemas legales en el futuro debido a las leyes que tienen en vigor.

 

 Si pudieras retroceder cinco o diez años, ¿qué harías de manera diferente para mejorar tus habilidades en análisis de datos?  (00:08:17)

Diré que cuando empecé con el análisis de datos, para mí era sólo un, voy a decir, un trabajo secundario. No era mi objetivo. Yo estaba muy centrado en varios aspectos de CORE 12, asegurándome de que teníamos procesos y sistemas establecidos, sin pensar necesariamente en los datos como un resultado, que luego condujo a una limpieza posterior y proyectos para asegurarnos de que teníamos todo como queríamos. Creo que hubiera preferido tener realmente una visión clara y una visión de conjunto. En mente antes de trabajar en algunos de estos procesos e implementaciones de sistemas para que que podría haber abordado algunos de los problemas de datos que vimos abajo la carretera que luego tuvimos que corregir.

 

¿Cuáles son sus tres KPIs o métricas favoritas?    (00:09:16)

Mi favorito. Así que tenemos una solución de admisión, que es como recibimos todas las las solicitudes de nuestros servicios jurídicos. Algunas de mis métricas favoritas provienen de esa solución porque es realmente capturar todo en lo que estamos trabajando, no sólo los grandes contratos o las renovaciones o los grandes litigios. Está capturando cada tipo de solicitud que llega a través de nuestro departamento. Nos ayuda a concentrarnos y ver dónde están nuestros recursos. Pasan su tiempo. En determinadas áreas en las que tenemos muchas solicitudes repetitivas, podemos para captar cuáles son. Somos capaces de averiguar si algún tipo de formación específica podría reducir a abordar de esas solicitudes, lo que permite a nuestro equipo trabajar en otros asuntos. También ha sido muy útil ahora que el mundo de la IA Gen está explotando por todas partes. Nos ha ayudado mucho a ver dónde puede haber muchas repeticiones. Las solicitudes y los tipos de respuestas que llegan, y dónde podemos aplicar algunas tipo de automatización o solución Gen AI en lugar de nuestros abogados realmente responder a este tipo de solicitudes.

 

¿Qué consejo tiene para los recién llegados al análisis de datos y KPIs? (00:10:34)

Yo diría que probablemente dos cosas. Relaciónese con sus colegas o compañeros. Conéctese con sus colegas, infórmese de lo que hacen y por qué lo hacen. Creo que eso es muy importante. No todo se traduce en todas las organizaciones. Así que, definitivamente, trabajo en red. Y la segunda sería mantener conversaciones abiertas con sus equipo, con su equipo directivo, con las partes interesadas que está activamente y puede que quieran influir, porque en realidad son esas discusiones que le ayudarán a centrarse en lo que es crucial para los demás.

 

 

Biografía del Experto

 

Tiffani Hamilton-Huynh es una líder estratégica y experta en el ámbito de la innovación legal, tecnología y análisis. Con una pasión por transformar el panorama legal corporativo a través de avances de vanguardia, Tiffani se ha convertido en una fuerza impulsora detrás de la adopción de soluciones innovadoras que optimizan los procesos legales, mejoran la toma de decisiones y elevan el servicio al cliente.

Como Directora de Innovación Legal, Tecnología y Análisis en DHL Supply Chain, Tiffani ha encabezado numerosas iniciativas innovadoras que han revolucionado la manera en que se ofrecen los servicios legales corporativos. Bajo la guía de Tiffani, DHL Supply Chain ha experimentado un cambio transformador hacia la toma de decisiones basada en datos y la simplificación de los flujos de trabajo. Ha liderado la implementación de herramientas progresivas de análisis legal, utilizando tecnologías innovadoras para extraer valiosas ideas de grandes volúmenes de datos legales. Sus contribuciones han redefinido el papel de la tecnología en el ámbito legal de DHL, y se mantiene a la vanguardia en el fomento de una cultura de innovación dentro de la industria.

 

 

Transcrição Completa

Como a importância da análise de dados aumentou recentemente para os departamentos jurídicos e por quê? (00:00:15)

Acho que uma parte da análise de dados que é realmente essencial, pelo menos para a nossa equipe e para o que estamos focando, é poder capturar tendências para que possamos realmente ajudar a contar qualquer história que estivermos contando. Que estamos buscando, seja com nossos contratos, seja com nossos gastos gerenciamento ou os tipos de assuntos com os quais estamos lidando. Todos eles têm uma causa e um efeito que estão no centro dos dados de que você precisa para que você possa contar uma história relevante para sua equipe jurídica liderança, ao CFL, ao CEO, a todas as partes interessadas com as quais você está se envolvendo. É muito importante poder responder por que algo está acontecendo para que você possa tentar adotar algumas medidas para evitar que isso aconteça no futuro.

 

Você pode fornecer um exemplo em que insights baseados em dados influenciaram significativamente a tomada de decisões? (00:01:01)

Portanto, um de nossos maiores projetos nos últimos anos tem sido para capturar informações históricas sobre alguns de nossos assuntos, especificamente relacionados a taxas, acordos e reservas que estamos implementando. Também capturando informações como o tipo de alegação do advogado oponente, se for relacionado a litígio de RH, todos esses metadados subjacentes que são relacionados aos assuntos, realmente capturando-os em nosso sistema de forma consistente, para que possamos extraí-lo e começar a montar algumas tendências análise, começar a fazer algumas previsões, ajudar a determinar quando um caso está chegando pela primeira vez, se for com essa alegação ou com esse advogado oponente ou jurisdição, qualquer parte dos dados que quisermos usar para cortar e dividir, sendo capaz de fazer isso e de para prever isso é o que achamos que vamos gastar em honorários advocatícios. É com isso que achamos que podemos nos contentar. Isso é o que podemos querer provisionar com base nos dados históricos.

 

Como você inicia as atividades de análise de dados? Elas surgem de solicitações da administração ou se baseiam em métricas que você identifica e propõe? (00:02:15)

Acho que é um pouco dos dois. Há coisas que vejo em minhas operações diárias com minha equipe que eu acho que poderíamos realmente nos beneficiar ao olhar para algo de uma determinada maneira. Mas, ao mesmo tempo, há coisas que minha equipe de liderança jurídica pode ter outras prioridades ou outras coisas que consideram importantes. Portanto, temos um diálogo muito aberto. Temos uma abordagem muito colaborativa para analisar essas questões projetos de análise de dados. Se for algo que estou apresentando à minha equipe de liderança pela primeira vez, eu me certifico de que tenho uma visão e um plano totalmente planejados. Tento obter algumas informações preliminares se estivermos capturando, identificar lacunas ou possíveis obstáculos que possamos ter no início. Compilo tudo isso em um caso de negócios que apresento a eles, para ter certeza de que estou no caminho certo, para ver se eles concordam com isso, para ver se eles têm recomendações adicionais, coisas das quais o projeto pode se beneficiar. Então, normalmente estou perto das corridas e procuro recursos na minha equipe para ajudar em alguns desses projetos.

 

Qual é a sua estratégia para obter, limpar e preparar dados a fim de desenvolver um KPI ou métrica requerida pela administração?  (00:03:32)

Sim. Portanto, nos últimos dois anos, uma das coisas que tentei fazer foi realmente se concentra na governança de informações em todos os sistemas que temos. Portanto, entender quais dados estão entrando no sistema, quem os está colocando lá, quem o está tocando quando ele está lá, o que estamos fazendo com ele, com que frequência ele é atualizado. É realmente um ciclo de vida completo. Então, começamos a documentar algumas das começamos a documentar algumas dessas peças para cada um de nossos sistemas, de modo que que estejamos preparados quando houver um novo projeto em andamento, seja ele um que eu tenha proposta ou que minha equipe de liderança propôs, entendemos essencialmente quem são as partes interessadas, o que temos agora, o que podemos precisar para descobrir uma maneira de começar a capturar.

 

Como você lida com problemas de dados faltantes ou sujos? (00:04:24)

Bem, na verdade, adoro a limpeza de dados. Provavelmente sou um dos poucos. Portanto, dependendo do sistema, temos muitos processos, eu diria, em vigor que nos permitem fazer atualizações em massa dos nossos dados. Se não tivermos, eu realmente trabalho com o fornecedor que estamos usando ou recursos internos de TI. Eu realmente trabalho com eles e encontro uma solução para poder fazer atualizações em massa. Ninguém quer entrar e atualizar manualmente os pontos de dados. Quanto à falta de dados, tivemos alguns projetos como esse, e não é tanto que esteja faltando, apenas não está onde queremos que esteja. Um exemplo disso é que mencionei brevemente que fizemos algumas análises preditivas com nossos acordos, honorários advocatícios e tudo o mais. Portanto, historicamente, nem todas as nossas informações estavam em nossa matéria e sistema de gerenciamento de despesas. Talvez tivéssemos as informações em nosso sistema AP. Eu sabia que ele existia. Eu só precisava descobrir como obtê-lo. E, depois, como ingeri-lo no sistema em que eu queria que ele estivesse. E, uma vez lá, realmente desenvolvendo e construindo o processo para que fosse continuamente atualizado.

 

Quais fatores devem ser considerados ao selecionar tecnologia para análise de dados?
   (00:05:41)

Temos uma pilha de tecnologia bastante grande para nossa equipe. Temos algumas tecnologias, digamos, maduras, implementadas, algumas dos quais já estavam aqui antes de eu chegar. Outras são coisas que implementamos. É sempre muito importante não implementar a tecnologia apenas para tê-la, mas para entender o que você está tentando fazer com ele, o que você está tentando para resolver, quais dados você está procurando capturar nessa solução. É preciso entender essa parte desde o início. Então, quando for conversar com seus fornecedores, você saberá o que suas necessidades, você sabe o que está procurando, e eles podem ajudá-lo a identificar outras peças nas quais você talvez não tenha pensado. Mas é sempre muito importante ter um pouco dessa diligência antecipadamente antes de você começar a procurar esses fornecedores.

 

Como você comunica de maneira eficaz os insights e métricas de dados para a administração por meio da narrativa? (00:06:35)

Você precisa entender ou encontrar uma maneira de entender o que está acontecendo para ser relevante para eles. Portanto, o que eu posso estar relatando à minha equipe de liderança jurídica pode ser muito diferente do que estaremos informando ao nosso CEO ou CFO. Você precisa encontrar a relevância para eles. Com o que eles se importam? E é realmente com essa conversa, com esse ciclo de feedback que podem realmente ajudá-lo a chegar ao cerne do que eles querem para ouvir e o que eles querem entender.

 

Você pode compartilhar um exemplo em que sua narrativa com métricas e números surpreendeu a alta administração?  (00:07:15)

Portanto, uma das coisas que estamos tentando fazer atualmente, para que não fique no passado, estamos trabalhando nisso agora, é realmente combinar os dados que em termos legais com o que temos disponível em nosso lado comercial também. Portanto, se tivermos um novo local de inicialização que acabou resultando em muitos problemas, talvez um ou dois anos depois, descobrir o que causou esses problemas. E, com o tempo, se conseguirmos capturar consistentemente o que está causando esses problemas legais, isso é algo que podemos retomar às partes interessadas relevantes e dizer que talvez precisemos fazer um treinamento focado aqui porque não o fazíamos anteriormente, e isso resultou em em todas essas questões. Ou talvez esse tipo de localização não seja bom para nós, pois resulta em muitas de problemas legais no futuro devido às leis que eles têm em vigor.

 

Se você pudesse voltar cinco ou dez anos, o que faria de diferente para melhorar suas habilidades em análise de dados? (00:08:17)

Quando comecei a usar a análise de dados, para mim era apenas um, eu diria, um trabalho paralelo. Esse não era o meu foco. Eu estava muito concentrado em vários aspectos do CORE 12, certificando-me de que tínhamos processos e sistemas em vigor, não necessariamente pensando nos dados como resultado, o que levou a algumas limpezas posteriores e projetos para garantir que tudo ficasse como queríamos. Acho que eu teria preferido ter realmente uma visão clara e um panorama geral antes de trabalhar em alguns desses processos e implementações de sistemas para que que eu poderia ter abordado alguns dos problemas de dados que vimos no a estrada que tivemos que corrigir.

 

Quais são seus três KPIs ou métricas favoritas? (00:09:16)

Minha favorita. Portanto, temos uma solução de admissão, que é como recebemos todos os as solicitações de nossos serviços jurídicos. Algumas das minhas métricas favoritas, na verdade, saem dessa solução porque ela é realmente capturando tudo em que estamos trabalhando, não apenas os grandes contratos ou as renovações ou grandes questões de litígio. Ele está capturando todos os tipos de solicitação que chegam para o nosso departamento. Isso está realmente nos ajudando a restringir e focar, a ver onde estão nossos recursos estão gastando seu tempo. Em determinadas áreas em que temos muitas solicitações repetitivas, podemos para capturar o que são. Conseguimos descobrir se algum treinamento direcionado poderia reduzir o problema essas solicitações, permitindo assim que nossa equipe trabalhe em outros itens. Também tem sido muito útil agora que o mundo da geração de IA está explodindo em todos os lugares. Isso realmente nos ajudou a mostrar onde pode haver muita repetição solicitações e tipos de respostas que chegam, e onde podemos aplicar algumas tipo de automação ou solução de IA genérica no lugar de nossos advogados, na verdade respondendo a esses tipos de solicitações.

 

Que conselho você tem para os novatos em análise de dados e KPIs? (00:10:34)

Eu diria que provavelmente há duas coisas. Faça contatos com seus colegas ou colegas de trabalho. Faça contatos com colegas, tenha uma ideia do que eles estão fazendo e por quê. Acho que isso é muito importante. Nem tudo se aplica a todas as organizações. Portanto, sem dúvida, o trabalho em rede. E a segunda seria apenas ter discussões abertas com seus colegas de trabalho. Equipe, com sua equipe de liderança, com as partes interessadas que você está ativamente e talvez queiram impactar, porque são realmente essas discussões que o ajudará a direcionar o que é crucial para todos os outros.

 

 

Biografia do Expert

 

Tiffani Hamilton-Huynh é uma líder estratégica e especialista experiente no campo da inovação jurídica, tecnologia e análises. Com uma paixão por transformar o cenário jurídico corporativo através de avanços de ponta, Tiffani tornou-se uma força motriz na adoção de soluções inovadoras que otimizam processos jurídicos, aprimoram a tomada de decisões e elevam o serviço ao cliente.

Como Diretora de Inovação Jurídica, Tecnologia e Análises na DHL Supply Chain, Tiffani liderou inúmeras iniciativas inovadoras que revolucionaram a forma como os serviços jurídicos corporativos são entregues. Sob a orientação de Tiffani, a DHL Supply Chain testemunhou uma transformação significativa em direção à tomada de decisões baseada em dados e fluxos de trabalho otimizados. Ela liderou a implementação de ferramentas de análise jurídica progressivas, utilizando tecnologias inovadoras para extrair insights valiosos de vastos volumes de dados jurídicos. Suas contribuições redefiniram o papel da tecnologia no domínio jurídico da DHL, e ela continua na vanguarda de promover uma cultura de inovação dentro da indústria.


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