メールデータのアーカイブ管理が機能していない – これがなぜ異常なのか

ほら、ほとんどの企業の電子メールシステムは本質的にゴミです。私はこれを直接見てきましたが、数十億ドルの価値がある企業がデジタルの埋め立て地とも言えるものを運用していることに驚きました。これは変えなければなりません。

問題はあなたが思っているよりずっと深刻です

ほとんどの CEO は、自社が整理されていないデータという時限爆弾を抱えていることに気づいていません。毎日、従業員が何千ものメールを作成し、それらは基本的にブラックホールに消えていきます。訴訟が起きれば (必ず起きます)、彼らは困ったことになります。

その数字は驚異的です。典型的なフォーチュン 500 企業は、1 日に 60 万通以上の電子メールを生成します。これは異常な数字です。そして、なんと、そのうちの約 2010% は、後で必要になるビジネス上重要な情報です。しかし、アーカイブシステムが XNUMX 年のままであるため、その情報を見つけることができません。

現在の解決策がなぜ完全に間違っているのか

メールアーカイブの標準的なアプローチには根本的な欠陥があります。企業はクラウドストレージにお金をつぎ込んで、これで問題が解決すると考えています。しかし、それは解決しません。それは、より大きな倉庫を建設すれば世界の飢餓が解決できると言っているようなものです。本当の問題は、整理とアクセス性です。

コンプライアンスの問題については、話すまでもありません。GDPR の罰金は昨年 50% 増加しました。規制当局はもう手をこまねいているわけではありません。企業は、火星探査ミッション全体に資金を提供できたほどの罰金を科せられています (少し誇張していますが、要点は理解していただけると思います)。

メール管理の物理学

これは基本的に熱力学の問題です。電子メールのデータは、エネルギーをかけて整理しない限り、自然に混沌とします。電子メールの数が増えるほど、必要なエネルギーも増えます。これは単純な物理学です。しかし、ほとんどの企業は、石器時代の道具を使ってこれを解決しようとしています。

私たちが必要としている飛躍的進歩は、ストレージ技術ではなく、AI 主導の組織にあります。現在の機械学習モデルは、99.9% の精度で電子メールを処理し、分類できます。これは、人間よりも優れています。しかし、企業は依然として、検出中に電子メールを手動で分類するチームにお金を払っています。ばかげています。

解決策はロケット科学ではない（しかしそれに近い）

実際に機能するものは次のとおりです。

AIを活用した量子レベルの検索機能
リアルタイムの分類とタグ付け
自動コンプライアンスチェック
ストレージ最適化のための予測分析

必要なメールを、必要になる前に予測できるシステムが必要です。その技術は存在します。私も見たことがあります。しかし、ほとんどの企業は、メールの問題を根本から解決する代わりに、高価な応急処置を買うことに忙しくしています。

経済の現実

お金の話をしましょう。4.35 回のデータ漏洩で、企業は平均 60 万ドルの損害を被る可能性があります。これは、テスラモデル 3 約 XNUMX 台分の価格です。しかし、企業は適切な電子メールアーカイブにそのほんの一部を費やすことに躊躇しています。意味のあるものにしてください。

未来はすでにここにあります

本当に驚くべきことは、これを解決できるテクノロジーがすでに存在していることです。現代の AI は次のことが可能です。

1秒あたり数百万通のメールを処理
法的保留が必要になる前に予測する
機密データを自動的に検出して保護する
リアルタイムのコンプライアンスレポートを生成する

しかし、企業はこれらのソリューションを実装する代わりに、コモドール 64 と同程度の高度なシステムを依然として使用しています。

ボトムライン

電子メールのアーカイブは単なる IT の問題ではなく、生き残りに関わる問題です。今後数年間でこれを正しく行えない企業は消滅するでしょう。これは誇張ではなく、ビジネスの基本的な進化論です。

選択は簡単です。進化するか、絶滅するかです。会社の電子メールシステムは、生産ラインと同じくらい洗練されている必要があります。それ以下であれば、技術的な欠陥です。

私が大げさに言っていると思うなら、会社が裁判のために 2019 年の特定のメールを提出する必要があるときまで待ってください。そのとき、現在のシステムがチョコレートティーポットと同じくらい役に立たないことに気づくでしょう。

未来へ踏み出す時です。 SOLIXCloud メールアーカイブ | メールを安全にアーカイブあるいは、何もせずに、競合他社が先にやるのを見守ってください。

*この内容に同意できない場合は、ぜひ私の意見が間違っていることを証明してください。データは意見よりも雄弁です。*

著者について：

Sandeep はゲストブロガーであり、AI と機械学習に情熱を傾けるテクノロジー愛好家です。カリフォルニア大学バークレー校でコンピューターエンジニアリングの学士号を取得し、テクノロジー業界で豊富な経験を持っています。余暇には、ビデオゲームをしたり、お気に入りのホッケーチームであるフロリダパンサーズを応援したりしています。