Sound Around v. Friedman案：可辩护数据管理的经验教训

很容易认为，数据发现（discovery）问题只会发生在其他团队身上。一些组织认为他们的数据足够有序，或者到时候他们就能找到所需的信息。Sound Around, Inc. v. Friedman案的判决表明，这种信心可能会迅速消失。当一家公司未能识别其核心数据系统之一时，法庭明确表示“我们不知道”不是一个可接受的答案。

Sound Around v. Friedman案发生了什么？

在Sound Around, Inc. v. Friedman（美国纽约南区，2025年10月）一案中，提供数据的一方未能识别并提交其“数据仓库”中的数据，该仓库存储着销售、关税、费用和佣金数据等关键信息。当被质疑时，他们声称没有意识到该系统包含相关信息，也不认为需要提交其中的“原始数据”。法庭对此并不认同。

Katharine H. Parker法官明确了她的立场：

Sound Around的法律顾问绝对错误地认为，它无需提交其拥有保管和控制权的系统中存储为数据的相关信息。《联邦民事诉讼规则》第34条长期以来一直要求回应方对与诉讼请求和辩护相关的文件和信息进行合理搜索。

法庭还指出了法律顾问有责任同时保持对技术和民事诉讼规则的胜任能力。换句话说，仅仅依赖IT部门或假设eDiscovery平台会自动处理一切是不够的。法律团队应该了解存储其客户数据的系统，并确保对这些系统进行适当的搜索。

法庭的信息很直接：数据发现义务涵盖存储相关业务信息的每一个系统。如果数据有助于组织的运作，那么它就在义务范围之内。这包括数据库、CRM系统、会计平台和报告工具等。

这对法律团队意味着什么

这类案件的发生并非因为人们不再关心，而是因为数据环境不断增长，而人们缺乏时间去暂停和清理它们。随着时间的推移，系统重叠，所有权变得模糊，相关知识逐渐淡忘。而当数据发现要求来临时，就很难确定数据究竟在哪里。

构建可辩护的数据管理实践

解决方案并不复杂。它始于了解你拥有什么数据并使其保持有序。TCDI的可辩护流程管理方法借鉴了精益六西格玛的5S框架。它简单但有效。

1. 整理：识别和评估数据资产 你可以从清点开始。创建一个集中列表，记录数据存储的位置、所有者以及使用方式。完成之后，将每个数据源标记为活跃、已归档或已过时，并验证其是否仍支持当前的业务或法律需求。通过移除冗余或过时的信息，你可以降低风险，提高专注度，并使数据发现更易于管理。 从何开始：使用自动化数据映射或发现工具来找出被遗忘的存储库、重复存储或可能造成不必要风险过时的工作产品。

2. 整顿：为可访问性和控制进行组织 一旦确定需要保留什么，就要使其易于查找和管理。为文件夹、存储库和权限建立逻辑结构，使每个数据集都有明确的位置和所有者。一致的标签和访问规则有助于确保数据能够被快速定位并得到适当处理。 从何开始：建立一个简单的数据位置矩阵，显示每个数据类别、存储位置和负责人。

3. 清扫：清理、验证和记录 接下来，清理剩下的数据。这一步关乎准确性和可辩护性。检查元数据、权限和完整性，以确认数据完整性。修复发现的任何不一致之处，纠正错误标记的文件，并合并重复项。 从何开始：记录被更正或移除的内容及原因。将这些文档保存在可访问的位置并定期更新。在审计或数据发现过程中保持透明至关重要。

4. 清洁：建立规则和培训 一旦结构确定，就要确保其得到遵守。定义清晰的命名规范、保留规则和访问策略。使这些标准与组织的法律和IT要求保持一致。将这些标准文档化，并确保每个人都遵守。 从何开始：发布简单的工作辅助工具或快速参考指南，并将数据处理标准纳入入职和培训中，使良好的习惯成为常规。

5. 素养：监控、审计和改进 最后，将这些习惯融入组织文化中。安排定期审查，以确认数据保持准确、最新并得到正确分类。追踪例外情况，并在系统或团队发展时进行调整。 从何开始：使用仪表盘或记分卡来监控合规性，并突出需要注意的领域。此外，一定要认可那些持续维护干净、可辩护数据环境的团队。

这不是什么光鲜亮丽的工作，但正是这种结构能够建立信心和可辩护性。一个干净、文档齐全的数据环境可以节省时间、降低风险，并在法庭开始提问时展现出控制力。

核心要点

在电子取证中，无知并非幸事。法庭期望法律团队及其合作伙伴了解自己的数据，并能在需要时提供。 清晰审视你的数据格局。绘制你的系统地图，清理陈旧数据，并明确所有权。Sound Around不得不在法庭上吸取这个教训。如果你花时间去了解你的数据，就可以避免同样的结果。