데이터 스프롤이란 무엇인가요?
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데이터 스프롤은 조직에서 생성되는 데이터의 양이 증가하고 이로 인해 데이터 관리 및 모니터링에 어려움이 발생하는 것을 말합니다. 조직이 내부적으로 또는 다양한 엔터프라이즈 소프트웨어 도구를 통해 데이터를 수집함에 따라 어떤 데이터가 어디에 저장되어 있는지 파악하기 어려워질 수 있습니다. 스토리지 시스템과 데이터 형식의 증가로 데이터 관리가 더욱 복잡해지면서 가시성과 제어 기능이 부족해지면 데이터 보안 위험, 비효율적인 데이터 운영, 클라우드 비용 증가로 이어질 수 있습니다.
데이터 스프롤의 영향을 완화하기 위해 자동화된 데이터 검색 및 데이터 분류 솔루션을 사용하여 리포지토리를 스캔하고 민감한 데이터를 분류할 수 있습니다. 데이터 액세스 제어를 처리하는 정책을 수립하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 데이터 손실 방지(DLP) 도구는 조직 경계를 벗어나는 중요한 데이터를 탐지하고 차단할 수 있으며, 데이터 탐지 및 대응(DDR) 도구는 퍼블릭 클라우드 구축에서 유사한 기능을 제공합니다.
데이터 스프롤 설명
데이터 스프롤은 조직의 데이터 자산이 여러 시스템, 위치, 스토리지 솔루션으로 빠르게 확장 및 분산될 때 발생합니다. 이러한 현상은 데이터 볼륨 증가, 디지털 도구에 대한 의존도 증가, 클라우드 서비스, 온프레미스 서버, 원격 디바이스 등 다양한 스토리지 옵션의 광범위한 채택 등 여러 요인이 복합적으로 작용한 결과입니다.
데이터 스프롤에는 여러 가지 요인이 있습니다. 소셜 미디어, IoT 디바이스 및 기타 디지털 기술로 인해 데이터 생성량이 기하급수적으로 증가함에 따라 조직에서 관리해야 하는 데이터 세트의 규모도 커지고 있습니다. 둘째, 원격 및 하이브리드 근무 방식으로의 전환으로 인해 협업 도구를 사용해야 하므로 데이터가 여러 플랫폼에 흩어지게 됩니다. 셋째, 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 클라우드 환경과 같은 여러 데이터 스토리지 솔루션을 구현하면 여러 위치에 걸쳐 데이터를 관리해야 하는 복잡성이 더해집니다.
따라서 조직은 데이터에 대한 가시성, 제어 및 보안을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 파편화된 데이터 환경은 데이터 유출의위험을 높이고 규정 준수 노력을 저해하며 데이터 분석을 방해합니다. 데이터 스프롤 문제를 해결하려면 데이터 거버넌스 정책, 중앙 집중식 데이터 관리, 잠재적 위협으로부터 보호하기 위한 엄격한 보안 조치 등을 포괄하는 종합적인 전략이 필요합니다.
데이터 스프롤의 도전 과제
데이터 자산의 급속한 확장 및 분산으로 인해 데이터 관리가 복잡해지면서 데이터 스프롤은 조직에 복잡한 과제를 안겨줍니다.
규제 준수
GDPR, CCPA, HIPAA등 진화하는 데이터 보호 규정을 준수하려면 데이터 저장 및 처리 관행에 대한 지속적인 모니터링, 업데이트, 감사가 필요합니다. 데이터 확산은 서로 다른 플랫폼과 스토리지 솔루션에 흩어져 있는 중요한 정보를 찾고, 분류하고, 관리하기 어렵게 만들어 이러한 작업을 복잡하게 만듭니다.
보안 위험
데이터 환경이 파편화되면 다양한 스토리지 위치에서 일관된 보안 조치를 구현하고 유지하기가 어려워지면서 데이터 유출, 침해, 무단 액세스의 위험이 증가합니다. 데이터 확산은 데이터 자산이 분산됨에 따라 점점 더 복잡해지는 모니터링, 암호화, 접근 제어 관리를 지속적으로 필요로 합니다.
스토리지 비용 증가
조직은 여러 스토리지 솔루션, 데이터 마이그레이션 및 통합 도구에 투자해야 하므로 데이터 급증은 스토리지 비용 증가로 이어집니다. 또한 유지 관리, 백업 및 데이터 검색을 위한 리소스 투자가 증가하여 IT 예산에 부담을 줍니다.
데이터 거버넌스
데이터 스프롤은 포괄적인 데이터 거버넌스 정책과 프로토콜의 개발과 시행을 복잡하게 만듭니다. 데이터 액세스, 사용, 공유 및 보존의 일관성을 보장하는 것이 점점 더 어려워지고 있으며, 이로 인해 데이터 오용, 잘못된 관리, 내부 및 외부 표준 미준수가 발생할 수 있습니다.
데이터 불일치
분산된 데이터 자산은 중복되거나 오래되었거나 상충되는 정보가 발생하기 쉬우므로 데이터 세트의 신뢰성이 떨어지고 일관성이 떨어집니다. 데이터 스프롤은 버전 관리 문제를 일으키고, 데이터 중복 제거를 복잡하게 만들고, 데이터 정규화 노력을 방해하여 데이터 품질과 무결성에 영향을 줄 수 있습니다.
관리
데이터 확산은 데이터 자산을 감독, 조정 및 유지 관리하기 위해 IT 팀에 더 많은 노력과 리소스를 요구합니다. 여러 플랫폼에서 데이터의 통합, 동기화 및 자동화가 점점 더 복잡해지면서 효율적인 데이터 관리가 어려워지고 IT 리소스에 부담이 가중되고 있습니다.
비효율성
파편화된 데이터는 검색 및 분석 프로세스를 복잡하게 만들어 조직의 효율성을 떨어뜨립니다. 데이터 기반 의사 결정은 여러 소스의 데이터를 통합, 정리 및 검증해야 하므로 분석 속도가 느려지고 오류 발생 가능성이 높아집니다.
데이터 품질 저하
데이터 스프롤은 부정확성, 불완전성, 무연관성을 초래하여 데이터 자산의 전반적인 품질과 잠재적 가치를 떨어뜨리는 원인이 됩니다. 분산된 스토리지 솔루션 전반에서 데이터 품질과 일관성을 보장하려면 지속적인 모니터링, 검증, 정리 프로세스가 필요하므로 데이터 품질 관리의 복잡성이 증가합니다.
통제되지 않은 액세스
분산된 데이터에 대한 중앙 집중식 제어가 어렵기 때문에 무단 액세스 및 사용의 위험이 높아집니다. 데이터 확산으로 인해 조직은 세분화된 액세스 제어, 지속적인 모니터링, 사용자 활동에 대한 감사를 구현하여 데이터 침해 또는 유출의 위험을 완화해야 합니다.
가시성 문제
데이터 확산은 조직의 데이터 자산에 대한 종합적인 시각을 가리기 때문에 전략적 의사 결정을 위해 데이터를 효과적으로 모니터링, 분석 및 활용하기가 어렵습니다. 다양한 플랫폼과 스토리지 솔루션에서 데이터 자산에 대한 통합된 뷰를 확보하려면 복잡한 데이터 통합 및 통합 작업이 필요합니다.
데이터 스프롤을 극복하기 위한 모범 사례
데이터 스프롤을 효과적으로 관리하려면 분산된 데이터 자산으로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 포괄적인 전략을 구현하고 첨단 기술을 활용해야 합니다. 다음은 촘촘하게 작성된 매우 상세한 설명의 몇 가지 핵심 단계입니다:
데이터 거버넌스 프레임워크 개발
데이터 액세스, 사용, 공유, 보존, 폐기에 대한 정책, 프로토콜, 역할을 개괄적으로 설명하는 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축하세요. 이 프레임워크는 조직 전반의 데이터 일관성, 품질 및 보안을 보장하기 위해 규제 준수 요구 사항 및 업계 모범 사례와 일치해야 합니다.
데이터 저장 및 관리 중앙 집중화
데이터 스토리지 및 관리 솔루션을 통합하여 데이터 자산에 대한 통합된 시각을 확보하세요. 다양한 소스의 데이터를 중앙 집중화하고 통합하는 동시에 조직의 저장 및 처리 요구 사항을 수용하는 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 또는 하이브리드 솔루션을 구현하세요.
데이터 분류 및 카탈로그 구현
데이터 분류 및 카탈로그 도구를 사용해 민감도, 중요도, 사용량에 따라 데이터 자산을 식별하고, 라벨을 붙이고, 분류하세요. 데이터 카탈로그 프로세스는 데이터를 조직화하고, 액세스 제어를 간소화하고, 데이터 보호 규정 준수를보장하는 데 도움이 됩니다.
데이터 중복 제거 및 정규화 활용
데이터 중복 제거 및 정규화 기술을 적용하여 중복되거나 오래되었거나 충돌하는 데이터를 제거하여 데이터 품질과 일관성을 개선합니다. 이러한 기술은 저장 비용을 절감하고, 데이터 검색 효율성을 높이며, 정확한 데이터 분석을 용이하게 합니다.
데이터 검색 및 관리 자동화
데이터 검색, 통합, 관리를 위한 자동화 도구를 활용하세요. 이러한 도구를 통해 조직은 여러 플랫폼에서 데이터 자산을 모니터링 및 관리하고, 이상 징후나 정책 위반을 자동으로 감지하며, 데이터 변환 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.
액세스 제어 및 모니터링 설정
사용자 역할, 책임, 데이터 민감도에 따라 세분화된 액세스 제어를 구현하세요. 사용자 활동을 지속적으로 모니터링하고 감사하여 무단 액세스 또는 사용을 감지하여 데이터 보안 및 규정 준수를 보장합니다.
스토리지 솔루션 최적화
비용, 성능, 확장성, 보안 등의 요소를 고려하여 스토리지 솔루션을 정기적으로 평가하고 최적화하세요. 조직의 데이터 저장 및 처리 요구 사항을 충족하는 데 가장 적합한 온프레미스, 퍼블릭, 프라이빗 또는 하이브리드 클라우드 스토리지 조합을 선택하세요.
데이터 보안 및 암호화 강화
암호화, 보안 데이터 전송 프로토콜, 고급 위협 탐지 메커니즘을 사용하여 데이터 보안 조치를 강화하세요. 보안 도구와 소프트웨어를 정기적으로 업데이트하고 패치를 적용하여 새로운 위협과 취약성을 방지하세요.
데이터 보존 및 폐기 정책 구현
규제 요구 사항과 조직의 필요에 따라 데이터 보존 및 폐기 정책을 정의하고 시행하세요. 오래되거나 불필요한 데이터를 정기적으로 검토하고 폐기하여 스토리지 비용을 절감하고 보안 위험을 최소화하세요.
지속적인 모니터링 및 개선
진화하는 비즈니스 요구 사항, 기술 발전, 규제 변화에 대응하여 데이터 관리 전략을 정기적으로 평가하고 개선하세요. 직원 교육, 첨단 기술, 프로세스 개선에 투자하여 데이터 관리 역량을 강화하고 데이터 폭증으로 인한 지속적인 문제를 해결하세요.
데이터 스프롤 FAQ
사용 중인 데이터는 RAM, CPU 캐시 또는 CPU 레지스터와 같이 컴퓨터 메모리에 활발하게 저장되어 있는 데이터를 말합니다. 안정적인 대상에 수동적으로 저장되는 것이 아니라 다양한 시스템을 통해 이동하며 각 시스템이 공격에 취약할 수 있습니다. 사용 중인 데이터에는 PCI 또는 PII 데이터와 같은 민감한 정보가 포함되어 있을 수 있으므로 유출 시도의 표적이 될 수 있습니다.
사용 중인 데이터를 보호하기 위해 조직은 종단 간 암호화(E2EE)와 같은 암호화 기술과 기밀 컴퓨팅과 같은 하드웨어 기반 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 정책 수준에서 조직은 사용자 인증 및 권한 제어를 구현하고, 사용자 권한을 검토하고, 파일 이벤트를 모니터링해야 합니다.
데이터 확산과 통합은 규정 준수 유지의 어려움, 보안 위험 증가, 스토리지 비용 증가, 복잡한 거버넌스 등 조직에 여러 가지 문제를 야기합니다.
가시성 문제는 조직이 데이터 자산을 종합적으로 파악하는 데 어려움을 겪으면서 발생하며, 효과적인 모니터링과 의사 결정을 방해합니다.
중앙 집중식 데이터 관리 전략의 부재는 기업 데이터 급증의 주요 원인입니다. 조직은 증가하는 데이터 양을 처리하기 위해 여러 개의 단절된 스토리지 솔루션과 플랫폼에 의존하는 경우가 많으며, 이는 데이터 파편화로 이어집니다.
부적절한 데이터 거버넌스 정책과 데이터 저장 및 관리에 대한 통합된 접근 방식의 부재는 다양한 시스템과 위치에 걸쳐 데이터 자산이 빠르게 확장되고 분산되는 원인이 됩니다.
데이터 확산은 여러 스토리지 위치에 걸쳐 보안 조치를 구현해야 하는 복잡한 특성으로 인해 보안 침해, 무단 액세스, 데이터 유출에 대한 취약성 증가 등 수많은 위험을 초래합니다. 또한 민감한 정보가 서로 다른 플랫폼에 분산되어 있어 데이터 보호 규정 준수가 더욱 어려워지고 있습니다. 또한 데이터 스프롤은 데이터 품질 저하, 데이터 검색 및 분석의 불일치, 비효율성으로 이어져 궁극적으로 정보에 기반한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 조직의 능력에 영향을 미칩니다.
데이터 관리를 마스터하는 데 있어 가장 큰 과제는 조직 전체에서 데이터 저장, 거버넌스 및 보안에 대한 중앙 집중식 접근 방식을 수립하고 유지하는 것입니다. 이를 달성하려면 조직은 포괄적인 데이터 거버넌스 프레임워크를 개발하고, 효과적인 데이터 통합 및 통합 전략을 구현하며, 데이터 관리 관행의 지속적인 모니터링과 개선에 투자해야 합니다. 또한 조직은 데이터 품질, 보안, 접근성을 보장하는 동시에 진화하는 데이터 보호 규정, 기술 발전, 변화하는 비즈니스 요구 사항을 파악해야 합니다.
