사내 불필요 데이터를 효과적으로 제거하는 방법

기업 저장소의 80% 이상은 중복되고, 오래되고, 중요하지 않은 ROT 데이터로 추정되고 있습니다. 이는 스토리지 비용의 증가, 검색 속도 저하, 데이터 리스크 노출 등을 초래하며, 심지어 ROT 데이터를 제대로 파악하지 못하는 기업들도 상당수인 것으로 파악되고 있습니다. ROT 식별 기준이 모호하면, 중요한 업무 데이터까지 삭제될 위험이 존재하고, 규제 대응을 위해 장기간 보관이 필요한 데이터 또한 구분하지 못할 수 있습니다.

또한, ROT를 식별했다고 해서 곧바로 제거할 수 있는 것은 아닙니다. 많은 기업들이 삭제 리스크에 대한 부담으로 실제 정리 단계를 주저합니다. 데이터의 업무 연관성이 완전히 확인되지 않았거나, 규제/감사 대응 이력으로 보존이 필요할 수 있다는 이유로 삭제 승인 절차가 복잡하고, 책임 소재도 불명확한 경우가 많습니다. 그 결과 ROT는 존재를 인식하면서도 손대지 못하는 데이터로 남아, 스토리지와 관리 비용 및 보안 위협만 지속적으로 증가시키는 악순환이 반복됩니다.

ROT 데이터는 ‘무분별한 삭제’가 아닌, ‘정책 기반의 분류 및 단계적 최소화’ 방식으로 접근해야 합니다. 또한, 기업내 존재하고 있지만 파악 및 관리가 되지 않는 다크 데이터 (Dark Data)의 식별 및 분류 역시도 반드시 필요한 과정입니다. 사내 불필요한 데이터를 효과적으로 제거하면서, 관리 및 보안이 필요한 사내 중요 데이터를 제대로 파악할 수 있다면 매년 증가하는 운용 비용을 줄이고, 효과적인 데이터 관리 체계를 실현할 수 있습니다.