데이터 보존 (Data Retention)
데이터 보존 (Data Retention) 데이터 보존 (Data Retention)은 조직이 데이터를 얼마나 오래 저장하고 관리할지를 결정하는 정책과 절차를 말합니다. 여기에는 법적, 규제적, 비즈니스 및 운영 요구 사항에 따라 데이터를 얼마나 오랫동안 보관해야 하는지를 결정하는 과정이 포함됩니다. 데이터 보존 정책은 데이터의 저장, 접근, 그리고 최종적으로 안전하게 삭제하는 방법을 규정합니다. 효과적인 데이터 보존은 법적 준수를 보장하고 비즈니스 운영을 […]
데이터 백업 (Data Backup)
데이터 백업 (Data Backup) 데이터 백업 (Data Backup)은 데이터 손실이나 손상을 방지하기 위해 데이터를 복사해 저장하는 과정입니다. 이 복사본은 외장 하드 드라이브, 클라우드 저장소, 또는 원격 위치 등 다양한 매체에 저장되며, 하드웨어 고장, 실수로 인한 삭제, 사이버 공격 등으로 인한 사고가 발생했을 때 데이터를 복원할 수 있게 해줍니다. 정기적인 데이터 백업은 데이터의 무결성과 가용성을 보장하며, […]
데이터 디스커버리 (Data Discovery)
데이터 디스커버리 (Data Discovery) 데이터 디스커버리 (Data Discovery)는 조직 내 다양한 시스템과 데이터베이스에 흩어져 있는 데이터를 찾아내고 체계적으로 정리하는 과정입니다. 이를 위해 데이터를 스캔하고 분류하며, 쉽게 이해하고 관리할 수 있도록 돕는 도구와 기술을 사용합니다. 데이터 디스커버리는 데이터 속에 숨겨진 패턴이나 관계, 인사이트를 발견함으로써, 더 나은 의사결정을 지원하고 데이터 관리 규정을 준수하는 데 중요한 역할을 합니다. […]
데이터 무결성 (Data Integrity)
데이터 무결성 (Data Integrity) 데이터 무결성 (Data Integrity)은 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 전체 라이프사이클 동안 유지하는 것을 의미합니다. 데이터가 의도적이거나 우발적인 조치로 인해 변경, 삭제, 손상되지 않도록 보장합니다. 데이터 무결성을 확보하기 위한 방법으로는 접근 제어, 암호화, 감사 로그 등이 있으며, 이런 조치는 무단 변경을 방지하고 데이터의 신뢰성을 유지하는 데 도움을 줍니다. 데이터 무결성을 보존하는 것은 […]
데이터 마이그레이션 (Data Migration)
데이터 마이그레이션 (Data Migration) 데이터 마이그레이션 (Data Migration)은 데이터를 하나의 시스템, 형식, 또는 저장소에서 다른 곳으로 이동하는 과정입니다. 보통 시스템 업그레이드나 통합, 새로운 소프트웨어 플랫폼 또는 클라우드 환경으로 전환할 때 진행됩니다. 이 과정에는 데이터 추출, 변환, 적재 (ETL)와 같은 여러 단계가 포함되며, 데이터가 정확하고 안전하게 이동할 수 있도록 합니다. 성공적인 데이터 마이그레이션을 위해서는 신중한 계획과 […]
데이터 마스킹 (Data Masking)
데이터 마스킹 (Data Masking) 데이터 마스킹 (Data Masking)은 민감 정보를 보호하기 위해 데이터를 원본 그대로 보이지 않게 변형하는 방법입니다. 이 방법은 원본 데이터를 무작위 문자나 수정된 값으로 대체해, 데이터를 사용할 때 민감한 정보를 숨길 수 있게 합니다. 데이터 마스킹은 주로 개인 식별 정보(PII), 재무 기록 등 기밀 정보를 보호하는 데 사용되며, 이로 인해 조직은 데이터를 […]
데이터 라이프사이클 관리 (DLM)
데이터 라이프사이클 관리 (DLM) 데이터 라이프사이클 관리 (Data Lifecycle Management, DLM)는 데이터의 생성부터 저장, 사용, 공유, 보관, 폐기까지 모든 단계를 포괄적으로 관리하는 방법입니다. DLM은 데이터의 무결성, 보안, 접근성, 규제 준수를 보장하기 위해 정책, 절차, 기술을 도입합니다. 데이터 라이프사이클 관리의 목표는 데이터의 가치를 최적화하고, 데이터 처리와 관련된 위험을 줄이며, 효율적인 데이터 관리 관행을 확립하는 것입니다. 데이터 […]
데이터 레이크하우스 (Data lakehouse)
데이터 레이크하우스 (Data lakehouse) 데이터 레이크하우스 (Data lakehouse)는 데이터 레이크의 유연성과 확장성에 데이터 웨어하우스의 관리 및 최적화 기능을 결합한 최신 데이터 아키텍처입니다. 이 구조는 대량의 원시 데이터를 원래 형식으로 저장하면서도, 구조화된 데이터 관리와 고성능 분석을 가능하게 합니다. 데이터 레이크하우스는 다양한 데이터 유형과 고급 분석 작업(머신러닝, 실시간 데이터 처리 등)을 지원하며, 데이터 엔지니어와 분석가 모두가 활용할 […]
데이터 레이크 (Data Lake)
데이터 레이크 (Data Lake) 데이터 레이크 (Data Lake)는 대량의 원시 데이터를 분석이 필요할 때까지 원본 형식으로 저장할 수 있는 중앙 집중형 저장소입니다. 전통적인 데이터베이스와는 달리, 데이터 레이크는 정형 데이터뿐만 아니라 반정형 데이터와 비정형 데이터(문서, 이미지, 로그 파일 등)도 저장할 수 있습니다. 이와 같은 유연성 덕분에 조직은 다양한 소스에서 오는 많은 양의 데이터를 수집하고 관리할 수 […]
데이터 기밀성 (Data Confidentiality)
데이터 기밀성 (Data Confidentiality) 데이터 기밀성 (Data Confidentiality)은 정보가 허가받지 않은 접근이나 공개로부터 보호하는 원칙입니다. 즉, 민감 데이터는 권한이 있는 사람, 시스템만이 열람하거나 처리할 수 있어야 합니다. 이를 위해 암호화, 접근 제어, 인증 절차와 같은 보안 조치를 적용해 데이터 유출을 방지합니다. 데이터 기밀성을 유지하는 것은 개인정보 보호, 중요 데이터의 안전 확보, 그리고 법적 및 규제 […]
