빅데이터 활용은 보다 폭 넓게, 개인정보보호는 더욱 안전하게
개인정보 비식별화는
안전한 데이터 활용을 위한 필수 과정입니다
기관 및 의료, 교육 등의 여러 기관에서는 이미 보유하고 있는 다양한 데이터들을 결합 및 활용하고 있고, 이는 각 조직의 미래 경쟁력을 좌우하는 중요한 비즈니스로 자리잡아 가고 있습니다. 그 움직임 또한 굉장히 다채로운 방향으로 영역이 확장되고 있는데, 가장 대표적으로 내부 데이터 활용, 공공 데이터 제공, 데이터 전문기관, 마이데이터 사업 등입니다.
이 과정에서 기관 및 기업들은 컴플라이언스를 준수해야 하는 복잡한 과정에 어려움을 겪고 있으며, 데이터 내에 존재하는 개인정보들을 안정적으로 가명, 익명처리하는 플랫폼 구축을 고민하고 있습니다. 또한, 가명정보 관련 가이드라인에 따라 데이터 전문기관들은 비식별 처리된 데이터에 대한 위험도와 적정성 평가 의무가 강화되면서, 조직은 이러한 요구사항을 충족하기 위한 체계적인 준비가 필요해지고 있습니다.
내부 데이터 활용을 위한 컴플라이언스 준수
가명 · 익명정보의 결합 및 활용은 비즈니스 인사이트를 도출하기 위한 핵심입니다. 특히, 판매 및 유통 데이터를 보유한 리테일 업계부터 소비 및 건강 데이터를 보유한 금융업계에서 적극적으로 움직이고 있습니다. AnalyticDID는 내부 데이터를 활용할 때 지켜야 하는 개인정보 비식별 조치 가이드라인, 프라이버시 모델(K,L,T), GDPR, HIPAA 등 국내외 개인정보 관련 컴플라이언스에 안전하게 대처합니다.
데이터 전문기관이 필요한 기능을 한 번에
정부 지정이 필요한 데이터 전문 기관으로 도약하기 위해서는 가명정보의 결합 및 활용을 지원함과 동시에, 비식별 처리된 데이터에 대한 적정성 검토 의무를 이행해야 합니다. AnalyticDID는 다양해진 빅데이터 활용 목적을 충족하도록 마스킹, 라운딩 등 최적화 된 비식별 기법을 제공합니다. 더불어, 데이터 식별 관련 리스크를 최대한 줄이기 위해 데이터 처리 전후 과정에서 위험도와 적정성 평가를 제공합니다.
데이터 자산화를 위한 마이데이터 고객정보 관리
정보의 주체가 각 개인으로 변화함에 따라 효율적인 마이데이터 서비스를 위해선 데이터가 이탈하는 경우도 충분히 고려해야 합니다. 이를 위해선 확보한 데이터를 가명 처리해 관리해야 합니다. AnalyticDID는 기업이 자율적으로 데이터를 활용 및 보관할 수 있도록 데이터의 가용 등급에 따라 가명화를 진행합니다. 보유 기간 경과 이후 자동 삭제 기능을 지원해 안전한 데이터 자산화를 실현할 수 있습니다.
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