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데이터 거버넌스가 보안과 컴플라이언스를 보장하는 방법

전 세계 공항이 항공기의 안전하고 효율적인 이동을 보장하기 위해 정밀한 조정과 엄격한 프로토콜에 의존하는 것처럼, 데이터 거버넌스는 조직이 방대한 데이터 흐름을 감독하여 보안과 컴플라이언스를 유지하면서 각 정보의 '비행'을 올바른 '게이트'로 안내하는 데 도움이 됩니다. 그리고 항공 교통 관제 시스템이 항공기의 흐름을 관리하여 비행기의 안전한 이착륙을 돕는 것과 마찬가지로 데이터 거버넌스 소프트웨어는 모든 데이터가 생성부터 폐기까지 간섭이나 오류 없이 이동할 수 있도록 지침과 감독을 제공합니다.

조직의 데이터를 관리, 보호, 규제하기 위한 정교한 시스템의 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 이 자료에서는 데이터 보안 및 컴플라이언스를 유지하는 데 데이터 거버넌스가 어떻게 중요한 역할을 하는지 살펴봅니다. 강력한 데이터 정책 수립부터 고급 보안 프로토콜 구현까지, 점점 더 디지털 혁신과 데이터 중심 전략으로 정의되는 환경에서 데이터 거버넌스의 중요성에 대해 살펴봅니다. 또한 효과적인 데이터 거버넌스가 운영 효율성을 향상하고 조직의 데이터 자산에 대한 신뢰를 조성하는 데 있어 실질적인 변화를 가져올 수 있는 방법을 보여줍니다.

CIO, 비즈니스 소유자 또는 데이터 전문가라면 이러한 데이터 거버넌스 전략과 베스트 프랙티스를 통해 높은 수준의 데이터 정확성과 신뢰성을 달성하여 조직의 정보 자산을 효과적으로 관리할 수 있습니다.

데이터 거버넌스: 종합 개요

데이터 거버넌스는 조직이 데이터 자산을 관리하는 데 사용하는 전략적 프레임워크입니다. 프로세스, 정책, 표준 및 메트릭을 통해 정보를 효과적이고 효율적으로 사용하여 의미 있는 방식으로 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

비즈니스의 성공과 평판에 직접적인 영향을 미치는 의사 결정, 운영, 고객 참여를 위해 데이터에 대한 의존도가 높아짐에 따라 데이터 거버넌스는 이제 더 이상 권장되는 베스트 프랙티스가 아니라 필수가 되었습니다. 빅데이터의 영향력 증가, 분석 발전, AI 및 머신러닝(ML)과 같은 기술 채택 증가로 인해 데이터 거버넌스는 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

지금은 의심할 여지 없이 데이터 기술에 있어 흥미로운 시기이지만 디지털 혁신에는 데이터 개인 정보 및 보안에 대한 우려가 커지는 등의 과제와 리스크가 있습니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR)캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법 (CCPA) 등의 규정으로 인해 조직은 그 어느 때보다 엄격한 데이터 처리 요구 사항에 직면하고 있으며, 규정을 준수하지 않을 경우 막대한 벌금과 평판 손상으로 이어집니다.

또 다른 중요한 과제로는 관리해야 하는 데이터의 볼륨과 복잡성이 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 IoT(사물 인터넷)의 급속한 성장으로 인해 데이터가 폭발적으로 증가하면서 기업들은 어떤 데이터를 보유하고 있는지, 어디에 있는지, 어떻게 사용되고 있는지 추적하기가 더 어려워졌습니다. 효과적인 거버넌스가 없으면 데이터 사일로, 일관되지 않은 데이터 품질, 데이터 통합의 어려움과 같은 문제가 창의적인 의사 결정과 운영 효율을 방해할 수 있습니다.

흔히 데이터 거버넌스는 리스크 관리에 관한 것이라고 오해하는 경우가 많습니다. 그러나 이는 데이터의 가치를 발굴하는 것이기도 합니다. 강력한 데이터 거버넌스 전략을 수립하면 조직의 데이터가 정확하고, 접근 가능하며, 일관되고, 안전하다는 것을 보장하여 데이터를 전략적 자산으로 활용할 수 있습니다.

대부분의 데이터 거버넌스 전략이 실패하는 이유

대부분의 조직은 우수한 데이터 거버넌스가 전체 비즈니스 전략에 얼마나 중요한지 이해하고 있지만 많은 조직이 이를 효과적으로 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 거버넌스 전략이 실패하는 이유를 이해하면 일반적인 실수를 방지하는 방법에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

  • 명확한 목표가 없습니다. 데이터 거버넌스 이니셔티브는 잘 정의된 목표나 달성하고자 하는 목표에 대한 명확한 이해 없이 시작되는 경우가 많습니다. 구체적인 목표가 없으면 방향과 목적이 부족하여 성공을 측정하거나 조직의 동의를 얻기가 어렵습니다.
  • 이해 관계자의 참여가 부족합니다. 성공적인 데이터 거버넌스를 위해서는 IT 부서뿐만 아니라 다양한 부서의 이해 관계자의 참여와 지원이 필요합니다. 다른 비즈니스 부서의 의견과 동의 없이 IT 부서에서만 이니셔티브를 추진하면 조직의 광범위한 데이터 요구 사항과 과제를 해결하지 못합니다.
  • 필요한 문화적 변화를 과소평가합니다. 데이터 거버넌스는 단순히 새로운 정책과 기술을 구현하는 것만이 아닙니다. 이를 위해서는 조직이 데이터를 보고 처리하는 방식에 근본적인 변화가 필요합니다. 변화에 대한 저항, 데이터 해독 능력의 부족, 데이터 기반 문화 조성의 실패는 많은 데이터 거버넌스 노력을 심각하게 약화시킵니다.
  • 기술에 과도하게 의존합니다. 물론 기술이 데이터 거버넌스의 핵심 구성 요소이지만 만병통치약은 아닙니다. 프로세스, 사람, 정책을 소홀히 하면서 기술 솔루션만을 지나치게 강조하면 기술적으로는 발전했지만 실질적으로 효과적이지 않은 전략으로 이어지게 됩니다.
  • 데이터 품질이 좋지 않습니다. 최고의 데이터 거버넌스 전략이라도 기본 데이터의 품질이 좋지 않으면 그 가치가 없습니다. 처음부터 데이터 품질 문제를 해결하지 못하면 거버넌스 이니셔티브에 대한 불신과 사용자 참여 감소로 이어집니다.
  • 거버넌스 구조가 변화하는 비즈니스 요구에 적응하지 못하고 경직되어 있습니다. 데이터 거버넌스는 비즈니스 전략, 규제 환경, 기술 발전의 변화를 수용할 수 있을 만큼 유연해야 합니다.
  • 교육 및 리소스가 부족합니다. 적절한 교육과 리소스가 없으면 직원들은 데이터 거버넌스에서 자신의 역할이나 정책 및 절차를 준수하는 방법을 이해하지 못해 비효율적인 구현으로 이어집니다.

이러한 문제를 이해하고 해결함으로써 조직은 지속 가능하고 적응 가능하며 비즈니스 목표에 부합하는 보다 효과적인 데이터 거버넌스 전략을 개발할 수 있습니다.

데이터 거버넌스와 정보 거버넌스: 차이점

데이터 거버넌스와 정보 거버넌스는 서로 연결되어 있지만 그 의미가 같은 것은 아닙니다.

  • 데이터 거버넌스는 정보 거버넌스의 구성 요소로, 적절한 데이터 처리에 특히 중점을 둡니다.
  • 정보 거버넌스는 조직의 정보에 관한 모든 측면을 다루는 보다 포괄적인 프레임워크입니다.

조직이 정보 자산을 효과적이고 전략적으로 관리하려면 두 용어의 차이점을 인식하고 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 거버넌스: 집중적인 접근 방식

데이터 거버넌스는 데이터 관리, 품질 및 라이프사이클을 다룹니다. 이는 정보 거버넌스의 하위 집합이지만 보다 집중적인 접근 방식을 취하여 데이터 정확성, 접근성, 일관성 및 보안을 보장하기 위한 정책, 절차 및 표준을 수립합니다. 데이터 입력, 저장소, 검색 프로세스를 제어하여 데이터의 라이프사이클 동안 데이터 무결성과 안정성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

예를 들어, 의료 서비스 제공자는 정확하고 안전하게 환자 기록을 관리해야 합니다. 데이터 거버넌스는 환자 데이터의 수집, 저장, 접근 및 공유 방법에 대한 규칙과 프로토콜을 설정합니다. 이는 HIPAA와 같은 개인 정보 보호법 및 규정을 준수하면서 환자 정보가 정확하고 최신이며 적절하게 사용되도록 보장합니다.

정보 거버넌스: 더 광범위한 스펙트럼

정보 거버넌스는 디지털 데이터, 서류 기록, 멀티미디어 등 형식에 관계없이 조직이 모든 정보를 관리하는 방식을 가리키는 보다 광범위한 스펙트럼을 포괄합니다. 정책, 프로세스 및 기술을 통합하여 정보 리스크를 해결하고, 법률 및 규제 요건을 준수하며, 정보 관리를 비즈니스 목표에 맞게 조정합니다.

동일한 의료 서비스를 예로 들면, 정보 거버넌스는 환자 기록을 넘어 재무 데이터, 관리 기록, 직원 정보 등으로 확장됩니다. 모든 정보 자산을 감독하여 컴플라이언스를 지원하고, 리스크를 줄이며, 정보의 가치를 향상시키는 것입니다.

범위와 초점은 데이터 거버넌스와 정보 거버넌스의 주요 차이점입니다. 데이터 거버넌스는 보다 기술적이고 구체적이며 데이터 관리의 기본 사항을 다룹니다. 정보 거버넌스는 조직 생태계에서 모든 유형의 정보와 정보의 역할을 다루면서 더욱 광범위하고 전략적입니다.

리스크 대처: 데이터 거버넌스 과제 및 동향

데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하는 데 있어 특히 어려운 두 가지 측면은 데이터를 정확하게 수집하고 안전하게 저장하는 것입니다. 부적절한 데이터 아카이빙으로 인한 컴플라이언스 리스크와 잠재적 법적 영향 때문에 강력한 데이터 거버넌스 전략의 우선 순위를 정하는 것이 필수적입니다.

더 많은 조직이 비용 이점과 확장성에 매력을 느껴 클라우드 기반 데이터 저장소를 채택함에 따라 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 관심이 높아졌습니다. 클라우드의 공유 환경은 무단 접근, 데이터 유출 등의 리스크를 내포하고 있습니다. 또한 기업은 엄격한 데이터 처리 및 저장 기준을 설정하는 수많은 글로벌 데이터 보호법을 준수해야 합니다.

또 다른 동향은 데이터 품질 및 무결성을 비롯한 자체적인 과제를 안고 있는 빅 데이터 분석입니다. 빅데이터는 매우 복잡하기 때문에 기업이 정확하고 일관된 데이터를 유지하기가 어려울 수 있으며, 이는 잘못된 정보에 기반하여 비즈니스 의사 결정을 내리는 리스크를 증가시킬 수 있습니다.

이러한 어려움을 극복하기 위해 조직은 데이터 거버넌스에 대해 다음과 같은 다각적인 접근 방식을 취해야 합니다.

  • 클라우드 스토리지에 엔드투엔드 암호화를 채택하여 데이터 보안을 대폭 강화합니다.
  • 데이터를 더욱 안전하게 보호하기 위해 강력한 접근 제어와 정기적인 보안 감사를 구현합니다.

빅데이터를 관리하기 위해 기업은 고급 데이터 품질 도구와 프로세스에 투자하고 정기적으로 데이터를 정리, 검증, 업데이트하여 신뢰성과 유용성을 확보해야 합니다.

마지막으로, 조직은 데이터 거버넌스 전담 팀을 지정하여 다음을 수행해야 합니다.

  • 법적 변화를 따라잡습니다.
  • 데이터 보호 규정 준수를 보장합니다.
  • 규제 동향을 모니터링합니다.
  • 데이터 취급 관행에 필요한 변경 사항을 구현합니다.

이러한 문제와 기타 데이터 거버넌스 문제를 정면으로 해결함으로써 리스크를 완화할 뿐만 아니라 데이터 거버넌스 프레임워크를 전략적 자산으로 활용하여 혁신과 비즈니스 성장을 용이하게 할 수 있습니다.

데이터 거버넌스에 대한 최신 접근 방식

기존의 데이터 거버넌스는 일반적으로 중앙 팀 또는 부서에 의존하여 조직의 데이터 거버넌스의 모든 측면을 관리하는 중앙 집중식 접근 방식입니다. 데이터 감사, 품질 검사 및 컴플라이언스 모니터링을 위해 수동 프로세스를 사용하고 고정된 데이터 형식에 중점을 둡니다. 제한된 도구와 기술로 인해 사전 대응적 방법이 아닌 반응형 방법이 됩니다.

최신 데이터 거버넌스는 오늘날의 데이터 환경의 복잡성을 수용할 수 있도록 다목적이고 민첩하며 포괄적입니다. IT 팀뿐만 아니라 조직의 모든 사람이 데이터 거버넌스를 책임지는 개인화된 커뮤니티 중심 접근 방식을 사용합니다. 가장 중요한 것은 데이터 가치 향상을 우선시한다는 점이며, 이는 모든 조직 수준의 의견과 인사이트를 장려하는 중요한 변화입니다.

개인화, 집단적 참여, 자동화를 강조하는 오늘날의 데이터 거버넌스는 데이터 관리에 대한 보다 유연하고 확장 가능하며 효과적인 접근 방식을 제공합니다. 주요 기능은 아래와 같습니다.

  • 보편적인 데이터 접근성: 종종 병목 현상을 일으키고 혁신을 방해하는 하향식 접근 방식 대신 모든 이해 관계자가 전문 기술이 부족하더라도 데이터에 접근하고 해석할 수 있습니다. 데이터 중심 문화를 조성함으로써 조직은 운영 효율성을 높이고 혁신을 용이하게 할 수 있습니다.
  • 역할과 책임의 명확한 정의: 최신 데이터 거버넌스 역할은 단순한 직책이 아니라 조직의 데이터 문화를 형성하는 데 기본이 됩니다. 역할이 할당되면 각 이해 관계자는 데이터 무결성, 품질, 보안 및 개인 정보 보호를 보존하고 향상하는 데 있어 자신의 역할을 알 수 있습니다.
  • 자동화: 기업은 고급 도구와 AI를 활용하여 데이터 품질 검사 및 컴플라이언스 모니터링과 같은 데이터 거버넌스 작업을 간소화함으로써 수작업을 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다.
  • 비사일로화 워크플로우: 부서 간 협업과 데이터 공유를 장려하면 전통적인 데이터 사일로가 무너지고 의사 결정이 개선되며 보다 통합적이고 전체적인 데이터 관리에 대한 접근 방식이 용이해집니다.

고급 데이터 거버넌스 모델을 구현하는 것은 어려운 일이지만, 엄청난 보람도 있습니다. 효과적인 거버넌스는 원칙에 입각한 데이터 민주화를 장려하고, 고품질 데이터에 대한 개방적인 접근을 용이하게 하며, 책임감 있는 데이터 사용을 장려합니다.

효과적인 데이터 거버넌스 전략을 수립하는 방법

데이터 거버넌스 전략은 조직의 데이터 거버넌스 목표와 방향을 정의하고 개략적으로 설명하여 조직이 데이터 자산을 관리, 활용 및 보호하는 방법을 설명하는 포괄적인 계획입니다.

효과적인 데이터 거버넌스 전략은 데이터 품질을 강조하여 모든 데이터가 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있도록 보장합니다. 이를 달성하려면 엄격한 데이터 품질 정책을 설정하고 강력한 프로세스를 사용하여 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터 무결성을 유지해야 합니다. 데이터 거버넌스를 비즈니스 프로세스와 연계함으로써 조직은 데이터 관리 노력이 고립되지 않고 일상 업무에 원활하게 통합되도록 할 수 있습니다.

또 다른 중요한 작업인 리스크 관리에는 보안 위반 및 규정 미준수를 포함한 데이터 리스크를 식별, 평가 및 완화하는 작업이 포함됩니다. 잘 짜여진 전략은 조직이 외부 규정과 내부 정책을 모두 준수하여 처벌 및 평판 손상의 리스크를 줄이는 데 도움이 됩니다.

현재 데이터 거버넌스 전략 동향은 다음과 같습니다.

  • 실행: 조직에서 데이터에 대한 접근을 엄격하게 통제하거나 제한하지 않고 조직 전체의 직원이 책임감 있고 효과적으로 데이터를 사용할 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식은 사람들이 데이터로 올바른 일을 더 쉽게 할 수 있는 환경을 조성합니다.
  • 공통 데이터 플랫폼: 접근 가능한 통합 데이터 저장소를 제공하고, 사일로를 허물고, 다양한 비즈니스 부서가 보다 일관되고 포괄적으로 데이터를 활용하도록 지원합니다.
  • AI 및 ML: AI 및 ML 알고리즘은 데이터 품질 및 정리 프로세스를 자동화합니다. AI는 문제가 발생하기 전에 잠재적인 데이터 문제와 거버넌스 요구 사항을 예측하고 데이터를 지속적으로 모니터링하여 비정상적인 패턴을 감지할 수 있습니다. ML 알고리즘은 데이터를 자동으로 분류하고 분류하여 사용자가 작업을 수행하는 데 필요한 데이터를 더 쉽게 찾고 접근할 수 있도록 합니다. 또한 AI는 기존 데이터의 효과를 분석하여 개선 또는 조정을 제안하는 데 도움을 줍니다.

이러한 전략과 기타 최신 전략은 단순히 데이터를 제어하는 것이 아니라 조직의 디지털 트랜스포메이션을 위한 촉매제가 될 수 있도록 지원합니다.

데이터 거버넌스 베스트 프랙티스: 성공으로 가는 길

데이터 거버넌스는 데이터를 전략적 자산으로 활용하는 데 있어 중요한 구성 요소 역할을 합니다. 데이터 기반 의사 결정이 가장 중요한 시대에서 강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현하면 조직이 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

데이터 거버넌스의 성공으로 가는 길은 전략, 기술, 인력 관리의 정확한 조화에 달려 있습니다. 이러한 베스트 프랙티스는 데이터의 보안, 컴플라이언스 및 접근성을 보장하여 통찰력 있는 분석과 전략 개발을 위한 강력한 도구가 됩니다.

명확한 거버넌스 정책 및 표준 수립

데이터를 수집, 저장, 접근 및 유지 관리하는 방법을 정의하는 명확한 정책과 표준을 수립합니다. 포괄적이면서도 향후 기술 및 비즈니스 요구 사항의 변화를 수용할 수 있을 만큼 유연해야 합니다. 이러한 정책을 정기적으로 검토하고 업데이트하여 변화하는 데이터 보호 규정을 지속적으로 준수하십시오.

데이터 품질 보장

안정적인 분석과 의사 결정을 위해서는 높은 데이터 품질이 필수적입니다. 데이터의 정확성과 유용성을 보장하기 위해 데이터를 정기적으로 확인, 정리 및 검증하는 프로세스를 구현합니다. 데이터 세트의 오류, 불일치, 중복을 식별 및 수정하는 메커니즘을 설정하고 자동화된 데이터 품질 도구에 투자하여 정확성과 효율성을 높입니다. 마지막으로, 데이터 처리자와 사용자 사이에 품질 문화를 조성하여 높은 데이터 표준을 유지하고 소스에서 오류를 최소화합니다.

조직 전체의 데이터 해독 능력 증진

데이터 거버넌스는 조직 전체에 높은 수준의 데이터 해독 능력이 있을 때 가장 효과적입니다. 데이터 기반 문화를 조성하기 위해 데이터의 중요성과 데이터를 책임감 있게 사용하는 방법에 대해 직원을 훈련하고 교육합니다. 또한 직원은 자신의 역할에 어떤 영향을 미치는지 이해해야 합니다. 팀 구성원이 데이터 거버넌스 정책, 데이터 품질 유지 관리에 대한 역할, 규정 미준수의 의미를 이해하도록 합니다. 정기적인 워크숍, e-러닝 모듈 및 정보 세션은 데이터 해독 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 

역할 기반 접근 제어 구현

누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 제어하는 것은 데이터 거버넌스의 기본 측면입니다. 역할 기반 접근 제어(RBAC)는 사용자가 자신의 업무에 필요한 데이터에만 접근할 수 있도록 하여 데이터 유출 및 오용의 리스크를 최소화합니다. 역할, 책임, 조직 구조의 변화에 적응할 수 있도록 RBAC를 동적으로 관리하고 정기적으로 검토합니다. 데이터 접근에 대한 엄격한 통제를 요구하는 데이터 개인 정보 규정을 준수하기 위해서도 RBAC는 필수적입니다.

자동화 및 효율성을 위한 기술 활용

자동화된 도구와 시스템은 데이터 품질 관리 및 컴플라이언스 모니터링을 비롯한 데이터 거버넌스의 다양한 측면을 간소화합니다. 이 기술은 증가하는 데이터의 양과 복잡성을 수동 프로세스보다 더 효과적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 조직의 특정 요구 사항에 맞는 올바른 데이터 거버넌스 도구를 선택하고 기존 IT 인프라스트럭처에 통합하여 효율성을 높이고 더 나은 인사이트와 보고 기능을 확보합니다.

부서 간 협업 장려

효과적인 데이터 거버넌스를 위해서는 여러 부서 간의 협업이 필요합니다. 이는 데이터 사일로를 무너뜨리고 정보 공유를 장려하여 데이터 관리에 대한 통일된 접근 방식을 보장합니다. 정기적인 회의, 협업 플랫폼, 부서 간 팀을 통해 데이터 거버넌스를 비즈니스 목표에 맞추고 조직의 데이터 정책이 여러 부서에 걸쳐 실용적이고 관련성 있게 적용되도록 할 수 있습니다.

정기적인 모니터링 및 감사

지속적인 모니터링과 정기적인 감사를 통해 데이터 거버넌스 정책이 준수되고 효과적인지 확인할 수 있습니다. 여기에는 내부 정책 및 외부 규정의 준수 추적은 물론 데이터의 전반적인 품질 및 보안 모니터링이 포함됩니다.

  • 리스크 평가는 데이터 저장, 전송 및 처리 관행을 평가합니다. 또한 무단 접근의 진입점을 식별합니다.
  • 위협 식별은 사이버 공격, 데이터 유출 및 인적 오류를 식별합니다.
  • 다단계 인증을 포함한 접근 제어는 권한이 있는 사람만 민감한 데이터에 접근할 수 있도록 합니다.
  • 저장 및 전송 중 데이터에 대한 암호화는 방해를 받는 경우에도 무단 접근으로부터 데이터를 보호합니다.

정기 감사를 통해 개선이 필요한 부분을 파악하고 정책과 관행에 필요한 조정을 할 수 있습니다. 메트릭과 핵심 성과 지표(KPI)를 사용하여 데이터 거버넌스 노력의 효과를 평가하고 잠재적인 개선 사항에 대한 인사이트를 얻으십시오.

이러한 베스트 프랙티스를 구현함으로써 조직은 정확하고 투명하며 적응력이 뛰어난 성공적인 데이터 거버넌스 전략의 토대를 마련할 수 있습니다. 데이터 자산을 보호하고 최적화하여 오늘날의 데이터 중심 세상에서 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 규정을 준수하며 경쟁력을 유지할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

조직에 새로운 데이터 거버넌스 전략이 필요합니까?

궁극적으로 조직의 데이터 보안 및 컴플라이언스는 이를 지원하는 요소와 인력에 의해서만 강력해집니다. 검증된 솔루션에 투자하면 데이터를 처음부터 끝까지 안전하게 보호할 수 있으며, 끊임없이 변화하는 데이터 거버넌스 환경에 발맞출 수 있습니다.

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