데이터가 '새로운 통화'로 부상할 수 있지만, 갈수록 엄격해지는 보안 및 개인정보 보호 표준을 충족하면서 데이터의 가치로부터 수익을 창출하는 데 고전하는 곳이 많습니다. 초고속 세상에서 전화 접속을 사용하는 것처럼, 낡고 비효율적인 데이터 관리 시스템은 디지털 자산의 생산성과 성장 잠재력을 최대한 발휘할 수 없도록 방해합니다.
최고 수준의 보안과 개인 정보 보호를 실현하면서 기존 데이터 자산에서 실질적인 가치를 창출하게 해주는, 유연하고 확장 가능한 데이터 솔루션인 Data Vault를 소개합니다. 클라우드 기반 기능이 철통 같은 요새 역할을 하면서 중요한 정보를 보호하고 중요한 작업의 차질을 최소화합니다. 사이버 레질리언스를 강화하고 운영 연속성을 보장하면서 오늘날의 디지털 환경을 안심하고 탐색할 수 있게 합니다.
모든 기업은 각자의 비정형 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 확보하려 합니다. 그러나 개인 정보 보호 및 보안이 우려될 뿐만 아니라 데이터의 규모 및 복잡성으로 인해 기존 데이터 관리 시스템이 감당하지 못할 수준이라 유의미한 정보를 효율적으로 추출하기 어려울 수 있습니다.
Data Vault는 이 최신 데이터 환경의 난제를 다룰 강력하고 확장 가능한 해법으로서 기업이 상이한 소스의 데이터를 통합, 저장, 관리하면서 트래킹 및 감사 기능도 계속 유지할 수 있게 합니다. Data Vault는 허브(Hub), 링크(Link), 새틀라이트(Satellite)라는 3가지 기본 요소로 구성되는데, 아래에서 더 자세히 살펴보겠습니다. 데이터를 이처럼 서로 구별되는 영역으로 분리하여 보다 효율적으로 데이터를 로드하고 간편하게 유지 관리할 수 있으며, 보다 면밀한 데이터 버전 관리 및 기록 추적이 수행됩니다.
Data Vault 아키텍처의 주요 강점 중 하나는 전면적인 재설계 없이도 가변적인 데이터 구조 및 요구 사항에 적응할 수 있다는 것입니다. 그 유연성을 바탕으로 새로운 데이터 소스를 수월하게 통합하고 비즈니스 니즈의 변화에 따라 데이터 모델을 확장할 수 있습니다. 아울러 모든 데이터 변경 사항을 종합적으로 기록하고 유지하여 데이터 무결성을 강화하고 효과적인 감사를 지원합니다. 그러면 완전한 추적이 가능해지고, 해당 기업은 엄격한 규제 및 컴플라이언스 요건도 이행할 수 있게 됩니다.
사이버 공격과 데이터 유출 위협이 갈수록 심각해지고 있습니다. 연구 조사에 따르면, 랜섬웨어가 전체 사이버 공격의 거의 70%에 달하며 성공률도 40% 이상입니다. 공격자가 피해자로부터 갈취한 금액이 2023년에만 10억 달러를 넘어섰습니다. 이와 같이 놀라운 수치는 보안, 레질리언스, 비즈니스 연속성을 우선시하는 강력한 데이터 관리 솔루션을 구현하는 것이 왜 중요한지 잘 보여줍니다.
Data Vault는 보안과 레질리언스를 모두 갖춘 데이터 저장 및 관리 프레임워크를 제공하여 데이터 리스크를 줄입니다. 이 프레임워크에서는 문제 요소를 분리하고 변조 불가 데이터 스토리지를 사용하는 등의 설계 원칙을 통해 데이터를 손상하고 변조하려는 시도를 효과적으로 차단합니다. Data Vault에서는 모든 데이터 변경 사항을 기록하므로 데이터를 안전한 것으로 확인된 상태로 복원하고 다운타임을 최소화하며 비즈니스 연속성을 보장할 수 있어 다양한 업종에서 데이터 유출이나 랜섬웨어 공격으로부터 신속하게 복구하는 데 도움이 됩니다.
Data Vault의 핵심 원칙과 개념은 다음과 같습니다.
이와 같은 Data Vault 모델링 구현의 베스트 프랙티스를 적용한다면, 진화하는 비즈니스 니즈에 부합하는 확장 가능하고 유연하며 감사 가능한 데이터 인프라스트럭처를 구축할 뿐만 아니라 데이터 기반 의사 결정을 지원하고 우수한 데이터 거버넌스를 촉진할 수 있습니다.
Data Vault 아키텍처는 데이터 웨어하우스와 분석 데이터 저장소를 설계하고 구현하기 위한 강력하고 확장 가능한 접근 방식입니다. 여러 소스의 데이터를 통합하고 관리하도록 체계화된 프레임워크를 제공하여 데이터 무결성, 기록 추적, 감사 가능성을 보장합니다. 아울러 오늘날의 데이터 환경에서 갈수록 심각해지는 복잡성 문제를 해결하여 기업이 변화하는 데이터 구조와 요구 사항에 손쉽게 적응하도록 지원합니다.
Data Vault 아키텍처는 허브, 링크, 새틀라이트 외에도 다음과 같은 다른 계층이나 구성 요소를 포함할 수 있습니다.
Data Vault 아키텍처는 엔터프라이즈급 데이터 웨어하우스와 분석 데이터 저장소를 구축할 수 있는 견고하고 미래를 대비하는 기반을 마련합니다. 이를 바탕으로 데이터 품질, 거버넌스, 확장성을 유지하면서 데이터 기반 인사이트를 통해 성공을 극대화할 수 있습니다.
Data Vault를 성공적으로 도입하고 장기적인 지속 가능성을 확보하려면, 데이터 거버넌스 및 품질 표준을 유지하면서 다양한 소스의 데이터를 통합하고 변환하는 체계적이고 방법론적인 단계별 접근 방식이 필요합니다.
1단계: 비즈니스 요구 사항 수집 - 이해 관계자와의 협업을 통해 주요 개체, 관계, 보고 관련 니즈를 파악합니다. 여기에는 기존 데이터 소스를 매핑하고 데이터 품질을 평가하는 것도 포함됩니다.
2단계: 개념 모델링 - Data Vault 원칙을 사용하여 비즈니스 개체(허브), 관계(링크), 설명적 속성(새틀라이트)을 식별합니다.
3단계: 데이터 통합 및 변환 - 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 필요한 변환을 적용한 다음 원시 볼트에 로드합니다. 원시 볼트는 미처리 상태의 원시 데이터를 위한 스테이징 공간 역할을 수행합니다. 그런 다음 통합 계층에서는 허브, 링크, 새틀라이트 설계에 따라 원시 볼트 데이터를 데이터 볼트 구조로 매핑하고 변환합니다.
4단계: 데이터 거버넌스 및 품질 보증 - 정책을 수립하고 데이터 품질 규칙을 정의하며 데이터 품질 표준 모니터링 및 시행을 구현합니다. 데이터 프로파일링, 정리, 검증의 일상화로 데이터 볼트 데이터의 무결성과 정확성을 보장합니다.
5단계: 솔루션 배포 및 모니터링 - 자동화된 데이터 로드를 설정하고 성능 모니터링 툴을 구현하며 인시던트 대응 및 에스컬레이션 절차를 정의합니다.
Data Vault 방법론은 반복적인 프로세스입니다. 따라서 진화하는 비즈니스 요구 사항, 기술 발전, 과거의 인시던트나 문제에서 얻은 교훈을 바탕으로 데이터 볼트 구현을 정기적으로 검토하고 개선해야 합니다. Data Vault 방법론을 사용함으로써 확장하기 용이하고 변화에 효과적으로 적응하는 데이터 시스템을 구축할 수 있습니다. 여기서 데이터를 기반으로 보다 나은 의사 결정을 내리고 전사적 범위에서 데이터의 정확성 및 올바른 데이터 관리를 보장할 수 있습니다.
오늘날의 데이터 중심 환경에서는 보다 쉽고 안전하게 데이터 자산을 관리하고 효과적으로 분석하게 해주는 솔루션이 필요합니다. Data Vault 솔루션 도입, 구현, 유지 관리를 지원하는 각종 전문 툴과 플랫폼이 등장하여 Data Vault 모델링, 통합, 거버넌스의 고유한 요구 사항을 해결할 수 있는 다양한 맞춤형 기능과 기술을 제공합니다. 이러한 Data Vault 툴에는 데이터 모델링 툴, 데이터 통합 플랫폼, 데이터 품질 및 거버넌스툴, 모니터링 및 관리 툴 등 다양한 솔루션이 포함되어 있습니다. 각각은 개념 모델링 및 데이터 통합부터 지속적인 유지 관리와 모니터링에 이르기까지 Data Vault 라이프사이클의 전반을 간소화하도록 설계되었습니다.
다음과 같은 기능을 공통적으로 제공합니다.
실제 기업에 적합한 Data Vault 툴을 선택하려면 다음 사항을 고려하십시오.
신중한 평가를 거쳐 기업의 니즈에 부합하는 Data Vault 툴을 선택하면, 선택한 솔루션을 효율적으로 구현하고 관리할 뿐만 아니라 데이터 무결성, 거버넌스, 확장성을 보장하는 동시에 데이터 자산의 잠재력을 최대한 실현하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
Data Vault와 차원 모델링은 데이터 웨어하우징/분석 데이터 관리를 위한 서로 다른 두 가지 접근 방식입니다. 둘 다 데이터 통합 및 분석을 위한 체계적인 프레임워크를 제공하는 것을 목표로 하지만, 설계 원칙 그리고 구체적인 사용 사례의 적합성에서 차이가 있습니다.
하지만 현실의 시나리오에서는 대개 각 접근 방식의 장점을 결합하여 활용하곤 합니다. 예를 들어, 하이브리드 아키텍처에서 Data Vault를 중앙 데이터 저장소로 사용하면서 데이터 무결성, 기록 추적, 확장성을 보장하는 동시에 차원 모델을 특정 분석 또는 리포트 니즈를 위한 프레젠테이션 계층으로 활용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 안전하고 확장 가능하며 통합적인 데이터 관리의 필요성, 그리고 빠르고 사용하기 편리한 데이터 액세스 및 분석 요구 사항을 균형적으로 절충하는 데 도움이 됩니다.
레거시 차원 모델이 있는 기업이라면, 기존 분석 프로세스를 중단하지 않으면서 Data Vault 아키텍처를 보완적 계층으로, 즉 새로운 데이터 소스를 원활하게 통합하면서 포괄적이고 감사 가능한 데이터 인프라스트럭처를 유지하는 계층으로 구현하는 것을 선택할 수 있습니다.
Data Vault와 관련된 리스크가 있을까요? Data Vault 아키텍처를 사용하여 최신 데이터 플랫폼을 구축할 때 나름의 어려움이 있겠지만, 첨단 데이터 관리 솔루션 도입을 배제해서는 안 됩니다. 단, 신중하게 구현을 진행하지 않으면, 기존 운영에 차질을 빚고 중요 데이터가 노출될 수 있음을 유의해야 합니다.
다행히 클라우드 기반 Data Vault 솔루션을 도입하면 이러한 리스크를 상당수 줄일 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 필요에 따라 리소스를 유연하게 확장할 수 있어 인프라스트럭처의 과다 프로비저닝 또는 과소 프로비저닝 리스크를 줄여줍니다. 또한 강력한 보안 조치와 컴플라이언스 프레임워크를 구현하여 기업이 개인 정보를 보호하고 GDPR, HIPAA, PCI-DSS와 같은 업계 규정을 준수하도록 지원합니다.
마지막으로, Data Vault 아키텍처를 사용하여 최신 데이터 플랫폼을 구축하려면 데이터 거버넌스에 대한 신중한 접근 방식이 필요합니다. 데이터 자산의 무결성과 신뢰성을 유지하려는 기업은 데이터 소유권, 액세스 제어, 데이터 품질 관리를 위한 명확한 정책, 프로세스, 역할을 수립해야 합니다.
디지털 자산을 보호하는 베리타스의 종합적인 접근 방식은 보안 태세 관리를 간소화하고 운영 효율을 높여 기업이 안전한 디지털 환경에서 안심하고 마음껏 성장할 수 있도록 지원합니다.
Veritas Alta™ Recovery Vault는 사이버 레질리언스와 중요 운영 연속성을 보장하는 클라우드 기반 Data Vault를 제공합니다. 기업의 사이버 보안 태세를 강화하고, 데이터 손실 없이 각종 장애나 랜섬웨어 공격에 대응할 수 있게 하며, 업계 최고 수준의 데이터 무결성과 품질을 보장함으로써 정확하고 시기 적절한 의사 결정과 규정 준수를 뒷받침할 강력한 기초를 마련합니다. 또한 기업의 원시 데이터를 성장 동력 및 경쟁 우위로 활용할 정보로 전환하는 데 있어 최상의 선택입니다.
데이터 보안을 비롯해 베리타스와 함께 누릴 수 있는 이점에 관해 자세히 알아보려면 온라인으로 문의하십시오.