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데이터 거버넌스, 리스크, 컴플라이언스(GRC)란?

미국 증권거래위원회(SEC)의 최신 규정은 사이버 공격으로부터 스스로를 방어하는 조직이 얼마나 많은 변화를 겪었는지 보여줍니다. 과거에는 기업들이 사이버 보안 리스크를 과소평가했지만, 오늘날에는 민감한 데이터를 적절히 보호하지 않으면 운영, 평판, 수익에 타격을 입을 수 있기 때문에 사이버 보안은 타협할 수 없는 우선 순위로 여겨지고 있습니다.

회계 및 투명성 강화를 목표로 하는 SEC의 규정은 이제 규제 대상 기업이 영업일 기준 4일 이내에 사이버 보안 사고를 공개하도록 요구하고 있습니다. 기업은 또한 조직의 데이터 거버넌스, 리스크, 컴플라이언스(GRC) 관리 및 전략을 주기적으로 공개해야 합니다. 보다 구체적으로, SEC는 기업이 "사이버 보안 위협으로 인한 중대한 리스크를 평가, 식별 및 관리"하는 프로세스를 정의하도록 요구합니다. 이는 비즈니스의 사이버 보안 프로그램에 대한 서면 기록을 요구하지 않았던 이전 규정과 큰 차이점이 있습니다.

데이터 거버넌스: 개요

기업은 이제 전례 없는 목적으로 데이터를 수집 및 분석하고 의사 결정부터 운영, 고객 참여에 이르기까지 모든 분야에 활용하고 있습니다. 이러한 데이터 의존도 증가와 AI 및 머신러닝(ML) 채택 증가로 인해 데이터 거버넌스가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

데이터 거버넌스는 기업이 정보나 데이터를 효과적이고 효율적으로 관리하는 동시에 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 지원하기 위해 사용하는 프로세스, 정책, 표준 및 메트릭입니다. 성공적인 디지털 혁신을 위해서는 데이터 거버넌스가 중요하지만, 데이터 거버넌스에는 다음과 같은 과제와 리스크가 따릅니다.

  • 데이터 개인 정보 및 보안에 대한 우려
  • 점점 더 엄격해지는 데이터 처리 요건
  • 미준수 시 과징금 등의 무거운 제재 및 이미지 실수 가능성

이는 조직이 관리해야 하는 데이터의 양과 복잡성을 고려하지 않은 것으로, 많은 조직이 어떤 데이터를 보유하고 있는지, 어디에 있는지, 어떻게 사용되고 있는지 추적하는 것이 거의 불가능하다는 사실을 깨닫고 있습니다. 거버넌스 정책을 잘 수립하면 일관성 없는 데이터 품질, 데이터 사일로, 데이터 통합 문제 등 의사 결정과 운영 효율성을 저해하는 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다.

일반적으로 거버넌스, 리스크, 컴플라이언스에 대한 논의가 이루어지지만, 데이터 거버넌스를 단순히 리스크 관리의 한 방법으로만 생각해서는 안 됩니다. 데이터 거버넌스는 데이터의 가치를 발굴하고 데이터의 정확성, 접근성, 일관성 및 보안을 보장하는 것이기도 합니다. 다시 말해, 기업이 데이터를 전략적 자산으로 사용하는 방법입니다.

데이터 거버넌스에 대한 새로운 접근 방식

데이터 거버넌스 정책은 일반적으로 데이터 감사, 품질 확인, 컴플라이언스 모니터링을 위한 수동 프로세스를 사용하는 중앙 팀이나 부서에 의존해 왔습니다. 그리고 이러한 정책은 사전 대응적인 방법이 아닌 반응적인 방법인 경향이 있습니다.

오늘날에는 최신 데이터 환경의 복잡성을 고려하는 보다 다재다능하고 민첩한 접근 방식으로 초점이 전환되었습니다. 이 새로운 정책은 IT 팀뿐만 아니라 모든 사람이 데이터 거버넌스에 참여하는 맞춤형 커뮤니티 중심 프로세스를 사용합니다. 모든 조직 수준에서 인사이트와 의견을 장려함으로써 기업은 데이터 관리를 위한 보다 유연하고 확장 가능하며 효과적인 정책을 수립할 수 있습니다. 일반적으로 다음과 같은 기능이 있습니다.

  • 보편적인 데이터 접근성: 위치, 기술 전문 지식 또는 리소스에 관계없이 모든 관련 당사자가 데이터를 사용하고 접근할 수 있도록 보장합니다. 주요 측면으로는 접근 용이성, 기술 호환성, 포용성, 경제성, 보안 및 개인 정보 보호가 있습니다.
  • 역할과 책임의 명확한 정의: 최신 데이터 거버넌스 역할은 직책 그 이상입니다. 이들은 조직의 데이터 문화를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 구체적인 역할을 부여받음으로써 개인은 데이터의 무결성, 보안 및 개인 정보 보호를 유지하고 개선하는 데 있어 자신의 책임을 더 잘 이해할 수 있습니다.
  • 자동화: 고급 도구는 데이터 품질을 지속적으로 모니터링하여 오류와 불일치를 자동으로 감지하고 수정할 수 있습니다. 자동화된 컴플라이언스 모니터링은 GDPR, HIPAACCPA와 같은 데이터 보호법을 준수하도록 보장합니다. 또한 자동화는 데이터 거버넌스 워크플로우를 간소화하고 메타데이터의 효과적인 관리를 지원하여 대용량 데이터를 더 쉽게 분류, 검색 및 관리할 수 있도록 합니다.

고급 데이터 거버넌스 프레임워크를 채택하는 것은 어려울 수 있습니다. 하지만 윤리적 데이터 공유 및 최상위 데이터에 대한 접근을 용이하게 하고, 책임감 있는 데이터 사용을 보장하는 등 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.

거버넌스, 리스크, 컴플라이언스 설명

정교한 철도 네트워크가 열차의 안전하고 시기적절한 이동을 위해 세심한 계획, 정밀한 조작, 정교한 기술에 의존하는 것처럼, 데이터 거버넌스는 조직이 광범위한 데이터 흐름을 관리하고 각 정보 "열차"를 적절한 목적지로 안내하는 동시에 데이터 보안 및 컴플라이언스를 보장하는 데 도움이 됩니다.

또한 철도 교통 관제 시스템이 열차가 지정된 선로에서 안전하게 출발하고 도착하도록 보장하는 것과 마찬가지로 GRC 소프트웨어는 각 데이터가 출발지에서 목적지까지 중단 없이 효율적으로 이동할 수 있도록 감독 및 방향을 제시합니다.

오늘날의 데이터 중심 환경에서 GRC는 대부분의 조직의 운영 무결성과 성공에 필수적인 핵심 프레임워크입니다. 다음의 우선 순위를 정하는 통합 전략이라고 할 수 있습니다.

  • 규정 준수(컴플라이언스)
  • 위협(리스크) 관리
  • 윤리적이고 효과적인 데이터 관리(거버넌스) 유지

이 세 가지 구성 요소는 조직 목표를 운영 전술과 일치시키고 수익성, 신뢰성 및 장기적인 지속 가능성을보장하는 데 기본이 됩니다.

기업이 견고한 GRC 관행을 개발하는 것이 얼마나 중요할까요? 데이터 유출을 통해 전 세계적으로 매년 수백만 건의 데이터 기록이 노출됩니다. 엄격한 데이터 보안 규정을 준수하지 않으면 기업에 치명적일 수 있습니다. 다시 말해, 데이터를 관리, 보호 및 규제하기 위한 고급 시스템의 필요성이 그 어느 때보다 절실합니다.

GRC 사이버 보안은 사이버 위협으로부터 디지털 정보와 자산을 보호하는 데 중점을 두고 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보장합니다. 점점 늘어나는 데이터 보호 법률 및 규정을 준수하면서 복잡한 사이버 위협망을 성공적으로 탐색하는 것이 핵심입니다.

GRC 플랫폼을 구현함으로써 기업은 부서별 데이터 사일로를 무너뜨려 리스크 관리 및 컴플라이언스 활동이 비즈니스 전략에 부합하고 이를 추진하도록 할 수 있습니다. GRC 프로세스의 중추 신경계라고 할 수 있으며, GRC 관련 활동을 구성, 관리 및 분석할 수 있는 통합 환경을 제공합니다. 이러한 중앙 집중식 접근 방식은 GRC 프로세스를 간소화하고 실행 가능한 인사이트를 제공하여 보다 정보에 입각한 의사 결정으로 이어집니다.

또한 GRC 플랫폼은 감사, 컴플라이언스 확인, 리스크 평가와 같은 프로세스를 자동화하고 표준화하여 규정 준수를 용이하게 합니다. 또한 지역과 산업에 따라 크게 달라지는 규정을 준수하는 데 필수적인 GRC에 대한 일관된 접근 방식을 조직 전체에서 유지하는 데 도움이 됩니다.

GRC는 이제 현대 기업의 운영 방식에 없어서는 안 될 요소입니다. 데이터가 강력한 자산이자 잠재적인 책임이 되는 세상에서 강력한 GRC 사이버 보안 조치로 개선되고 고급 GRC 플랫폼으로 강화되는 GRC 프레임워크는 모든 기업이 성장하는 데 필수적입니다. 이를 통해 조직은 거버넌스, 리스크 관리, 컴플라이언스 문제를 성장, 안정성 및 경쟁 우위를 위한 기회로 전환할 수 있습니다.

데이터 거버넌스가 종종 목표를 달성하지 못하는 이유

데이터 거버넌스가 실패하거나 제대로 구현되지 않으면 신속하고 심각한 결과로 이어질 수 있습니다. 대부분의 기업은 올바른 데이터 거버넌스가 중요하다는 것을 알고 있지만 이를 효과적으로 구현하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 많은 거버넌스 전략이 목표를 달성하지 못하는 이유를 알면 조직이 흔히 저지르는 실수를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 목표가 불분명합니다. 목표가 구체적이지 않고 잘 정의되지 못한 데이터 거버넌스 이니셔티브는 거버넌스 활동과 비즈니스 목표 간의 불일치를 초래할 수 있습니다. 명확한 목표가 없으면 성공과 진행 상황을 측정하는 것이 어렵고 효과적이지 않습니다.
  • 이해 관계자의 참여가 부족합니다. 데이터 거버넌스는 조직의 모든 수준에서 동의가 필요합니다. 이해 관계자의 참여가 충분하지 않으면 저항이 생기고 실행이 제대로 이루어지지 않습니다. 효과적인 거버넌스는 경영진을 포함한 모든 최종 사용자의 적극적인 참여를 요구합니다.
  • 필요한 문화적 변화를 과소평가합니다. 데이터 거버넌스는 기술적 과제인 동시에 문화적 과제입니다. 많은 기업이 새로운 데이터 관행을 지원하기 위한 문화적 변화의 필요성을 간과하고 있습니다. 성공적인 거버넌스는 데이터 사용 및 관리와 관련된 사고방식과 습관의 변화를 요구합니다.
  • 기술에 과도하게 의존합니다. 기술이 중요한 원동력이기는 하지만, 도구에 지나치게 집중하면 프로세스와 사람의 중요성이 가려지는 경우가 많기 때문에 지나친 의존은 해로울 수 있습니다. 거버넌스는 올바른 GRC 소프트웨어를 보유하는 것뿐만 아니라 조직 내에서 소프트웨어를 사용하는 방법도 중요합니다.
  • 데이터 품질이 좋지 않습니다.데이터 거버넌스 프로그램은 기존의 열악한 데이터 품질로 인해 어려움을 겪는 경우가 많으며, 부정확하고 불완전하며 오래된 데이터로 인해 거버넌스 노력이 약화되는 경우가 많습니다. 높은 데이터 품질을 보장하면 분석, 의사 결정 및 컴플라이언스를 신뢰할 수 있습니다.
  • 거버넌스 구조가 적응하지 못합니다. 거버넌스 구조가 변화하는 비즈니스 요구에 적응하지 못하고 경직되어 있습니다. 새로운 데이터 소스, 규정 또는 비즈니스 모델에 적응하지 못하면 거버넌스 노력이 무용지물이 될 수 있습니다. 지속 가능한 데이터 거버넌스에는 유연성과 확장성이 필수적입니다.
  • 교육 및 리소스가 부족합니다. 데이터 거버넌스 이니셔티브는 적절한 교육과 리소스 할당 부족으로 어려움을 겪을 수 있습니다. 직원들은 거버넌스 정책과 구현에 대한 자신의 역할을 이해하기 위해 적절한 교육이 필요합니다. 시간, 예산, 인력 등 리소스가 부족하면 거버넌스 전략의 효과를 저해할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 정책을 구축하면서 이러한 과제를 해결하면 기업은 비즈니스 목표에 부합하는 보다 효과적이고 지속 가능하며 적응력 있는 GRC 전략을 개발할 수 있습니다.

거버넌스, 리스크, 컴플라이언스 이점과 과제

모든 조직 전략에는 이점과 어려움이 따르며, GRC도 마찬가지입니다. 기업이 직면하는 두 가지 중요한 장애물은 데이터를 수집하고 안전하게 저장하는 것입니다. 빅데이터 시대에는 조직이 관리해야 하는 데이터의 양과 속도, 다양성이 급격히 증가했습니다. 여러 측면에서 가치가 있지만, 이 방대한 양의 데이터를 잘못 처리할 경우 규정 미준수 및 법적 문제가 발생할 리스크가 분명히 존재합니다.

빅데이터 분석을 활용하여 전략적 인사이트를 얻는 동시에 컴플라이언스를 유지하고 리스크를 관리하는 것은 복잡한 작업이며, 개인 정보 보호 및 보안 감독으로 인해 상당한 컴플라이언스 리스크가 발생할 수 있습니다. 이러한 과제를 극복하기 위해 조직은 다음과 같은 몇 가지 전략을 채택할 수 있습니다.

  • 강력한 GRC 기술에 투자합니다. 고급 GRC 플랫폼과 소프트웨어를 채택하면 컴플라이언스 프로세스와 리스크 평가를 자동화하여 대용량 데이터를 더 쉽게 안전하게 관리할 수 있습니다.
  • 포괄적인 데이터 관리 정책을 구현합니다. 데이터 수집, 저장, 사용에 대한 명확한 정책은 일관성을 보장하고 컴플라이언스를 유지하는 데 도움이 됩니다.
  • 정기적인 학습 및 인식 제고 프로그램을 실시합니다. 컴플라이언스 요건과 데이터 관리 베스트 프랙티스에 대해 조직의 모든 구성원을 교육하면 인적 오류와 관련된 리스크를 완화하는 데 도움이 됩니다.
  • 정기적인 감사 및 리스크 평가를 수행합니다. GRC 프로세스를 자주 평가하면 잠재적인 문제와 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다.
  • 컴플라이언스 문화를 장려합니다. 컴플라이언스를 중시하는 조직 문화를 조성하는 것은 성공적인 GRC 구현에 필수적입니다.
  • 데이터 거버넌스 전담 팀을 지정합니다. 이 그룹은 기업의 데이터 자산이 효과적이고 책임감 있게 사용되도록 감독합니다. 데이터 정책을 시행하고, 데이터 관련 리스크를 관리하고, 규정 준수를 보장하는 동시에 법적 변화를 따라잡고 데이터 처리 관행에 필요한 변화를 구현하는 데 중요한 역할을 합니다.

GRC와 클라우드에 대한 설명

전 세계 기업의 90% 이상이 데이터 저장소에 클라우드를 사용하여 비용 이점과 확장성을 활용하고 있는 것으로 추정됩니다. 기업이 기술을 수용함에 따라 데이터 개인 정보 및 보안에 대한 초점이 강화되었습니다.

클라우드 저장소와 관련된 리스크는 데이터 유출에서 무단 접근까지 다양합니다. 데이터 무결성을 보장하기 위해 기업은 다음과 같이 GRC에 대한 다각적인 접근 방식을 사용해야 합니다.

  • 데이터 보안을 대폭 강화하기 위해 엔드투엔드 암호화를 구현합니다.
  • 데이터를 더욱 안전하게 보호하기 위해 강력한 접근 제어와 정기적인 보안 감사를 구현합니다.

효과적인 GRC 전략을 수립하는 방법

GRC 전략은 다음과 같은 역할을 하는 포괄적인 계획입니다.

  • 기업의 데이터 거버넌스 목표와 방향을 정의하고 개요를 설명합니다.
  • 데이터 자산을 관리, 활용, 보호하는 방법을 계획합니다.

성공적인 GRC 전략이란 데이터 품질을 강조하고 데이터의 정확성, 일관성 및 신뢰성을 보장하는 전략입니다. 성공을 위해서 기업은 엄격한 데이터 품질 정책을 설정하고 강력한 프로세스를 사용하여 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터 무결성을 유지해야 합니다. 데이터 리스크를 식별, 평가, 완화하는 리스크 관리 작업은 이러한 전략의 중요한 구성 요소이며, 내부 및 외부 정책과 규제 요건에 부합하려는 컴플라이언스 노력도 마찬가지입니다.

현재 기업이 사용하고 있는 혁신적인 데이터 거버넌스 전략은 다음과 같습니다.

  • 공통 데이터 플랫폼: 공통 데이터 플랫폼의 사용은 사일로화된 데이터를 통합 시스템으로 통합하는 방법으로 주목을 받고 있습니다. 이를 통해 접근, 분석 및 데이터 관리가 쉬워지는 동시에 데이터 기반 의사 결정의 일관성을 보장하고 효율성을 개선할 수 있습니다.
  • 실행: 기업은 사람들이 데이터를 책임감 있고 효과적으로 사용할 수 있는 도구과 지식을 제공하는 데 초점을 맞춘 지원 전략을 채택하고 있습니다. 이 접근 방식은 직원이 기업의 거버넌스 정책에 부합하는 방식으로 데이터를 처리할 수 있도록 보장하는 광범위한 학습 및 개발 프로그램을 강조합니다.
  • AI 및 머신러닝: 데이터 거버넌스에서 데이터 분류, 패턴 인식, 변형 탐지와 같은 복잡한 작업을 자동화하기 위해 인공 지능(AI)과 머신러닝(ML)이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이를 통해 데이터 관리 및 컴플라이언스 노력을 강화하는 동시에 보다 능동적이고 예측 가능한 거버넌스 모델을 구현할 수 있습니다.

이러한 전략과 기타 선구적인 전략은 기업이 데이터를 더 잘 제어하고 디지털 혁신에 더 효과적으로 사용할 수 있도록 도와줍니다.

GRC 베스트 프랙티스

훌륭한 데이터 거버넌스는 전략, 기술, 인력 관리의 균형을 섬세하게 유지합니다. 이러한 베스트 프랙티스를 통해 데이터의 보안, 컴플라이언스 및 접근성을 보장하여 통찰력 있는 분석과 전략 개발을 위한 강력한 도구로 활용할 수 있습니다.

  • 투명한 거버넌스 정책 및 표준을 개발합니다. 데이터를 관리, 저장 및 공유하는 방법을 정의하는 범용 데이터 거버넌스 정책을 개발합니다. GDPR 및 HIPAA와 같은 규정에 부합하는 데이터 개인 정보, 보안 및 컴플라이언스 표준을 설정하고 이를 모든 직원에게 명확하게 전달하고 접근할 수 있도록 합니다.
  • 데이터 품질을 보장합니다. 고품질 데이터는 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 이해 관계자의 신뢰를 확보하는 데 매우 중요합니다. 데이터의 정확성, 완전성, 신뢰성을 유지하는 프로세스를 구현합니다. 정기적으로 데이터를 정리하고 유효성을 검사하여 오류와 불일치를 방지합니다.
  • 전사적인 데이터 해독 능력를 용이하게 합니다. 데이터 해독 능력을 통해 직원은 컴플라이언스 및 보안의 중요성을 이해하면서 데이터를 효과적으로 사용할 수 있습니다. 데이터를 소중히 여기고 올바르게 사용하는 데이터 해독 능력 문화를 장려합니다. 사람들이 데이터를 올바르게 해석하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 교육과 리소스를 제공합니다.
  • 접근 제어를 구현합니다. RBAC(역할 기반 접근 제어)와 같은 고급 접근 제어 메커니즘을 사용하여 권한이 있는 사람만 중요한 데이터에 접근하도록 하고 데이터 유출 리스크를 최소화합니다. 역할과 책임의 변화를 반영하여 접근 권한을 정기적으로 검토하고 업데이트합니다.
  • 자동화 기술에 투자합니다.자동화는 효율성을 높이고 데이터 관리에서 인적 오류가 발생할 가능성을 줄입니다. 기술을 활용하여 데이터 분류, 컴플라이언스 모니터링 및 보고와 같이 반복적이고 시간이 많이 걸리는 거버넌스 작업을 자동화합니다. 데이터 분석 및 관리 기능을 향상시키는 GRC 도구 및 플랫폼에 투자합니다.
  • 협업을 장려합니다. 협업은 데이터가 조직의 다양한 영역에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다. 부서와 팀이 데이터 인사이트와 베스트 프랙티스를 공유하는 협업 환경을 조성합니다. 사일로를 허물고 부서 간 커뮤니케이션을 장려하여 데이터 거버넌스에 대한 통합 접근 방식을 보장합니다.
  • 모니터링하고 감사합니다.일상적인 감사 및 모니터링은 데이터 리스크 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 정기적인 감사를 실시하여 GRC 정책 및 관행의 효율성을 평가합니다. 모니터링 도구을 사용하여 데이터 사용량, 접근 패턴, 잠재적인 위협을 추적합니다.

이러한 베스트 프랙티스를 구현함으로써 기업은 데이터 관리를 위한 강력한 프레임워크를 만들 수 있습니다. 명확한 정책과 표준은 강력한 기반을 제공하는 동시에 데이터 품질을 보장하고 데이터 해독 능력를 용이하게 하여 데이터 사용의 효율성을 향상시킵니다. 고급 접근 제어 정책 및 자동화는 데이터 보안 및 효율성에 기여하며, 정기적인 모니터링 및 감사는 지속적인 개선과 컴플라이언스를 보장합니다. 또한 전사적 협업을 장려하면 데이터 거버넌스에 대한 전체적인 접근 방식을 보장할 수 있습니다. 이러한 관행을 결합하면 안전하고 규정을 준수하며 접근 가능한 데이터 관리를 위한 포괄적인 전략이 형성됩니다.

GRC: 민첩성과 정밀성의 섬세한 균형 맞추기

GRC 전략을 재조정하는 것은 쉬운 작업이 아니지만, 다시 한 번 더 조직에게 요구되는 작업입니다. 새로운 위협이 기업를 어떻게 리스크에 노출하는지 이해하고 보다 탄력적인 사이버 보안 전략을 수립하는 방법을 배우는 것은 적응성, 예측, 비즈니스 운영의 내부 및 외부 환경에 대한 심층적인 이해가 필요한 지속적인 프로세스입니다.

점점 더 정교해지는 새로운 데이터 보안 위협에는 민첩하고 정밀한 GRC 접근 방식이 필요합니다. 기업은 새로운 형태의 악성 코드 혹은 사이버 공격과 같은 기술 관련 위협이나 새로운 데이터 보호법 도입과 같은 규제 등의 직면한 위협의 성격을 진정으로 이해해야 합니다. 그런 다음 이러한 지식을 광범위하고 포괄적이며 사전 대응적인 GRC 프레임워크에 통합해야 합니다.

  • 새로운 취약성을 해결하기 위해 리스크 관리 프로토콜을 수정합니다.
  • 최신 규정을 반영하도록 컴플라이언스 정책을 업데이트합니다.
  • 거버넌스 프로세스가 이러한 변화에 대응할 수 있을 만큼 민첩한지 확인합니다.

물론 기술은 탄력적인 GRC 전략에 필수적입니다. 예측 분석을 위해 AI 및 ML을 포함한 고급 도구를 활용하면 잠재적인 보안 유출에 대한 조기 경고를 제공하고 신속한 대응이 가능합니다. 강력한 데이터 암호화 및 강력한 접근 제어는 민감한 정보의 보안을 더욱 강화합니다.

분명한 것은 기술만으로는 해결책이 아니라는 것입니다. 인적 요소도 중요한 GRC 역할을 합니다. 보안 인식 및 컴플라이언스 문화를 조성하는 것이 중요합니다. 정기적인 교육 세션, 시뮬레이션, 훈련은 직원들이 기업의 사이버 보안 노력에 적극적으로 참여할 수 있도록 경각심과 책임감을 심어줍니다.

마지막으로 중요한 것은 조직 내부와 외부의 협업을 장려하는 것입니다. 내부적으로는 사일로를 허물고 부서 간 열린 소통을 장려하여 통합된 GRC 접근 방식을 보장하는 것이 중요합니다. 외부적으로 기업은 다른 기업, 규제 기관, 사이버 보안 전문가와 협력하여 귀중한 인사이트와 리소스를 공유할 수 있습니다.

GRC는 기업이 현재 수행해야 하는 가장 섬세한 균형 조정 작업 중 하나입니다. 이를 위해서는 지속적인 경계, 적응, 다양한 요소의 통합이 필요합니다. 사이버 보안 위협이 상존하는 세상에서 거버넌스, 리스크 관리, 컴플라이언스는 조직과 데이터를 보호하기 위해 한 몸처럼 움직여야 합니다.

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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