데이터 무결성이란 무엇인가요?

조직은 의사 결정, 소비자 행동 예측, 시장 동향 평가 및 데이터 침해 방지를 위해 정제된 데이터에 의존합니다. 조직 내 데이터 볼륨이 급증하고 해당 데이터가 회사의 미래에 대한 의사 결정에 사용됨에 따라 데이터 무결성을 극대화하는 것이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.

데이터 무결성을 달성하기 위해 조직은 오류 검사, 유효성 검사 절차 및 암호화, 접근 제어 및 백업과 같은 엄격한 보안 조치를 포함한 프로세스를 준수합니다. 데이터 무결성의 목표는 데이터 분석이 GDPR과 같은 규제 프레임워크에서 지원하는 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 하고 민감한 정보가 무단 접근 또는 악용으로부터 보호되도록 하는 것입니다.

데이터 무결성은 단일 툴이나 플랫폼에만 국한되지 않습니다. 대신, 이는 데이터가 신뢰할 수 있는 자산으로 유지되도록 보장하기 위해 조직의 기술 인프라, 정책 및 데이터 시스템을 다루는 개인의 공동 노력을 포함하는 포괄적인 접근 방식입니다.

데이터 무결성은 전통적인 제품 지향 비즈니스의 품질 관리와 유사하며 원자재가 의도한 용도에 올바르고 안전하며 적합한지 확인합니다.

비즈니스 분석, 고객 상호 작용 및 규정 준수에서 우수한 데이터에 대한 의존은 조직 전체에서 데이터 무결성의 중요성을 강조합니다. '쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나간다'라는 격언은 데이터를 사용하여 올바른 비즈니스 결정을 내리고, 고객을 공정하고 올바르게 대하며, 업계 규정을 준수하는 정확한 비즈니스 보고서를 작성할 때 매우 적절합니다. 잘못된 데이터는 일단 운영되면 바람직하지 않은 결과를 초래합니다.

조직은 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터를 완전하고 정확하며 일관되고 안전하게 유지해야 합니다. 데이터 무결성은 모든 데이터 요소를 변경, 절단 또는 손실 없이 그대로 유지하고, 분석을 왜곡하고 일관된 테스트 조건을 위태롭게 할 수 있는 변경을 방지하여 이러한 완전성을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 데이터 무결성 프로세스가 없으면 조직은 접근 패턴에 관계없이 향후 데이터가 과거 데이터와 일치하는지 확인할 수 없습니다. 또한 데이터 무결성은 인증, 권한 부여, 암호화, 백업 및 접근 로깅을 포함한 포괄적인 데이터 보호 전략을 통해 접근을 제어하고 무단 악용으로부터 보호함으로써 데이터 보안을 강화하는 역할을 합니다.

의사 결정 외에도 데이터 무결성은 데이터 주체의 개인 정보 및 민감한 정보를 보호하는 데 매우 중요합니다. 사람의 실수나 사이버 공격에 따른 고객 데이터 취급 실수는 개인 정보 보호 및 신뢰 침해, 개인에 대한 허위 진술 및 잠재적으로 심각한 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 이는 덜 민감한 퍼스트 파티 데이터에서도 마찬가지입니다. 정확하지 않은 정보는 회사의 사용자 이해와 대우를 왜곡하여 트렌드에 사용자를 포함시키고 브랜드와의 상호 작용을 행하는 데 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 데이터 무결성 유지는 단순한 규정 준수 또는 운영 문제가 아니라 조직과 고객과의 관계 및 시장에서의 지위의 모든 측면에 영향을 미치는 전략적 필수 요소입니다.

데이터 무결성의 핵심 개념은 핵심 비즈니스 분석 목적을 위한 데이터 세트의 유용성을 보장하는 것입니다. 이는 데이터의 안정성, 성능, 복구 가능성 및 보안을 뒷받침합니다.

문제는 사람의 실수, 의도하지 않은 전송 오류, 바이러스, 소프트웨어 버그, 멀웨어, 해킹, 하드웨어 구성, 디바이스의 물리적 손상 등 다양한 방식으로 데이터가 손상될 수 있다는 것입니다. 조직은 무결성 제약 조건을 적용하고 데이터 작업과 관련된 규칙 및 절차를 정의함으로써 무결성을 달성할 수 있습니다. 무결성 제약 조건에는 정보의 삭제, 삽입 및 변경과 같은 작업이 포함됩니다. 이를 통해 전사적 자원 관리(ERP) 데이터베이스, 고객 관계 관리(CRM) 시스템 및 공급망 관리 시스템과 같은 일반 시스템에서 무결성을 구현할 수 있습니다.

다섯 가지 유형의 데이터 무결성은 조직이 데이터의 품질을 검증하고 유지하는 데 도움을 줍니다.

데이터 무결성, 데이터 품질 및 데이터 보안은 엔터프라이즈 데이터 관리의 기본 개념으로서 종종 의미가 잘못 혼용되기도 합니다.

데이터 품질은 정확성, 완전성, 고유성 및 적시성과 같은 요소를 기반으로 하는 데이터 조건에 중점을 둡니다.

데이터 보안은 무단 액세스, 위반 및 기타 형태의 위법 행위로부터 데이터를 보호합니다. 여기에는 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터를 보호하기 위해 배포된 기술, 정책 및 관행이 포함되며, 권한이 있는 직원만 민감한 정보에 액세스하여 기밀성과 신뢰를 유지할 수 있습니다.

데이터 무결성은 데이터 품질 및 보안 요소를 포함하는 가장 중요한 원칙입니다. 무단 데이터 변경을 방지하는 규칙과 표준을 시행하여 생성 및 저장에서 검색 및 삭제에 이르기까지 전체 라이프사이클에 걸쳐 데이터의 정확성과 일관성을 확인하는 역할을 합니다. 데이터 무결성 메커니즘은 데이터가 정확하고 액세스 가능할 뿐만 아니라 무단 변조로부터 보호되어 산업 및 정부 규정 준수를 지원하는 데 도움이 됩니다.

데이터 무결성은 산업 전반에 걸쳐 우려되는 사항이며, 각 산업은 데이터를 보호하기 위해 고유한 관행과 표준을 채택하고 있습니다. 제약 산업은 미국 식품의약국(FDA)과 같은 규제 기관에서 정한 엄격한 지침을 준수해야 합니다. 제약 제조 업체를 위한 FDA의 지침 초안은 의약품이 일관되게 생산되고 추적 가능하며 소비하기에 안전하고 효과적임을 증명하기 위한 규칙 및 연방 규정을 준수할 것을 강조합니다. 마찬가지로 의료기기에 대한 ISO 13485와 같은 국제 표준은 제품이 최고의 안전 및 품질 표준을 충족하도록 보장하는 제조업 데이터 무결성의 전 세계적 중요성을 강조합니다.

금융 부문에서 금융산업규제기구(FINRA)는 특히 자동 거래 및 자금 이동 감시 시스템에서 강력한 데이터 무결성 조치의 필요성을 인식했습니다. FINRA의 이니셔티브는 데이터 무결성 프로그램 개발 및 확장을 위한 것으로 금융 거래와 민감한 고객 정보를 보호하기 위한 업계 전반의 노력의 일환으로, 엄격한 규제 환경에서 신뢰와 규정 준수를 유지하는 데 매우 중요합니다.

광업 및 제품 제조 산업도 자동화 및 생산 모니터링 시스템 내에서 데이터 무결성에 점점 더 집중하고 있습니다. 목표는 운영 의사 결정 및 효율성 개선을 주도하는 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장하여 비용이 많이 드는 오류를 방지하고 경쟁력을 강화하는 것입니다.

클라우드 스토리지 데이터베이스 제공 업체는 고객 데이터의 무결성과 출처를 유지하는 데 있어 고유한 과제에 직면해 있습니다. 데이터 저장 및 처리를 위해 클라우드 서비스에 대한 의존도가 높아짐에 따라 이러한 제공 업체는 데이터 위반을 추적 및 방지하기 위한 정교한 조치를 구현하여 고객의 정보가 안전하고 변경되지 않은 상태로 유지되도록 해야 합니다.

데이터 무결성 응용의 구체적인 예로는 전자 건강 기록의 오류가 심각한 결과를 초래할 수 있는 의료 서비스도 있습니다. 금융에서 정확한 거래 데이터는 위험 평가 및 사기 탐지의 기초이며, 고객 파악(KYC) 프로토콜과 같은 관행은 고객 정보를 확인하고 규정 준수를 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 교육 기관은 등록 관리, 학업 추적 및 자원 할당을 위해 정확한 학생 기록에 의존합니다.

기업 조직에서 데이터 무결성을 확보하는 것은 일회성 작업이 아니라 데이터를 최대한 검증하기 위해 기술, 프로세스 및 인력이 포함된 전체적인 전략이 필요한 지속적인 노력입니다. 여기에 이어지는 전략과 모범 사례는 데이터 자산을 보호하고 조직이 의사 결정 및 혁신을 위해 자신 있게 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다.

데이터 무결성 검사를 가능한 한 데이터 진입점에 가깝게 구현하면(예: 키보드를 사용하는 사람이나 데이터를 전송하는 애플리케이션) 데이터베이스에 들어갈 수 있는 정보 유형을 제한하고 지정합니다.

데이터 취약성이 매우 다양하다는 것은 데이터 보호를 위한 포괄적인 접근 방식의 중요성을 잘 보여줍니다. 조직 전체의 데이터 무결성 관리는 무결성 제약 조건이라는 광범위한 정책, 지침 및 규칙을 통해 달성됩니다. 무결성 제약 조건은 보존부터 다양한 데이터 조각과 해당 데이터를 다루는 사람들 간의 관계에 이르기까지 데이터 관리의 다양한 측면을 다룹니다.

무결성 제약 조건은 관계형 데이터 모델 유형(엔티티, 참조, 도메인 및 사용자 정의)과 연관됩니다. 예를 들어 도메인 제약 조건은 열이 보유할 수 있는 값의 형식을 제한하므로 'age' 열은 1~120 사이의 정수만 허용할 수 있습니다.

엔티티 무결성은 테이블의 각 행이 고유하고 식별 가능하도록 지침을 제공하며, 일반적으로 기본 키로 적용되고, 이는 데이터베이스 테이블의 모든 행에 대한 고유 식별자가 있음을 의미합니다.

또한 무결성 제약 조건은 테이블 간의 관계가 다른 테이블의 기본 키를 참조하는 한 테이블의 열 또는 열 집합인 외래 키를 통해 명확하게 정의되고 유지 관리되도록 합니다.

이러한 제약 조건은 각 필드의 데이터가 지정된 형식 및 값을 준수하고 특정 조직 요구 사항에 맞게 조정된 추가 규칙이 충족되는지 확인합니다.

보존 지침 및 정책은 일관성을 적용하고 이전 정보에서 발생하는 오류를 최소화하기 위해 데이터베이스에 데이터를 저장해야 하는 기간을 지정합니다. 데이터 백업은 데이터 손실을 방지하고 시스템 오류, 데이터 손상 또는 데이터 무결성을 손상시킬 수 있는 기타 예기치 않은 사고가 발생할 경우 안전 장치를 제공할 수 있습니다. 효과적인 백업 전략에는 지리적으로 분산된 안전한 위치에 저장된 데이터의 정기적인 스냅샷이 포함되어 손실을 최소화하면서 데이터를 복원할 수 있는지 확인해야 합니다.

연결성과 데이터 접근 또한 데이터 무결성을 유지하는 데 중추적인 역할을 합니다. 다양한 데이터 소스와 시스템 간의 원활한 연결을 보장하면 조직 전체에서 일관된 정보 흐름이 가능해집니다.

데이터 액세스를 관리하면 권한이 있는 직원만 데이터를 수정하거나 상호 작용할 수 있으므로 우발적이거나 악의적인 데이터 변조의 위험을 줄일 수 있습니다.

또한 조직 전체의 지속적인 경계는 데이터 무결성을 유지하는 데도 도움이 됩니다. 정기적인 오류 확인, 사이버 보안 인식 및 정확한 데이터의 중요성에 대한 팀 구성원 간의 명확한 의사 소통이 중요합니다.

조직은 무정전 전원 공급 장치 및 중복 하드웨어와 같은 조치를 활용하여 데이터의 물리적 무결성을 보장해야 합니다.

데이터가 수집되면 강력한 데이터베이스 관리 관행을 통해 중복 데이터 생성을 방지하는 규칙을 적용할 수 있습니다. 감사 시험을 위해 데이터 출처 및 변환을 추적하는 데이터 리니지 툴, 접근 제어 보안 기능을 제공하는 데이터 카탈로그, 엄격한 입력 검증 프로세스, 무결성 침해를 방지하는 데 도움이 되는 최신 데이터베이스 시스템 등의 기술을 활용합니다.

데이터베이스 시스템에는 무결성 제약 조건을 지원하는 기능이 탑재되어 있어 정확성 확인 책임을 데이터베이스 자체로 넘길 수 있습니다. 예를 들어, 부모-자식 관계와 같은 메커니즘은 데이터베이스 수준에서 관리되는 참조 무결성 프로세스가 레코드 간의 관계를 보존하고 분리된 레코드 및 무단 삭제를 방지하여 데이터 무결성을 자동으로 보호할 수 있는 방법을 보여 줍니다.

IBM Databand 및 Ataccama와 같은 데이터 검증 툴은 정확성, 일관성 및 완전성을 달성하기 위한 필수 단계입니다. 유효성 검사 툴은 문제를 나타낼 수 있는 불일치 또는 이상을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 툴이 데이터 관리 시스템에 통합되면 데이터의 품질과 무결성을 지속적으로 확인합니다.

이러한 중앙 집중식 접근 방식을 통해 데이터 관리 시스템을 안정적으로 유지하는 동시에 다양한 애플리케이션에서 재사용성과 손쉬운 데이터 유지 관리를 보장할 수 있습니다.

데이터 정확성과 보안을 우선시하는 문화를 조성하고자 하는 기업은 비즈니스 리더와 직원에게 안전하지 않거나 잘못된 데이터 사용의 위험에 대해 교육해야 합니다.