수동 데이터 분류 방법을 포기해야 하는 5가지 이유

데이터 분류란 무엇인가요? 얼마나 어려울까요? 처음 보면 데이터 분류 는 어렵지 않아 보입니다. 이 프로세스에는 네 가지 핵심 단계가 있습니다:

1. 이메일과 전자 문서와 같은 자산을 자산 레지스터에 입력합니다
2. 각 자산을 민감도에 따라 분류하기
3. 분류 기준에 따라 자산에 라벨을 지정하기
4. 분류에 따라 자산을 처리하기(예: “confidential”로 분류된 이메일 암호화)

이러한 단계를 수동으로 수행하려면 교육된 데이터 소유자 또는 다른 사용자가 문서를 data classification policy에 따라 분류하도록 해야 합니다. 사람은 문서의 맥락을 이해하는 데 기계보다 훨씬 뛰어나지만, 자산의 수와 분류 수준, 규칙이 늘어날수록 데이터 분류는 빠르게 복잡해지고 수동 프로세스가 한계를 드러냅니다. 다음은 데이터 분류를 자동화해야 하는 다섯 가지 이유입니다.

이유 #1. 수동 데이터 분류는 주관적이며 일관성이 없습니다.

속담처럼 아름다움은 보는 사람의 눈에 달려 있습니다. 마찬가지로 어떤 정보가 민감한지 판단하는 일도 주관적일 수 있습니다. 두 사람이 모두 데이터를 분류하도록 교육받았더라도, 때로는 비슷한 데이터를 다르게 태그할 수 있습니다. 실제로 한 개인이라도 선택할 태그가 많으면, 유사한 콘텐츠를 일관되지 않게 라벨링할 수 있습니다. 마지막으로 데이터 분류의 품질은 소유자의 책임감에도 달려 있으며, 이로 인해 조직 전체에 걸쳐 일관성이 떨어질 수 있습니다.

이유 #2. 사용자는 데이터 분류에서 얻을 가치가 없다고 느끼기 때문에 이를 소홀히 합니다.

데이터 분류는 업무 프로세스에 기본적으로 포함되는 경우가 드뭅니다. 대신 사용자가 굳이 신경 쓸 가치가 없다고 느끼는 다소 부담스러운 추가 작업으로 취급되어, 가능하면 이를 건너뛰곤 합니다. 관리자가 하라고 요구하면, 예를 들어 작업을 빨리 끝내기 위해 목록에서 첫 번째 태그를 그냥 선택하는 식으로, 종종 형편없는 수준으로 수행합니다. 그 결과 분류가 불완전하거나 잘못되는 문제가 발생합니다. 그리고 데이터에 대한 정보가 잘못되어 있으면, 아예 정보가 없는 것보다 더 나쁠 수도 있습니다. 잘못된 데이터에 집중하고, 진짜로 가치 있는 자산은 충분한 보호를 받지 못한 채 방치할 수 있기 때문입니다.

이유 #3. 데이터는 정적이지 않습니다.

파일은 보통 생성 시점에 분류되지만, 데이터—특히 비정형 데이터—는 계속해서 변합니다. 파일의 원래 분류가 파일의 전체 라이프사이클 동안 계속 정확하게 유지된다는 보장은 없습니다. 방금 살펴본 것처럼 분류가 올바르지 않으면, 그에 적용되는 정보 처리 규칙이 데이터를 보호하기에 충분하지 않을 수 있습니다.

이유 #4. 수동 분류는 복잡하고 비용이 많이 듭니다.

대부분의 조직은 데이터의 종류도 다양하고 데이터의 양도 방대합니다. 그 결과, 이를 수작업으로 분류하는 일은 복잡하고 시간이 오래 걸리며 비용도 많이 드는 작업입니다.

이유 #5. 민감 정보는 놓치기 쉽습니다.

데이터를 분류하기 시작할 때는 사용자가 새 파일이 생성되는 대로 직접 분류하도록 할 수 있습니다. 하지만 파일 서버에 이미 저장되어 있는 방대한 데이터는 어떻게 될까요? 범위에서 제외한다고 해서 미루면 민감한 데이터가 노출된 상태로 남을 위험이 있습니다. 그렇다고 구조화되지 않은 데이터를 수동으로 대량 정리하려 하면 시간 소요가 너무 커지고 오류가 발생하기도 쉽습니다. 이는 인터넷을 크롤링해 데이터를 색인하는 검색 엔진의 작업을 사람이 직접 수동으로 하려는 것과 같습니다.

수동 데이터 분류와 관련된 이러한 어려움을 완화하는 데 도움이 되는 몇 가지 전략이 있습니다. 다음을 시도해 보세요.

• 직원에게 추가 교육을 제공하여 분류 작업의 일관성을 높이기
• 데이터 분류 체계를 간소화하기
• 데이터가 많다면 개별 문서가 아니라 폴더를 분류하여 시간을 절약하기
• 해당 부서의 데이터에 우선적으로 집중해야 할 가장 중요한 자산이 포함되어 있을 가능성이 낮아 보인다면, 분류 대상에서 해당 부서 전체를 제외하기

하지만 데이터 분류 소프트웨어 를 사용하면 훨씬 적은 노력으로 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있으며, 분류 규칙이 일관되게 적용되고 데이터가 변경될 때 데이터 민감도가 다시 평가되도록 보장합니다. 그 결과, 잘못된 정보에 근거해 가장 중요한 자산을 취약한 상태로 남겨두게 될까 봐 걱정할 필요가 없습니다.