빠르게 변하는 디지털 세상: 데이터 검색이 주는 이점
The digital world is changing fast: Data discovery can help
디지털 기술의 발전은 개인과 조직이 전례 없는 성공을 거둘 수 있는 기회를 창출하고 있는 반면에 민감한 개인 및 금융 정보를 보호하는 데 있어 새로운 도전과제를 만들어내고 있습니다. 개인 식별 정보(PII)는 관리하기가 쉽지 않습니다. 이는 여러 위치와 형식에 분산되어 있고 이를 찾고 분류하기가 어려운 경우가 많습니다.
조직은 물리적, 가상 및 퍼블릭 클라우드 전반에서 민감한 데이터를 식별하기 위한 최신 데이터 검색 및 분류 솔루션이 필요합니다.
The rise in digital technology is creating opportunities for individuals and organizations to achieve unprecedented success. It’s also creating new challenges, particularly in protecting sensitive personal and financial information.
Personally identifiable information (PII) is trivial to manage. It’s often spread across multiple locations and formats and can be challenging to find and classify.
Organizations need a modern data discovery and classification solution to identify sensitive data across physical, virtual and public clouds.
민감한 데이터 검색 및 분류 현황
The current state of sensitive data discovery and classification
조직은 두 가지 유형 중 하나에 속하거나 혹은 두가지 유형 모두 혼합되어 있습니다:
- 민감한 데이터에 워터마킹을 하거나 DBA의 도움을 받아 기존 스프레드시트를 사용하여 민감한 데이터 원본을 추적해야 하는 수동 프로세스에 의존하는 경우
- 패턴 매칭 또는 키워드를 기반으로 하는 자동화된 데이터 검색 도구를 사용 하는 경우
이러한 전통적인 데이터 검색 및 분류 방식은 기업을 밀접하게 할 순 있겠지만, 밀접함은 데이터 보안에 있어선 충분하지 않습니다. 또한 이러한 프로세스는 비효율적이고 시간이 많이 소요됩니다. 일반적으로 데이터 보안의 경우, 기업들은 AI와 자동화를 활용하여 사이버 보안을 강화하고 있습니다. 클라우드 전반에 걸친 데이터의 확산과 데이터에 엑세스하는 사용자의 수가 급격히 증가함에 따라 신뢰할 수 있는 AI 기반 데이터 보호 솔루션에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 추세는 데이터 검색 영역에서도 동일하게 나타나고 있는데, 기업들은 이제 민감한 데이터를 보호하기 위해 수동 프로세스에만 의존할 수 없습니다.
Organizations are either in two camps (or a combination of the two):
- Reliant on manual processes that require users to watermark sensitive data or use traditional spreadsheets with the help of DBAs to keep track of sensitive data sources
- Using an automated Data Discovery tool based on pattern matching or keyword.
This traditional data discovery and classification might get an enterprise close, but when it comes to data security, close is not good enough. At the same time, these processes are inefficient and time-consuming at best. For data security in general, we have seen enterprises leverage AI and automation to augment their cyber defense. With data sprawl across clouds and the exponential growth of users accessing data, the need for a trusted AI-based data protection solution is growing. That similar trend is reflected in the data discovery segment, where enterprises simply cannot rely on manual processes to safeguard sensitive data.
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최신 데이터 검색 솔루션의 장점
Benefits of modern data discovery solutions
최신 데이터 검색 솔루션은 기업이 데이터를 식별하고 보호하는 방식을 변화시켰습니다. 이러한 솔루션은 고급 AI 및 머신 러닝 기술을 사용하여 데이터를 검색, 분류, 분석 및 시각화하여 데이터에 대한 인사이트를 얻을 수 있도록 도와줍니다.
데이터 검색은 여러 클라우드에 분산된 데이터를 안전하게 보호하는 첫 번째 단계입니다. 복잡한 규정 준수 및 보안 요구 사항으로 인해 기업은 데이터가 물리적으로 어디에 있고, 누가 데이터에 접근하고 있는지에 대한 보다 세분화된 정보를 확보해야 합니다. 하지만 기업에서는 이는 아래와 같은 몇가지 이유로 인해 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
- 분산된 데이터 검색 - 수동 프로세스와 통합 플랫폼의 부재로 인해 해당 데이터 요소 수준에서 부정확한 결과를 제공합니다.
- 데이터 확산 - 여러 공급업체와 클라우드, 서로 다른 애플리케이션이 끊임없이 확장되는 데이터 자산을 수용하고 있습니다.
- 사일로화된 데이터 – 자체적으로 고립된 데이터 소스는 문제에 대한 전략적 접근을 방해합니다.
또한 기업들은 최신 데이터 검색 및 분류 기능을 구현하는 데 드는 비용 부담의 이슈로 구현에 대한 시도가 지체되고 있습니다.
Modern data discovery solutions transformed how enterprises identify and secure their data. These solutions enable them to gain insights into their data by discovering, classifying, analyzing and visualizing data using advanced AI and machine learning techniques.
Data discovery is the first step in securing data spread across multiple clouds. Complex compliance and security requirements need businesses to have more granular info on where data is located physically and who is accessing it. This is often a challenge for enterprises due to several reasons:
- Decentralized data discovery – Manual processes and lack of a central platform give inaccurate results at that data element level.
- Data sprawl – Multiple vendors and clouds and disparate applications all housing ever-expanding data assets.
- Siloed data – Sources of data that are their own island inhibit a strategic approach to the problem.
In addition, enterprises find it expensive to implement modern data discovery and classification capabilities, and, as a result, the inertia to do nothing continues.
그러나 데이터를 식별하고 분류하는 조치를 취한 기업의 경우 그 혜택은 비용보다 훨씬 더 컸습니다. 복잡한 감사를 효과적으로 통과하고 개인정보 보호 및 규정 준수 위험과 벌금에 대한 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 실제 데이터에 제어 기능을 연결함으로써 전반적인 보안 태세를 개선했습니다. 또한 어떤 데이터가 어디에 있는지 파악함으로써 오래되고 사용되지 않는 데이터를 삭제하거나 이동하여 데이터 관리 비용과 복잡성을 줄일 수 있습니다.
좋은 데이터 검색 시스템은 정형 데이터와 비정형 데이터를 찾는 데 도움이 됩니다.
데이터 검색 및 분류 솔루션의 가장 큰 장점은 기존 시스템과 쉽게 통합되는 중앙 엔터프라이즈급 플랫폼이라는 점입니다. 또한 빠르게 시작하고 실행하는 데 필요한 모든 표준 기능을 제공합니다.
However, the benefits have far exceeded the costs for enterprises that have taken steps to identify and classify the data. In addition to improved ability to pass complex audits and reduced exposure to privacy and compliance risks and fines, enterprises have improved their overall security posture by tying controls to actual data. Also, by knowing what data exists where, they can reduce the costs and complexity of managing data by deleting or moving old, unused data.
A good data discovery system will help you find structured and unstructured data.
The most significant benefit of any data discovery and classification solution is that it’s a central, enterprise-grade platform easily integrated with existing systems. It also provides all the standard functionality needed to get up and running quickly.
현재 상태에 대한 인사이트 혹은 미래를 계획하고 있는 경우 데이터 검색 툴을 사용하면 다음과 같은 데이터에 대한 다양한 정보에 엑세스 할 수 있습니다.
- 크기
- 유형
- 형식
- 배포
- 품질
- 데이터 계보
- 메타데이터 관계
- 접근 권한.
데이터 검색 도구는 검색 프로세스를 자동화하는 데에도 사용되므로 파일을 수동으로 검토할 필요가 없습니다.
Whether you’re looking for insights into your current state or trying to plan for the future, data discovery tools give you access to a wide range of information about your data, including:
- Size
- Type
- Format
- Distribution
- Quality
- Lineage
- Metadata relationships
- Access rights.
Data discovery tools are also used to automate the discovery process, so you don’t have to review files manually.
IBM ISDC(IBM Security Discover and Classify)란?
What is IBM security discover and classify?
IBM 보안 검색 및 분류(ISDC)는 데이터 검색, 분류, 보호를 위한 종합적인 도구입니다. 자동화된 데이터 소스 검색의 고급 기능, 정확한 데이터 카탈로그화를 위한 AI/ML 모델, 수십 가지 도구와의 통합을 통해 ISDC는 다른 도구가 부족한 부분을 채워줍니다.
올바른 검색 및 분류 도구를 통해 고객은 데이터에 대한 즉각적인 인사이트를 얻고, 데이터 과학자와 데이터 분석가의 작업을 자동화하는 도구를 제공함으로써 보다 빠르게 지능적인 의사 결정을 내리고, 비용을 절감할 수 있습니다. ISDC는 바로 이러한 기능을 수행하도록 설계되었으며, 확장형 아키텍처를 통해 페타바이트 규모의 데이터를 스캔하는 여러 엔터프라이즈 배포를 지원할 수 있습니다.
데이터 검색은 데이터 보안을 위한 기업 여정에서 흔히 간과되는 단계입니다. 소비자들이 데이터에 대한 보안 강화를 요구하기 시작하고 규제 당국이 기업의 실수에 대해 엄격한 벌금으로 대응함에 따라 이러한 상황은 변화할 것으로 예상됩니다. 실제로 Gartner에 따르면 2023년까지 고객으로부터 디지털 신뢰를 얻고 유지하는 기업은 경쟁사보다 30% 더 많은 디지털 커머스 수익을 올릴 것으로 예상됩니다. 강력한 데이터 검색 및 분류 도구를 갖춘 기업은 데이터 유출로 인한 헤드라인에서 벗어날 수 있을 뿐만 아니라 고객의 신뢰를 얻음으로써 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
IBM Security Discover and Classify (ISDC) is a comprehensive tool for discovering, cataloging and protecting data. With advanced capabilities in automated data source discovery, AI/ML models for accurate data cataloging and integrations with dozens of tools, ISDC fills the gaps where others fall short.
With the correct Discovery and Classify tools, customers can gain immediate insights into their data, make more intelligent decisions faster and save money by providing the tools to automate the work of data scientists and data analysts. ISDC is engineered to do just that, and with its scaled-out architecture, it can support multiple enterprisewide deployments scanning petabytes of data.
Data Discovery is often a missing step in the enterprise journey to secure its data. This is expected to change as consumers start to demand more security over their data, and regulators are responding with stiff fines for enterprise missteps. In fact, according to Gartner, by 2023, companies that earn and maintain digital trust with customers will see 30 percent more digital commerce profits than their competitors. With a robust Data Discovery and Classification tool on their side, not only will the enterprise stay out of the data breach headlines, it will gain a significant advantage by winning customer trust.
If you’re interested in learning more about IBM Security Discover and Classify, please check out the product page. For a deeper dive into data discovery and ISDC, register for these on-demand webinars, A Perfect Marriage: ISDC + Guardium and Leveraging IBM Discover and Classify features to identify and secure data at previously unknown locations.
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