차세대 빅데이터 플랫폼을 위한 비식별 솔루션, 딱 3가지만 기억하세요! 안전성, 효용성, 속도!!

 

물건을 구입할 때, 가장 곤란한 경우는 언제이신가요?

 

 

다양한 경우가 있겠지만 무엇보다 ‘본인이 사야 하는 물건에 대해 잘 모를 때’ 가 정말 난감한 경우라고 생각됩니다. 예를 들어, 운동을 잘 모르는 사람이 갑자기 결심이 서서 운동기구를 고를 때, 기계를 잘 모르는 고등학생이 대학생이 되면서 첫 노트북을 고를 때와 같은 경우겠죠. 이렇게 많은 사람들이 충분한 정보를 갖고 있지 않은 물건을 구입할 때 어려움을 겪을 것 같습니다.

 

 

만약, 여러분이 갑자기 평소 정보가 없던 물건을 사야 한다면 어떤 방식으로 물건을 구입하고 계신가요? 대부분 사람들은 ‘그냥 저렴한 것으로’ 혹은 ‘적당한 가격대로’처럼 일단 가격을 중심으로 구입 의사를 결정할 것입니다. 그렇다면, 또 한 가지 질문이 있습니다. 이렇게 물건을 구입했을 때, 만족도가 높으셨나요? 네, 아마도 그렇게 높지는 않았을 것 같습니다. 물건을 제.대.로 고르지 않으면, 예상과 다른 경우가 발생하기 마련이죠. 최악의 경우, 눈물을 머금고 재구매를 해야 하는 경우도 있을 것입니다.

 

 

이제 왜 파수씨가 이런 이야기를 꺼내고 있는지 슬슬 궁금하실 텐데요. 여러분들이 많이 공감하고 있을 위 이야기, 현재 차세대 빅데이터 플랫폼으로 주목받고 있는 비식별 솔루션 시장에서도 일어나고 있습니다. 아마 비식별 솔루션 도입을 고민하고 있거나, 이미 구입 했지만 예상과 다른 모습에 당황하신 분들이 위 글을 읽으셨다면, ‘물건’을 ‘비식별 솔루션’으로 대체해서 읽어도 자연스러울 것 같습니다. ^^;

 

 

FDI 2021 '개인정보의 안전한 활용' 자료

 

 

차세대 빅데이터 플랫폼, 비식별 솔루션! 사실 담당자분들께서 선뜻 구매 의사를 밝히기 쉽지 않은 솔루션입니다. 하지만, 이제 빅데이터 비즈니스는 피할 수 없고, 가명정보를 활용한 데이터 자산화가 필수 과정이 되고 있습니다. ‘데이터 자산화’란 쉽게 말해 고객 데이터를 가명 처리해 기업의 목적 달성을 위한 자원으로 활용 가능한 상태를 의미합니다. 

 

데이터 3법 통과와 함께 마이데이터 개념이 고객 데이터에 적용됐는데요. 이때 개인정보를 활용하는 일반 서비스 기관부터 마이데이터 서비스 기관까지 유의점은 정보 주체 의사에 따라 언제든지 원본 정보 활용에 제약이 생길 수 있다는 것입니다. 하지만, 고객 데이터를 가명 처리해 자산화한다면, 유용성 높은 데이터를 기업 목적 달성에 합법적으로 사용 가능해 위와 같은 상황에서 충분한 대응이 가능합니다. 또한, 데이터 결합 신청 기업/기관은 전문기관에 요청하기 전 먼저 데이터를 가명 처리해야 하는데요. 이러한 측면에서 또한 데이터 자산화 필요성이 가시적으로 보여집니다!

 

 

이처럼 빅데이터 비즈니스를 위해 데이터 자산화는 필수가 됐습니다. 그만큼 많은 기업이 비식별 솔루션 도입을 계속 망설일 수는 없을 텐데요. 그렇다고 해서(!) 데이터 자산화의 핵심인 비식별 솔루션을 일단 가격만 보고 산다면?! 앞서 말씀드린 것처럼 예상치 못한 문제로 인해 번거로운 절차나 재구매를 생각하게 될 수도 있습니다.

 

 

실제로 이런 일은 적지 않게 일어나고 있는데요. 한 공공기관에서 가명화 처리를 위한 비식별 솔루션을 구입했습니다. 비식별 솔루션이 낯선 만큼, 성능보다 예산에 집중해 제품을 선택할 수 밖에 없었는데요. 실제 제품을 사용할 때, 정말 생각지도 못한 문제가 생기게 됩니다! 바로 데이터 비식별 처리 속도가 너무나도 느리다는 것이었습니다. 빅데이터 비즈니스를 위해서 다량의 데이터 사용은 필수입니다. 계속해서 데이터는 늘어갈 텐데, 비식별 처리 속도가 너무 느리다면… 제품의 의미가 없어질 수 있겠죠?

 

또한, 이런 경우도 있을 수 있겠습니다. 비식별 솔루션이라고 해서 ‘비식별 처리’를 너무(!) 완벽하게 한다면, 어떨까요? 우리 기업의 목적 달성을 위해 필요한 정보까지 사라진다면, 데이터를 가명 처리해 자산화하는 의미가 많이 사라지겠죠. 이렇게 실제 사례를 보니, 어떠신가요? 회사의 빅데이터 비즈니스 자원의 근간이 되는 데이터 자산화를 제대로 하기 위해서, 비식별 솔루션을 정말 제대로 선택해야 한다는 확신이 드실 것 같습니다.

 

 

 

 

이 글을 읽는 분들 중, 빅데이터 비즈니스를 위해 비식별 솔루션 구입을 고려하고 있거나 또는 이미 구입했지만 니즈에 더 적합한 솔루션 재구매를 위해 탐색하고 계신 분들이 있으리라 생각하는데요. 그렇다면, 앞에 소개해드린 문제 사례가 우리 기업이 되지 않기 위해서 비식별 솔루션을 어떻게 해야 제.대.로 고를 수 있을까요?!

 

 

첫번째, 컴플라이언스 준용과 데이터 효용성 보장이 균형적으로 가능한지를 파악해야 합니다. 컴플라이언스 충족은 개인정보 식별성 제거를 위해 필수적입니다. 이때 기업 목적 달성을 위한 데이터는 남기고 가명 처리함으로써, 데이터 유용성은 유지하는 최적화 과정이 필요합니다. 이처럼 안전성과 활용성을 모두 잡기 위해서 비식별 처리 과정 중 컴플라이언스와 효용성 어느 것도 놓쳐서는 안 됩니다.

 

 

두번째, 빅데이터 비식별 처리 속도가 빨라야 합니다. 해당 내용은 앞에서도 잠깐 언급했는데요. 기업이 처리하고자 하는 빅데이터는 계속해서 증가할 예정입니다. 이 과정에서 기업은 빠르게 데이터를 분석하고, 유의미한 결과를 이끌어내 비즈니스와 연결해야 합니다. 따라서 비식별 솔루션의 데이터 처리 속도를 반드시 확인해야 합니다.

 

 

세번째, 주요기능 별 모듈 구성으로 이뤄져야 합니다. 비식별 솔루션은 데이터 가명 및 익명 처리뿐만 아니라, 데이터 결합, 적정성 평가 등 다양한 기능을 지원합니다. 이러한 기능을 독립적으로 구현하도록 한다면, 더 편리하고 효율적으로 해당 기업이 원하는 비식별 처리가 가능합니다. 따라서 주요기능이 모듈로 구성돼, 높은 사용성을 보유하고 있는지 확인해야 합니다.

 

 

FDI 2021 '개인정보의 안전한 활용' 자료

 

 

파수의 AnalyticDID(애널리틱디아이디)는 개인정보 비식별 조치 가이드라인에 명시된 17가지 비식별 기법과 프라이버시 모델을 모두 지원해 다양한 데이터 처리 기술을 제공합니다. 이때 국내 데이터3법뿐 아니라, 국제 표준인 ISO/IEC 20889 및 유럽 개인정보보호 규정인 GDPR 등 컴플라이언스 준수 또한 놓치지 않습니다. 그 증거로 파수는 국내 비식별 시장에서 최대 레퍼런스를 보유하고 있습니다. 더불어, 스파크(Spark)를 통한 인메모리(In-Memory) 컴퓨팅 기술을 적용해 빠른 속도로 빅데이터 처리 실행이 가능하며, 모듈 구성으로 이뤄져 사용자에게 편리한 기능 활용 환경을 제공합니다.

 

 

이 정도면, 차세대 빅데이터 플랫폼인 비식별 솔루션을 제.대.로 고르는 방법 중 하나는 파수의 AnalyticDID를 선택하는 것 아닐까요?! 우리 기업의 빅데이터 비즈니스는 데이터 자산화를 얼마나 잘 해내는가에 따라 좌우될 수 있습니다. 미래 비즈니스의 자원은 데이터이기 때문이죠. 그런 만큼, 솔루션 자체가 낯설다고 해서 적당히 고르는 일은 지양해야 합니다. 데이터 자산화의 초석을 다져줄 비식별 솔루션, 파수와 함께 제.대.로 시작해보는 것은 어떨까요?^^

 

 

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