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기업에서는 Cloud Modernization, Big Data, Customer Centricity 및 Data Governance로 변화하고 있습니다.  이러한 이니셔티브의 기초는 중요한 비즈니스 데이터로, 기업은 이런 데이터 덕분에 고객을 위해 더욱 빠르고 효과적으로 서비스와 제품을 공급할 수 있습니다.  하지만 이 데이터를 관리하고 제어하는 것이 비즈니스 연속성과 비즈니스 위험 관리의 관건입니다.

먼저 대부분은 고객 데이터와 그 위치, 위험 및 확산에 대해 제한적인 정보만 가지고 있는 데다, 데이터에 액세스하는 사람, 데이터를 보호하는 방식, 그리고 수상한 사용이나 액세스 시도 여부를 확인하지 못합니다.  기업에서는 보안, 규정 준수 및 거버넌스 투자와 결정을 안내하기 위해 이 정보가 필요합니다. 뿐만 아니라, 규제 대상 데이터의 위험을 이해하지 못하면 규정 준수를 확인할 수 없으므로, 규정 준수 위험을 추적하고 수정 작업을 자동화해야 합니다.

또한, 정보 보안 및 거버넌스에 수십억 달러 규모로 투자했어도 조직은 가장 중요한 자산(즉, 민감한 기밀 정보)을 이해하고 보호하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

따라서 민감한 데이터의 위험을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 위험 분석은 데이터의 검색, 식별 및 분류 작업을 포함하므로, 데이터 관리자는 전략적인 단계를 통해 데이터가 안전한지 확인할 수 있습니다. 

c09-security-people Ponemon Institute에 따르면, 민감한 데이터의 액세스 및 활동을 모니터링하는 회사는 25%에 불과합니다.

규정 준수 위험

EU의 GDPR(General Data Protection Regulation)이 2018년 5월 25일 법규화되면, 조직은 연간 수익의 최대 4%에 해당하는 막대한 벌금을 내야할 수도 있습니다.  GDPR을 준수하기 위해 앞으로 조직은 데이터 개인 정보 보호 위험을 이해하고 소비자의 개인 정보를 무단으로 공개하는 위험을 줄이기 위해 적절한 조치를 취해야 합니다.

연구에 따르면, 조직이 데이터를 보호하기 위한 과제에 계속 직면하고 정보 보호의 책임도 더 늘어날 것으로 보입니다.

  • 매년 위반 사례 증가(38%, PWC)
  • 지적 재산권 도용 증가(56%, PWC)
  • 데이터 위반으로 인한 지속적인 비용 증가(건당 400만 달러, Ponemon)
  • 새로운 개인 정보 보호 규정(일반 데이터 보호 조항(General Data Protection Act)—GDPR)
  • 이사진에 보안 위반 사례에 대한 책임을 지는 CEO 및 경영진이 포함됨(NYSE 설문 조사)

이러한 상황에서 조직은 관련 정책 및 개인 정보 보호법을 준수하려면 민감한 데이터와 관련된 위험을 포괄적으로 이해해야 합니다. 또한 조직은 수상한 활동이나 무단 데이터 액세스 또는 전송을 모니터링하고 보안 제어, 경고 또는 알림을 통해 수정 조치를 취해야 합니다.    

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