디지털 트랜스포메이션은 데이터를 활용하는 것입니다. 그러나 이러한 데이터 중심 환경에서는 다양한 플랫폼에서 방대한 양의 데이터를 생성, 수집, 분석 및 공유하면 조직에 새로운 위험이 발생할 수 있습니다. 기업들은 서비스를 개선하고 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 이 데이터를 사용하지만, 고객은 개인 데이터가 어떻게 그리고 언제 사용되는지에 대해 우려할 수 있습니다.
데이터 윤리는 데이터가 관리, 취급 및 저장되는 방식과 데이터의 사용과 관련된 도덕적 문제에 관한 것입니다. “우리 조직은 어떻게 데이터를 윤리적으로 수집, 저장 및 사용할 수 있을까요?”라는 질문에 대한 답을 살펴봅니다. “어떤 고객 권리를 보호해야 할까요?”
기업은 기업 내 데이터의 윤리적 사용과 관련된 위험을 이해하고 이를 완화하기 위한 조치를 마련하는 것이 중요합니다.
데이터 윤리: 데이터 절감이란?
가트너는 데이터 윤리를 “책임 있는 데이터 수집, 사용 및 공유와 관련된 가치 및 도덕적 원칙의 시스템”으로 정의하며, 이는 개인들에게 부정적인 영향을 미칠 수 있는 데이터 관행과 관련된 도덕적 문제와 관련이 있습니다. 데이터 윤리는 데이터의 생성, 수집, 분석 및 배포를 포함한 모든 단계의 데이터에 중점을 둡니다.
데이터 윤리는 일반 및 개인 데이터 사용과 관련된 행동을 다루며, 데이터, AI 및 머신러닝의 알고리즘 및 기타 기술을 사용하여 편향을 방지하는 방법을 조직에 안내합니다.
또한 온라인 사용자는 자신의 데이터 공유에 동의하고, 조직은 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 건강보험의 양도성과 책임에 관한 법률(HIPAA), 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA), 결제 카드 산업 데이터 보안 표준(PCI DSS)과 같은 규정 및 개인정보 보호 규정을 준수해야 합니다.
데이터 윤리가 중요한 이유는 무엇일까요?
사이버 공격이 증가하고 AI 기술이 지원하는 분석 프로그램이 늘어나면서 온라인 사용자들은 데이터 보호와 관련된 문제를 더 잘 인지하고 있습니다.
데이터 윤리를 준수하면 조직이 데이터 개인정보 보호와 관련된 위험을 관리하고 개인정보 보호를 침해하지 않고 사용자 경험을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 데이터 윤리 원칙을 도입함으로써 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.
데이터 윤리 및 데이터 거버넌스
데이터 거버넌스는 데이터 가용성, 유용성, 무결성, 일관성 및 보안을 관리하여 조직 전반에서 고품질 데이터를 사용하도록 보장하는 것입니다. 또한 데이터와 관련된 위험 및 처벌에도 관심이 있습니다.
데이터 거버넌스는 시스템에 데이터 오류가 유입되는 것을 방지하고 개인 데이터의 잠재적인 오용을 방지하기 위해 데이터의 적절한 사용에 중점을 둡니다. 데이터 사용량을 모니터링하고 데이터 보안, 규정 준수 및 투명성을 유지하기 위한 정책과 절차가 수립되어 있습니다. 이러한 원칙은 개인의 정보를 윤리적으로 사용하는 데 필수적입니다.
데이터 사용을 위한 윤리적 프레임워크란?
데이터 윤리 프레임워크는 조직에서 데이터의 적절하고 책임감 있는 사용을 안내하는 일련의 윤리 원칙입니다. 비즈니스 리더, 이해관계자 및 직원이 데이터와 관련된 윤리적 고려 사항을 이해하는 데 도움이 되는 지침을 제공합니다. 데이터 사용과 관련된 조직 관행을 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 명확히 합니다.
프레임워크는 데이터를 직간접적으로 다루는 조직 내 모든 사람이 사용해야 합니다. 여기에는 조직 리더, 정책 입안자, 운영 직원, 분석가, 통계학자 및 데이터 기반 인사이트를 제공하는 모든 사람이 포함될 수 있습니다.
데이터 윤리 프레임워크는 일반적으로 세 가지 원칙을 기반으로 합니다.
- 투명성: 데이터와 관련된 조직의 정책, 조치 및 프로세스는 명확하고 간결한 형식으로 대중이 자유롭게 액세스할 수 있으며, 이를 통해 회사가 개인 데이터를 어떻게 사용하는지 이해할 수 있습니다.
- 책임: 모든 프로젝트에는 효과적인 거버넌스 및 감독 메커니즘이 있습니다.
- 공정성: 이를 통해 조직의 데이터 사용이 개인 및 소셜 그룹을 차별하지 않으며, 개인 및 소셜 그룹을 차별하지 않도록 보장합니다.
조직은 GDPR의 PbD(Privacy by Design), ML ML 및 AI에 대한 공정성, 투명성 및 책임성(FT&A), FIP(Fair Information Practices)와 같은 기존 프레임워크를 윤리적 데이터 사용을 위한 맞춤형 조직 프레임워크의 기반으로 사용할 수 있습니다. AI
데이터 윤리가 필요한 프로젝트나 이니셔티브는 무엇인가요?
비즈니스 리더들이 비즈니스 가치를 높이기 위해 데이터 및 분석 프로그램을 모색함에 따라 데이터 윤리의 딜레마가 더욱 시급해지고 있습니다. 기업들은 혁신적인 솔루션을 제공하기 위해 데이터를 사용하고 있으며, AI와 머신러닝은 프로세스를 자동화하고 효율성을 높이며 비용을 절감하기 위한 많은 조직의 노력에 핵심적인 역할을 합니다.
하지만 AI는 데이터를 제공하는 데이터만큼이나 우수합니다. AI 및 머신러닝의 알고리즘은 특정 특징 및 특징에 대한 선호도가 주어질 때 편향을 포함할 수 있는 교육 데이터에 기반한 사용자의 피드백에서 학습합니다.
기업들은 편향을 플랫폼에 가하지 않기 위해 알고리즘이 사용하는 참조 데이터의 출처를 파악해야 합니다. 학습된 모델이 특정 결정에 도달하는 방법을 설명하고, 모델 정확도를 개선하기 위해 오류의 원인을 식별하는 해석성은 조직이 편향을 식별하고 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
스토리지가 데이터 윤리 모범 사례를 개선하는 방법
효과적인 데이터 윤리 및 거버넌스는 개인의 민감한 데이터와 AI 및 ML 알고리즘에 필요한 방대한 양의 입력 및 트레이닝 데이터를 안전하게 저장하고 관리하는 능력에 달려 있습니다.
강력한 데이터 스토리지 솔루션은 거버넌스 법률이 제안하는 보안 및 데이터 준수 요건과 규정을 충족하는 데 필수적입니다. 특징은 다음과 같습니다.
- 액세스 제어: 데이터에 액세스하는 모든 사람이 쉽고 정확하게 추적할 수 있도록 데이터 액세스를 엄격하게 제어하고 감사할 수 있도록 지원합니다.
- 데이터 암호화: 랜섬웨어와 같은 위험으로부터 보호하는 데 매우 중요합니다.
- 데이터 무결성: 데이터를 손상 및 조작으로부터 보호합니다.
- 데이터 보존: 데이터 보존 정책에 따라 보존 기간을 설정합니다. 데이터 보존 정책은 저장 또는 보관할 수 있는 데이터, 위치, 이유, 기간 및 삭제 또는 이동 방법을 정확하게 설명합니다.
현대적인 데이터 보호 솔루션으로 데이터 윤리 지원
오늘날 기업들은 데이터의 수집, 공개 및 분석과 관련된 복잡한 윤리적 고려 사항에 직면해 있습니다. 퓨어스토리지®는 조직의 윤리적 데이터 프레임워크를 지원하기 위해 데이터를 보호할 수 있는 현대적인 데이터 보호 솔루션을 제공합니다.
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