중앙대학교 산업보안학과 장항배 교수 |
디지털 전환 시대를 맞이하면서 데이터의 생성과 축적의 속도가 이전과 비교할 수 없을 정도로 빨라졌다. 다양한 종류의 방대한 데이터를 담아내는 그릇으로서 클라우드 환경은 인공지능 시대의 기본적인 플랫폼을 형성했다. 특히 클라우드 서비스는 단편적인 데이터의 저장기능을 넘어 시간과 장소에 구애받지 않고 필요한 상황에 맞춰 최적의 컴퓨팅 자원을 제공할 수 있다는 점에서 조직의 생산성과 경제성을 결정하는 핵심적인 자원으로 자리매김했다. 그러나 이러한 클라우드 환경이 지속적인 성장을 이루기 위해서는 반드시 해결해야 할 선결과제가 존재한다.
먼저 산업 및 교육현장에선 어떤 데이터가 앞으로 필요할지 알 수 없다는 이유로 무분별하게 저장되는 경우가 많다. 그럼에도 조직은 이를 선별·분류할 체계가 부족해 모든 데이터를 그대로 보관할 수밖에 없어 추가 공간과 인력·비용이 발생한다. 결국 데이터의 과잉저장 문제는 단순한 비효율을 넘어 조직경영 전반에 부담이 된다.
또 다른 문제는 불필요한 데이터가 많아질수록 보안관리의 사각지대가 넓어진다. 자료가 늘어나면 파일의 성격을 구분하고 접근권한을 일일이 통제하기가 점점 더 어려워진다. 이 과정에서 기술, 경영, 개인정보 등의 민감정보가 중복으로 저장되거나 관리되지 않은 채 방치되기 쉽다. 이러한 데이터는 해킹공격의 주요 표적이 되거나 내부 부주의로 인한 유출위험을 안고 있다. 실제로 미국의 한 대형 은행에선 오래된 로그파일과 불필요하게 보관된 데이터로 인해 개인정보가 유출된 피해가 확대된 사례가 있었다.
한편 데이터 관련 법·규제 측면에서도 정리·분류되지 않은 데이터는 조직에 큰 부담이 된다. 보관기간을 초과한 데이터나 불필요하게 공유된 파일은 규제위반으로 이어져 과징금과 함께 조직의 신뢰와 평판에도 치명적 영향을 미친다. 미국과 유럽연합(EU)의 개인정보 보호법률은 데이터 보관과 활용 전과정에서 엄격한 기준을 요구하며 위반하면 거액의 과징금을 부과한다. 따라서 분류되지 않은 데이터 보관·관리의 실패는 비용뿐 아니라 법률준수 측면에서도 성장에 위험요인이 된다.
따라서 데이터 관리의 패러다임은 단순한 저장에서 벗어나야 한다. 이제 조직은 방대한 데이터를 클라우드에 무작정 쌓아두는 대신 데이터 가치(중요도, 민감도 등) 등에 따라 분류·등급화하면서 가치 있는 데이터는 보호하고 불필요한 데이터는 적시에 정리해야 한다. 이를 통해 관리비용을 절감하고 보안성을 확보하면서 규제준수의 효과성을 높일 수 있다.
클라우드와 인공지능 시대에는 '데이터를 얼마나 많이 모았는가'보다 '모은 데이터를 얼마나 체계적으로 분류하는가'가 조직의 경쟁성과 지속가능성을 좌우한다. 따라서 조직의 특성과 업(業)의 내용에 따라 데이터의 가치를 평가하고 최적의 데이터 활용 및 보호체계를 구축하는 과정은 모든 조직이 반드시 갖춰야 할 생존조건이자 경쟁우위의 핵심이 될 것이다
장항배 중앙대학교 산업보안학과 교수
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