데이터 최소화를 통해 정보 침해, 비용 부담, 운영 시간은 줄이고, 개인 정보 보호와 데이터 품질은 향상시켜 보세요!
데이터 최소화란, 그 용어 자체가 의미하듯, 사업 운영에 필수적인 정보만을 선별하여 수집, 저장, 처리함으로써 데이터 양을 최소화하는 접근 방식입니다.
핵심은 데이터 중 무엇을 보관하고 무엇을 폐기해야 하는지를 명확히 아는 데 있습니다. 그렇다면, 왜 데이터 최소화가 필요할까요?
지구가 오래될수록 데이터는 기하급수적으로 증가합니다. 수년, 수십 년에 걸쳐 축적된 방대한 데이터는 이제 처리하기가 매우 어려워졌습니다. 특히 개인 정보 데이터의 양을 고려해 보세요! 사진 데이터만 해도 저장 공간이 부족할 정도입니다.
바로 이러한 이유 때문에 데이터 최소화와 같은 기술을 사용하여 최소한의 데이터로 최대한의 가치를 얻으려 하는 것입니다. 데이터 최소화는 기업이 수집하는 데이터에 대한 책임을 강화하고, 개인 정보 수집을 제한함으로써 소비자의 개인 정보를 보호하는 데에도 기여합니다.
따라서 고객 데이터를 다루는 기업이거나, 기업이 개인 데이터를 어떻게 사용하는지 궁금한 개인이라면, 이 글을 통해 데이터 최소화의 이점, 관련 기술, 규정 및 그 전반적인 내용에 대해 자세히 알아보십시오!
데이터 최소화의 장점
과거에는 데이터를 ‘금광’으로 여겼지만, 데이터 수집 방법이 다양해짐에 따라 이제는 양보다는 질을 중시하는 추세입니다. 데이터 과부하를 피함으로써 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.
#1. 개인 정보 보호 강화: 데이터 최소화는 데이터 수집 자체를 제한합니다. 꼭 필요한 정보만 수집함으로써 사용자 개인 정보와 기밀 데이터가 더욱 안전하게 보호되고, 강력한 개인 정보 보호 환경이 조성됩니다. 또한, 필수 데이터만 수집하는 것은 고객의 개인 정보를 존중하는 태도이며, 이는 궁극적으로 신뢰 구축으로 이어집니다. 적절한 고객 데이터 통합을 통해 데이터 수집의 중복도 방지할 수 있습니다.
솔직히 말해서, 쿠키를 허용하고 웹사이트를 방문했지만, 구매할 의향이 없는 제품 광고가 계속 팝업되는 상황을 좋아하는 사람이 있을까요? 때로는 적은 것이 더 나은 결과를 가져옵니다.
#2. 데이터 침해 위험 감소: 보유한 데이터가 적을수록 침해 위험도 줄어듭니다.
대량의 데이터는 많은 정보를 제공하지만, 데이터 유출 및 침해 위험 또한 높입니다. 따라서 제한된 데이터만 보유하면 처리도 용이할 뿐 아니라 위험도 줄어듭니다.
최근 많은 업계에서 ‘데이터 = 성공’이라는 인식이 널리 퍼져 있습니다. 하지만 데이터 마스킹과 같은 보안 조치가 없다면 데이터는 오히려 위험 요인이 될 수 있습니다!
#3. 비용 절감: 데이터 저장 및 관리 비용은 결코 저렴하지 않습니다. 따라서 모든 데이터를 무분별하게 저장하면 불필요한 비용이 증가할 수밖에 없습니다.
데이터 최소화는 꼭 필요한 데이터만 저장함으로써 예산 범위 내에서 데이터를 효율적으로 활용할 수 있게 해주는 기술입니다.
#4. 데이터 품질 향상: 필요한 데이터만 선별하여 작업하면 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 데이터 양이 적으면 오래된 정보를 쉽게 폐기하고 최신 정보로 업데이트하여 데이터 정확성을 높일 수 있습니다. 🗑️
#5. 운영 시간 단축: 데이터 양이 적으면 쿼리, 필터링, 내보내기, 업데이트 등의 운영 작업이 훨씬 빨라집니다. 데이터 요청과 응답 시간 또한 단축되어 전반적인 비즈니스 효율성이 향상됩니다.
고객 데이터 수집 방법이 다양해짐에 따라 (시선 추적 소프트웨어, 히트맵 등) 이제는 데이터를 선별적으로 취하는 것이 더 현명한 선택일 수 있습니다.
데이터 최소화를 우선시하는 데이터 보호 규정
#1. GDPR – 일반 개인 정보 보호 규정
GDPR은 데이터 최소화 원칙을 기반으로 필요한 데이터만을 효율적으로 수집, 처리, 저장하도록 규정합니다. 데이터 수집을 최소화하고, 관련 없는 데이터를 수집하는 행위는 불법으로 간주됩니다.
이는 EU 개인 데이터를 사용하는 모든 국가에 적용되는 포괄적인 데이터 보호 규정입니다.
#2. EDPS – 유럽 데이터 보호 감독관
EDPS는 유럽 기관이 데이터 보호 규칙을 준수하도록 감독하는 독립적인 기관입니다.
EDPS는 유럽 기관, 기업, 기타 데이터 수집 주체가 특정 목적에 필요한 데이터만 수집하도록 안내하며, 목적이 달성된 후에는 데이터 보관을 권장하지 않습니다.
#3. CCPA 데이터 최소화 – 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법
캘리포니아 데이터 개인 정보 보호 규정을 통해 개인은 자신에 대해 수집된 데이터에 대해 이의를 제기할 수 있습니다. 수집되는 데이터 종류를 파악하고, 부적절하다고 판단되는 경우 삭제를 요청할 권리가 있습니다.
이로 인해 기업은 소비자 데이터를 처리할 때 책임감을 갖고, 데이터 최소화 기술을 업무 흐름에 통합하게 됩니다.
#4. VCDPA – 버지니아 소비자 데이터 보호법
다른 데이터 보호 규정과 마찬가지로 VCDPA 역시 적절하고 관련성이 높으며, 합리적으로 필요한 경우에만 데이터를 수집하도록 명시합니다. 또한, 버지니아 주에서는 수집한 데이터를 실제 의도된 목적으로만 사용하도록 요구합니다.
결론적으로, 모든 데이터 최소화 원칙은 꼭 필요한 관련 데이터만 합법적으로 수집하고, 목적 달성 후에는 데이터를 삭제해야 함을 강조합니다.
참고 자료: 다크 웹에서 개인 정보의 가치는 얼마일까요?
데이터 최소화 구현 방법
시스템에 데이터 최소화를 성공적으로 적용하려면 다음 원칙들을 따르십시오.
#1. 목적 정의
특정 데이터를 수집해야 하는 이유에 대한 명확한 목표를 세워야 합니다. 정확한 목적을 이해하는 것이 필요한 데이터만 수집하는 데 도움이 됩니다.
#2. 데이터 수집 범위 축소
고객의 개인 정보를 존중하고 데이터 보호 규정을 준수하기 위해서는 데이터 수집 범위를 최대한 좁게 유지해야 합니다. 즉, 꼭 필요한 데이터만 수집해야 합니다.
수집한 특정 데이터의 이유, 저장 기간, 사용처에 대한 정당성을 확보해야 합니다.
#3. 데이터 관리
수집된 데이터는 시간이 지남에 따라 오래되어 데이터 품질이 저하될 수 있습니다. 따라서 데이터 최소화 원칙에 따라 정기 감사를 통해 데이터를 최신 정보로 업데이트하고, 오래된 데이터를 삭제해야 합니다.
바람직하게는 매년 감사를 수행하여 데이터 최소화 정책 준수 여부를 확인해야 합니다.
#4. 데이터 삭제
데이터 최소화 접근 방식에는 체계적인 삭제 프로토콜이 포함되어야 합니다.
데이터 최소화는 최소한의 데이터만 수집하는 데 그치지 않고, 목적이 달성되면 데이터를 폐기하거나 삭제하는 과정까지 포함합니다. 이를 통해 기업은 필요한 기간 동안만 데이터를 보관할 수 있습니다.
#5. 보안
수집한 데이터의 보안은 기업의 책임입니다. 따라서 데이터 침해 및 손실을 방지하기 위해 권한 부여, 암호화, 역할 기반 접근 등 강력한 보안 조치를 구축해야 합니다.
데이터 최소화를 구현하는 과정에서 발생할 수 있는 몇 가지 어려움은 다음과 같습니다.
- 데이터 최소화는 최소한의 데이터 수집뿐 아니라, 지정된 목적에만 데이터를 사용하고, 데이터 사용 권한을 제한하며, 사용 후 데이터를 삭제하는 것까지 요구합니다. 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 이러한 정책을 모두 보장하는 것은 복잡한 과제입니다.
- 적절한 데이터 수집과 적은 데이터 수집 사이의 균형을 맞추기가 어려울 수 있습니다. 즉, 관련 없는 데이터나 불필요한 데이터 수집을 제한하면서도 목적에 맞는 충분한 데이터를 확보해야 합니다.
- 대규모 조직에서는 데이터가 여러 부서에 분산되어 있는 경우가 많습니다. 때로는 한 부서에서 데이터를 삭제했지만, 다른 부서에 여전히 남아 데이터 최소화 원칙을 위반할 수도 있습니다. 이렇게 분산된 데이터를 관리하기는 어렵습니다.
또한, 데이터 유형에 따라 수명주기가 다를 수 있으므로 조직 전체에서 일관된 데이터 보존 정책을 준수하기 어려울 수 있습니다.
데이터 최소화 활용 사례
#1. 모바일 앱
스마트폰의 모바일 앱은 제대로 작동하기 위해 위치, 연락처, 마이크 등에 대한 접근 권한을 요구할 수 있습니다. 하지만 일부 앱이 실제로 필요한 권한만 요청하는 이유는 무엇일까요?
개발자가 데이터 최소화를 염두에 두고 앱을 만들면, 특정한 필요에 의한 접근 권한만 요청합니다.
이를 통해 개인 정보 보호가 강화되고, 장기적으로 고객 신뢰를 구축하여 앱의 성공률을 높일 수 있습니다.
#2. 금융 기관
금융 기관은 많은 고객의 민감한 데이터를 처리하므로 엄격한 데이터 최소화 규칙을 도입해야 합니다. 꼭 필요한 데이터에만 접근하고 저장하면 데이터 노출을 줄여 데이터 유출 위험을 예방할 수 있습니다.
#3. 의료 분야
건강 검진 기기와 피트니스 앱은 정확한 결과를 도출하기 위해 환자 또는 사용자 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 의료 분야에서 데이터 최소화를 구현하면 질병 진단 및 치료에 필요한 정보만 액세스하고 저장할 수 있습니다.
#4. IoT
IoT 장치는 일반적으로 센서로부터 대량의 데이터를 수집하며, 때로는 실제로 필요한 것보다 더 많은 데이터를 수집하기도 합니다. 따라서 데이터 최소화 기술을 적용하면 데이터 수집을 제한하고 데이터 침해 위험을 줄일 수 있습니다.
결론
데이터는 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 하며, 많은 기업이 수익, 판매, 마케팅, 사용자 경험을 개선하기 위해 데이터를 활용합니다. 하지만 데이터 유출 위험을 방지하고 개인 정보를 보호하기 위해서는 데이터 사용 목적을 제한하는 것도 중요합니다.
그렇기 때문에 데이터 최소화와 같은 기술을 구현해야 합니다.
이 글이 데이터 최소화의 개념과 필요성, 그리고 시스템에 데이터 최소화를 구현하는 방법을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.
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