가변 데이터란 무엇입니까?

가변 데이터란 포함된 데이터를 변경할 수 있는 데이터베이스 구조를 말합니다. 모든 데이터 변경 사항은 단순히 이전 레코드를 덮어쓰고 교체하여 이뤄집니다. 이로 하여 변경 사항을 추적하는 백업 및 트랜잭션 기록 시스템이 없는 한 이전의 데이터 반복이 손실되게 됩니다. 가변 데이터베이스는 레코드 기반이므로 데이터 공간이 제한됩니다.

가변 데이터 다이어그램

가변 데이터베이스의 유형에는 관계형 데이터베이스 구조, SGL 데이터베이스 및 NoSQL 구조가 포함됩니다. 전통적인 데이터베이스의 대부분이 이런 구조를 가지고 있으며 많은 조직에서 시스템을 설정할 때 형성되는 기본 데이터베이스입니다. 데이터 볼륨이 작고 저장 비용이 더 비싸며 시스템이 트랜잭션 방식이었던 시대에 개발되었기 때문에 전통적인 방법입니다.

대조적으로, 불변 데이터베이스는 점점 더 보편화되고 있는 새로운 데이터 형식입니다. 데이터 포인트는 변경할 수 없습니다. 데이터와 개체는 일단 생성되면 수정해서는 안 됩니다. 이러한 데이터베이스는 로그 기반이며 나타나는 대로 추가 데이터를 위한 새 공간을 생성하기만 하면 됩니다. 이러한 데이터베이스는 현대의 비즈니스 관행, 현재 사용할 수 있는 엄청난 양의 데이터, 클라우드 기반 스토리지의 경제성 등에 대응하여 더욱 유연합니다.

비즈니스에서 가변 데이터는 언제 사용됩니까?

비즈니스에서 사용되는 다양한 가변 데이터베이스가 있습니다. 예를 들어, 고객 세부 정보 데이터베이스에서 가변 데이터는 전화번호 및 주소와 같은 정보입니다. 고객의 세부 정보가 변경되면 새 세부 정보가 이전 정보를 덮어씁니다.

업데이트, 변경이 필요하고 GDPR 표준을 쉽게 준수해야 하는 모든 데이터베이스에는 가변 데이터가 있습니다.

또한 사물 인터넷(IoT)과 전 세계의 모든 시계, 냉장고 및 자동차에서 생성되는 엄청난 양의 데이터에 대해 생각해 보십시오. 이 모든 데이터가 필요한 것일까요? 방대한 양의 데이터를 저장하는 것은 시스템에 막대한 부담을 주고 엄청난 처리 능력을 필요로 합니다. 이 모든 데이터를 영구적으로 저장해야 할까요, 아니면 새 레코드가 도착하면 제거 및 삭제해야 할까요?

일부 정보는 서비스 또는 유지 관리를 위해 기록해두어야 할 필요가 있지만 일부 정보는 24시간 동안만 필요하며 새로운 정보가 도착했을 때 간단히 교체해야 할 수 있습니다. 예를 들어 클라우드에 기록된 보안 시스템은 계획이 제한적인 경우가 많은데, 이 경우 새 데이터가 기록되고 24시간 또는 일주일마다 오래된 데이터를 대체합니다. 이것이 가변 데이터의 한 형태입니다.

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데이터베이스의 GDPR 요구 사항

데이터 정보 보호는 오늘날의 데이터 중심 세계에서 큰 도전 과제입니다. 사람들에 대한 너무 많은 정보가 수집되고 있으며 유럽의 GDPR 개인정보 보호법은 기업이 이 데이터로 무엇을 할 수 있는지 입법화하는 데서 큰 발걸음을 내디뎠습니다.

GDPR 17조는 "잊혀질 권리"를 요구합니다. 전체적으로 이 법률은 EU의 개인에 대한 데이터를 보유한 모든 회사가 고객의 요청에 따라 모든 개인 데이터를 삭제할 수 있어야 한다고 규정하고 있습니다. 이 기능은 가변 데이터베이스에서는 간단합니다. 정보가 삭제되면 사라집니다.

그러나 이 문제는 불변 데이터 가 종종 필요한 것으로 하여 조직에 더 큰 문제를 야기합니다. 은행 기록, 의료 기록 및 보험 데이터와 같은 경우에는 과거 데이터가 필요합니다. 이전의 데이터 반복을 삭제하면 치명적일 수 있습니다. 가변 데이터를 모두 삭제하여 이력이 없으면 규정을 준수하지 않을 뿐만 아니라 상호 운용성에도 큰 문제가 발생할 수 있습니다.

Crypto-Shedding이 답이 될 수 있습니다.

Crypto-shedding 키 관리 서비스를 사용하여 고유 키를 암호화하고 제어하며 안전하게 유지할 수 있습니다. 이 서비스는 데이터베이스 내에 암호화된 목록을 생성합니다. 데이터를 삭제해야 하는 경우 암호화를 덮어써서 불변 데이터에 대한 링크를 끊습니다. 이는 고객 데이터의 특정 수준이나 필드만 삭제하도록 세분화된 수준에서 구현할 수도 있습니다. 이는 불변 데이터와 가변 데이터를 동일한 도구로 관리할 수 있음을 의미합니다.

이것은 기업이 GDPR 요구 사항을 충족하고 가변 데이터 문제를 해결할 수 있는 방법 중 하나입니다.

가변 데이터의 이점

빠르고 간단함

한 가지 형태의 데이터는 단순히 다른 형태로 대체할 수 있기 때문에 데이터 테이블은 더 이상 커지지 않습니다. 이를 통해 데이터 회수가 빠르고 계속 유지되게 됩니다. 정보 사본이 하나만 있기 때문에 복잡성도 적습니다.

낮은 하드웨어 요구 사항

데이터가 확장되지 않고 교체되므로 추가적인 하드웨어가 필요하지 않습니다. 가변 데이터에는 불변 데이터처럼 스토리지에 대한 높은 요구 사항이 필요하지 않습니다.

GDPR 준수

EU 법령에 따라 가변 데이터는 법령을 매우 준수합니다. 이전 정보 반복은 제거되고 데이터는 잊어버리기 쉽습니다.

가변 데이터의 과제

역사적 맥락 없음

가변 데이터가 변경되면 이전 반복 또는 백업으로 돌아가는 것 외에는 이전 데이터에 쉽게 액세스할 수 없습니다. 가변 데이터가 변경되면 이전의 모든 정보가 손실됩니다.

해결 방법: 데이터의 이전 백업을 기록 데이터의 소스로 보관할 수 있습니다. 그러나 데이터베이스의 전체 복사본을 가져오면 스토리지 문제가 발생하고 GDPR 법률에 부합하지 않습니다. 백업에 대한 Crypto-shedding은 이 문제를 해결할 수 있지만 모든 비즈니스 기능에 비용과 시간을 더 부과하는 추가 프로세스입니다.

백업 요구 사항

데이터베이스 기록을 유지하려면 기존의 가변 데이터베이스를 백업해야 합니다. 비즈니스에 따라 매주, 매일 또는 매시간 백업이 필요할 수 있습니다. 이런 백업은 IT 관리 부담이 될 뿐만 아니라 비즈니스 기능에 시간, 비용 및 복잡성이 추가되어 결국 중복될 수 있습니다.

해결 방법: 백업의 필요성은 여전히 존재하지만 블록체인 기술과 같은 클라우드 스토리지 옵션이 있습니다. 이 옵션을 통해 조직은 다양한 외부 컴퓨터 및 시스템의 여유 공간을 사용하여 데이터를 저장하는 복잡한 구조를 활용하여 인프라 투자의 필요성을 최소화할 수 있습니다.

감사 가능성 및 비즈니스 분석의 부족

많은 산업이 데이터 감사 문제에 직면해 있습니다. 역사적 맥락이 없으면 비즈니스의 감사 가능성에 영향을 주어 비즈니스 표준 준수를 어렵거나 불가능하게 할 수 있습니다.

이 경우 비즈니스 분석에 중요한 데이터가 손실되어 간접적인 효과가 발생합니다. 기존 데이터가 단순히 사라지는 상황에서 인공지능이 정보를 활용해 유용한 정보를 평가할 수 있는 기회는 없습니다.

해결 방법: 비즈니스 무결성을 유지하기 위해 정기적이고 액세스 가능한 백업을 만들 수 있습니다.

취약한 고객 서비스

정보가 변경되고 이전 데이터가 폐기되면 고객 서비스 문제가 발생할 수 있습니다. 간단히 말해서, 누군가가 이름을 바꿨지만, 신분증명서가 다른 이름으로 되어 있다면, 그들이 같은 사람이라는 것을 어떻게 확인할 수 있습니까? 이전 이름 반복이 제거되면 돌아가서 두 고객이 동일한 사람인지 확인할 수 없습니다.

더 크고 더 중요한 규모의 의료 데이터베이스는 변경할 수 없습니다. 이전 방문, 약속, 진단 및 약품은 모두 사용 가능 상태로 유지되고 접근 가능해야 합니다.

해결 방법: 간단히 말해서 일부 데이터베이스는 변경할 수 없어야 합니다. 이것은 그 자체로 도전 과제를 제시하지만 의료 분야와 같은 일부 산업의 경우 가변 데이터베이스는 재앙이 될 수 있습니다.

데이터 및 분석 아키텍처 현대화
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가변 데이터 시스템의 미래

가변 데이터 시스템은 그 한계로 하여 불변 데이터 시스템으로 천천히 대체될 것입니다. 연속성이 없다는 것은 가변 데이터 시스템이 의료 및 보험과 같은 다양한 산업 분야에서 사용될 수 없다는 것을 의미합니다. 그러나 완전 불변 시스템을 갖기 위해서는 일련의 조건이 성립되어야 합니다.

불변 데이터 시스템에 대한 두 가지 큰 문제는 추가 공간과 하드웨어를 필요로 하며, 그리고 GDPR 준수가 쉽지 않다는 것입니다.

이를 극복하기 위해 향후 데이터베이스는 완전히 불변할 수 있지만 데이터 개인 정보 보호 요구 사항이 충족되도록 Crypto-Shedding을 사용합니다. 그러면, 스토리지에 블록체인 기술을 활용하는 아키텍처의 가능성은 끊임없이 성장하는 데이터베이스가 야기하는 스토리지 및 하드웨어 문제를 극복할 수 있습니다.

이러한 솔루션들은 완전한 역사적 무결성과 현행 법규에 따라 필요한 보안 및 보호 기능을 갖춘 데이터베이스를 생성합니다.