효과적인 정보 전략 및 구축 방법

오늘날 데이터와 정보는 각 산업의 혁신과 발전을 촉진하는 핵심 동력이 되었습니다. 인공지능(AI)과 머신러닝 기술이 발전하면서, 경쟁력을 유지하기 위해 데이터와 정보의 품질과 효과적인 관리는 중요해지고 있습니다. 특히 생성형 AI 도구의 도입이 활발해지는 지금, 그 중요성은 더욱 강조되고 있습니다.

지능형 정보 관리 협회(AIIM)와 AvePoint가 공동으로 발표한 최근 보고서에 따르면, 77%의 조직이 AI의 운영 통합 증가에 대응하기 위해 새로운 IM를 도입해야 한다고 인정했습니다.

같은 보고서에 따르면 88%의 조직이 IM 전략을 보유하고 있다고 답했지만, 그 중 44%는 아카이빙 정책, 보존 지침, 수명 주기 관리 솔루션 등 기본적인 요소가 부족한 상태입니다.

IM 전략 부족과 AI 기술 도입 증가로 인한 데이터 폭증은 앞으로 정보 관리의 어려움을 가중시킬 전망입니다. 조직이 이 새로운 모던 업무 시대에 적응하기 위해, 효과적인 IM 전략을 수립하여 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 보장하고 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. 

효과적인 정보 관리 전략이란 무엇인가요?

부족한 IM 전략을 가진 조직은 데이터 및 정보 품질 저하, 보안 위험 증가, 비효율적인 스토리지 및 리소스 사용, 잠재적인 규정 위반 등 심각한 결과로 이어질 수 있습니다. 이로 인해 조직 생산성 저하, 기밀 정보 유출, 비용 증가 등 문제를 초래할 수 있습니다.

반대로, 효과적인 IM 전략은 긍정적인 비즈니스 성과를 이끌어내고 조직이 데이터를 전략적 자산으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

강력한 IM 관행을 구현함으로써 조직은 스토리지 및 데이터 관리 비용을 절감하고, 위험을 완화하며, AI 기반 업무 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

효과적인 IM 전략이 수립하려면, 데이터를 생성부터 파기 또는 아카이브까지 전체 수명 주기 동안 제어해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 핵심 요소를 조직의 IM 프로세스에 통합해야 합니다.

1. 데이터 상태 파악

조직은 정확한 결정을 내리기 위해 정보 상태를 전반적으로 파악해야 합니다. 이를 위해, 조직 전체의 데이터와 정보를 분석해야 합니다.

이러한 분석을 통해 조직은 회사에 전략적 가치가 있는 중요한 비즈니스 데이터를 식별하여 관리 및 보호 방법을 결정할 수 있습니다. 또한 조직은 중복, 오래되거나 불필요한(ROT) 콘텐츠를 발견하고 안전하게 파기하여 소중한 저장 공간을 확보할 수 있습니다.

포괄적인 검색 및 분석을 통해 정보에 대한 가시성을 확보함으로써 조직은 가장 가치 있고 관련성이 높은 정보에 우선순위를 지정하고 IM 업무에 집중할 수 있습니다.

2. 필요 없는 정보 선제 삭제

AI 시대의 데이터는 빠르고 지속적으로 증가하고 있습니다. 보고서에 따르면 64%의 조직이 1페타바이트(PB) 이상의 데이터를 관리하고 있으며, 41%는 500PB 이상의 데이터를 관리하고 있습니다.

오래되고 불필요한 데이터로 인해 스토리지 문제를 초래할 수 있습니다. 이 보고서에 따르면, 절반 이상의 조직이 5년 이상 된 데이터를 보유하고 있으며, 여기에 대량의 ROT 콘텐츠가 포함되어 있을 수 있습니다. 비즈니스 또는 규정 준수를 위해 여전히 필요한 데이터가 있더라도 가장 비싼 저장 계층에 저장할 필요가 없습니다. 이러한 오래된 데이터는 저장 공간을 차지하고 데이터 개인정보보호 규정 위반과 잠재적인 법적 책임의 위험을 증가시킬 수 있습니다.

따라서 조직이 스토리지 소비와 관련된 비용을 절감하고 데이터를 효과적으로 관리하려면 스토리지 최적화는 중요합니다. 

조직은 ROT 콘텐츠를 삭제하여 저장 공간을 확보할 수 있으며 필요한 추가 클라우드 저장 공간을 줄여 비용을 절감할 수 있습니다.

또한 스토리지 최적화를 통해 사용자 효율성을 높일 수 있습니다. 자주 액세스하지는 않지만 보관이 필요한 콘텐츠를 저비용 스토리지로 이동하고, 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 사용자가 최신 콘텐츠를 검색하고 액세스하며 업무 효율도 향상됩니다.

최근 Gartner 보고서에 따르면, 47%의 사용자가 업무에 필요한 정보를 찾지 못하고 있습니다. 그러나 적절한 시기에 정보를 이동 및 정리하면, 사용자는 필요한 정보를 빠르게 찾고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

3. 정보의 지속적인 수명 주기 관리

ROT 콘텐츠를 식별하고 삭제한 후, 정보 수명 주기를 전반적으로 관리하는 전략을 수립해야 합니다. 이러한 전략은 중요한 데이터가 생성부터 아카이브 또는 파기까지 전체 수명 주기 동안 적절하게 관리되도록 보장하여 위험을 줄이고 규정 준수를 충족시킬 수 있습니다.

효과적인 정보 수명 주기 관리는 데이터 유출, 규정 위반, 법적 책임 등 잘못된 관리로 인해 초래하는 위험을 줄이는 데 필수입니다. 또한 조직이 체계적이며 효율적인 정보 환경을 유지하도록 지원하여 데이터 접근성을 높이고 시스템 성능을 개선하며 의사결정 역량을 향상시킬 수 있습니다.

정보 수명 주기 관리는 가치, 민감도, 규정 준수 요구 사항에 따라 다양한 정보 유형에 포괄적인 규칙과 정책을 할당하는 작업이 포함됩니다. 이러한 규칙은 다음과 같은 수명 주기의 다양한 단계에서 데이터에 적용해야 하는 작업을 규정합니다.

• 저장 및 액세스 제어: 데이터 저장 위치, 데이터에 액세스할 수 있는 사용자 및 기밀성과 무결성을 보호하는 보안 조치를 결정합니다.
• 보존 및 아카이브: 다양한 정보 유형에 대한 보존 기간을 지정하여 중요한 정보가 법적, 규제 또는 운영 목적으로 보존되도록 보장하며, 저비용 스토리지 솔루션으로 안전하게 아카이브하거나 파기할 수 있는 데이터를 식별합니다.
• 레코드 선언: 공식적인 레코드 선언 프로세스를 통해 특정 데이터를 변경할 수 없음 또는 읽기 전용으로 설정하여 중요한 레코드를 변경하거나 삭제할 수 없도록 보장하여 신뢰할 수 있는 감사 추적을 유지하고 규정 준수를 충족시킬 수 있습니다.
• 처리 및 파기: 제어된 프로세스를 구현하여 보존 기간이 만료되거나 더 이상 필요하지 않은 정보를 파기하며 데이터 유출 위험을 줄이고 스토리지 비용을 최소화합니다.

이러한 정보 수명 주기 관리 전략은 데이터 관리, 보안, 컴플라이언스와 같은 조직의 정보 거버넌스 전략 전반과 유기적으로 연결되어야 하며, 비즈니스 환경 변화와 기술 발전에 맞춰 정기적으로 점검하고 업데이트해야 합니다.

4. 자동화! 자동화! 자동화!

기하급수적으로 증가하는 데이터 속에서 수동으로 콘텐츠를 추적하고 분류하는 것은 더 이상 불가능한 과제가 되었습니다. 조직은 정보 자산에 대한 제어를 유지하고, 정보 수명 주기 관리 정책을 효과적으로 적용하기 위해 자동화된 데이터 분류 솔루션을 도입해야 합니다.

자동화된 정보 분류 체계는 프로세스를 간소화하고, 조직이 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 첨단 기술을 활용하여 데이터를 사전 정의된 비즈니스 규칙, 콘텐츠 패턴, 컨텍스트 메타데이터를 기반으로 자동으로 분석하고 분류할 수 있습니다.

효과적인 자동 분류 솔루션은 위치 기반 기본 설정, 조건 기반 자동 분류, 고급 머신 러닝 기능 등 다양한 분류 옵션을 제공해야 합니다. 또한, 조직이 특정 비즈니스 요구 사항과 규제 요구 사항에 따라 분류 체계, 규칙, 정책을 유연하게 커스터마이즈할 수 있어야 합니다.

디지털 환경이 빠르게 진화하고 데이터 양과 복잡성이 증가함에 따라, 자동화된 데이터 분류는 강력한 정보 거버넌스 전략 구축에 필수 요소가 될 것입니다. 분류 프로세스를 자동화하여 조직은 일관성을 유지하고 인적 오류를 줄이며, 데이터에 대한 인사이트를 확보하여 전략적 의사 결정을 내리고 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

AvePoint Opus: 정보 관리의 미래

기하급수적인 데이터 증가, 변화하는 규제 환경, 그리고 AI 기술의 빠른 확산 속에서 AvePoint는 AI 기반의 지능형 IM 솔루션인 Opus를 개발했습니다. AI 기능으로 전체 IM 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

Opus는 포괄적인 기능 세트를 통해 효과적인 IM 전략 구성하는 네 가지 핵심 기능을 제공합니다.

• 진단 및 분석 도구: Opus는 환경을 버전 수준까지 스캔하여 조직이 전체 데이터 현황을 가시적으로 파악할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 스토리지 사용 패턴을 분석하고, 비활성 또는 ROT 콘텐츠를 식별하며, 스토리지 최적화를 위한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

이는 조직의 요구 사항에 맞게 커스터마이즈 가능한 규칙과 정의가 표시된 직관적인 대시보드를 통해 구현합니다.

• 간소화된 스토리지 최적화: Opus는 진단 및 분석 단계에서 확보한 인사이트를 기반으로 조직이 ROT 콘텐츠를 직접 아카이브하거나 삭제하여 저장 공간을 확보하고 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 

또한, 이 솔루션은 또한, 스토리지 초과 사용의 숨겨진 원인을 파악하여 보다 효율적인 스토리지 관리 전략을 사전에 수립하고 적용할 수 있도록 지원합니다.

• 자동화된 데이터 수명 주기 관리: Opus는 보존 및 파기 규칙 적용을 간소화하여 기술적 전문 지식 없이도 규정 준수를 원활하게 충족시킬 수 있습니다. 

조직은 아카이브 보호부터 전략적 파기까지 콘텐츠 수명 주기를 자동화하거나 수동으로 제어할 수 있는 동적 비즈니스 규칙을 설정하여 데이터 관리 수준을 높일 수 있습니다. 이 기능을 통해 조직은 데이터를 전체 수명 주기 동안 제어할 수 있습니다. 

• 고급 데이터 분류: Opus는 AvePoint Maestro의 고급 머신 러닝 및 AI 엔진을 활용하여 SharePoint Online과 OneDrive에서 대규모 고급 데이터 분류 기능을 제공합니다. 

이 엔진은 학습을 통해, 기존 분류된 데이터 또는 태그가 새로 지정된 콘텐츠를 기반으로 콘텐츠를 찾아 아키텍처 매핑 또는 사용자 분류가 필요하지 않고 효율성 및 정확성을 향상시킵니다.

AvePoint Maestro의 가장 큰 강점은 조직의 데이터 환경이 변화함에 따라 지속적으로 학습하고 적응할 수 있다는 것입니다. 이 솔루션은 알고리즘과 모델을 개선하여 데이터 양과 복잡성이 증가하더라도 최신 상태를 유지하고 관련성도 유지할 수 있습니다.

조직이 견고한 데이터 기반을 구축하고 급증하는 데이터를 효율적으로 관리함으로써, 성공적인 AI 도입의 기반을 마련하고 실질적인 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다.

AvePoint Opus와 같은 솔루션은 AI 기반의 지능형 IM 기능을 제공하여 조직이 IM 프로세스를 간소화하고 강력한 데이터 기반을 구축하며, AI 기반 비즈니스 전환에 대비할 수 있도록 지원합니다. 정보 관리 전략을 우선순위에 두는 조직은 데이터의 진정한 가치를 실현하고, 빠르게 변화하는 디지털 환경 속에서 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있습니다.