㈜소프트이천

Microsoft Purview는 Microsoft의 포괄적인 데이터 거버넌스 및 데이터 관리 솔루션으로, 데이터 자산을 체계적으로 관리하고 보호할 수 있도록 도와줍니다. 조직이 데이터를 보다 효과적으로 사용하고 규정 준수를 유지하며, 데이터의 가치를 최대한 활용할 수 있게 해줍니다.

주요 기능

데이터 카탈로그(Data Catalog)

• 자동 스캔 및 인덱싱
  다양한 데이터 소스에서 메타데이터를 자동으로 수집하고 인덱싱하여, 데이터 자산을 쉽게 검색하고 찾을 수 있도록 합니다.
• 검색 및 탐색
  사용자들이 데이터 자산을 쉽게 검색하고 탐색할 수 있도록 지원합니다. 데이터 소스, 데이터 집합, 테이블, 열 등을 검색할 수 있습니다.
• 태깅 및 설명
  데이터를 태그하고 설명을 추가하여 이해도를 높이고, 데이터를 쉽게 관리할 수 있도록 합니다.

데이터 라인이지(Data Lineage)

• 데이터 계보 추적
  데이터의 흐름을 시각적으로 추적하여 데이터가 어디에서 왔고 어떻게 변형되었는지를 파악할 수 있습니다. 이는 데이터 품질과 신뢰성을 높이는 데 도움이 됩니다.
• 변경 이력 관리
  데이터 변환 및 처리 이력을 관리하여, 데이터의 변화를 쉽게 이해하고 추적할 수 있습니다.

데이터 분류(Data Classification)

• 자동 분류
  AI 및 머신러닝을 활용하여 민감한 데이터를 자동으로 식별하고 분류합니다. 예를 들어, 개인 식별 정보(PII)나 금융 데이터를 자동으로 식별합니다.
• 사용자 정의 분류
  조직의 필요에 따라 사용자 정의 분류 규칙을 설정할 수 있습니다.

4. 데이터 거버넌스 정책(Data Governance Policies)

• 정책 정의 및 적용: 데이터 액세스 및 사용 정책을 중앙에서 정의하고 적용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 보안 및 규정 준수를 강화할 수 있습니다.
• 역할 기반 액세스 제어: 역할 기반으로 데이터 액세스 권한을 관리하여, 필요한 사람만 데이터에 접근할 수 있도록 합니다.

5. 데이터 인사이트(Data Insights)

• 사용 패턴 분석
  데이터 사용 패턴을 분석하여 데이터 활용도를 파악하고, 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있습니다.
• 데이터 품질 모니터링
  데이터 품질 지표를 모니터링하여 데이터의 정확성과 일관성을 유지할 수 있습니다.

6. 데이터 보호(Data Protection)

• 민감 데이터 보호
  민감한 데이터를 보호하기 위한 암호화, 접근 제어, 데이터 마스킹 등의 기능을 제공합니다.
• 위험 평가
  데이터 위험을 평가하고, 이를 기반으로 보호 조치를 취할 수 있습니다.

7. 통합 및 확장성(Integration and Scalability)

• 다양한 데이터 소스 통합
  Azure, SQL Server, Power BI, Dynamics 365와 같은 다양한 Microsoft 제품 및 서비스와 통합됩니다. 또한, 타사 데이터 소스와도 통합이 가능합니다.
• 확장성
  클라우드 기반 솔루션으로서 필요에 따라 쉽게 확장할 수 있으며, 대규모 데이터 환경에서도 성능을 유지합니다.

8. 규정 준수 및 감사(Compliance and Audit)

• 규정 준수 관리
  GDPR, CCPA 등 다양한 데이터 보호 규정 준수를 지원합니다.
• 감사 로그
  데이터 액세스 및 사용 이력을 기록하여, 감사 및 규정 준수 보고서를 생성할 수 있습니다.

활용 사례

데이터 거버넌스 강화

기업은 Purview를 통해 데이터 자산을 체계적으로 관리하고, 데이터 거버넌스를 강화할 수 있습니다. 데이터 계보와 분류 기능을 활용하여 데이터 품질을 유지하고, 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

비즈니스 인사이트 도출

데이터 사용 패턴과 품질을 분석하여, 데이터에서 유의미한 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 데이터 중심의 의사 결정을 할 수 있습니다.

보안 및 규정 준수

민감 데이터를 식별하고 보호하여, 데이터 유출을 방지하고 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 역할 기반 접근 제어와 감사 로그 기능을 통해 데이터 보안을 강화할 수 있습니다.

효율적인 데이터 관리

다양한 데이터 소스를 통합하여 중앙에서 관리함으로써, 데이터 관리의 효율성을 높이고 데이터 활용도를 극대화할 수 있습니다.