데이터 보존 정책(DRP)은 조직에서 수집, 처리 및 저장하는 데이터의 관리, 보존 및 폐기를 관리하는 일련의 절차와 규칙을 설정하는 포괄적이고 잘 정의된 지침입니다. 애플리케이션 모니터링 및 분석의 맥락에서 DRP는 모니터링 도구에서 생성된 방대한 양의 데이터를 관리하는 동시에 다양한 법률, 규제 및 조직 요구 사항을 준수하는 데 필수적입니다. 정책은 성능 지표, 오류 로그, 사용자 행동, 기능 사용 등 애플리케이션의 다양한 구성 요소에서 수집된 데이터를 고려해야 합니다.
강력한 DRP는 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같이 조직이 엄격한 데이터 처리 및 저장 원칙을 준수하도록 요구하는 데이터 개인 정보 보호 규정이 계속 증가하는 상황에서 매우 중요합니다. no-code 플랫폼인 AppMaster 이러한 규정에 따라 데이터를 수집하고 처리하는 애플리케이션을 생성하여 고객이 민감한 데이터 처리와 관련된 복잡성에 대해 걱정하지 않고 적절한 데이터 거버넌스 관행을 유지할 수 있도록 보장합니다.
효과적인 데이터 보존 정책은 다음을 포함하여 데이터 관리의 여러 측면을 다루어야 합니다.
- 데이터 분류: 여기에는 수집된 데이터를 민감도, 가치 및 조직에 대한 중요성에 따라 분류하는 것이 포함됩니다. 데이터 분류는 각 범주에 대한 적절한 보존 기간과 액세스 제어를 결정하는 데 도움이 됩니다.
- 보존 기간: 관련 법률, 규정 준수 및 운영 요구 사항을 고려하여 다양한 유형의 데이터를 보존하기 위한 잘 정의된 기간을 설정합니다. 보존 기간은 모든 데이터 범주에서 일관되어야 하며 조직 내 모든 애플리케이션에 적용 가능해야 합니다.
- 보관 및 저장: 보관된 데이터를 안전하게 저장 및 보관하기 위한 방법과 표준을 정의하고, 스토리지 인프라가 애플리케이션 모니터링 및 분석 도구에서 생성되는 증가하는 데이터 볼륨을 수용할 수 있는지 확인합니다.
- 데이터 삭제: 설정된 보존 기간에 따라 데이터를 영구적으로 삭제하고 데이터를 복구할 수 없도록 보장하는 자동화된 프로세스를 개발합니다.
- 접근 제어: 무단 접근, 수정, 삭제로부터 보유 데이터를 보호하기 위해 엄격한 접근 제어를 구현합니다. 여기에는 업무 기능을 위해 데이터가 필요한 개인에게만 액세스를 제한하고 권한을 정기적으로 검토 및 업데이트하는 것이 포함됩니다.
- 감사 및 규정 준수: 데이터 처리, 보존 및 제거 프로세스를 정기적으로 감사하여 데이터 보존 정책 및 규제 요구 사항을 준수하는지 확인합니다. 여기에는 감사 목적을 위한 데이터 관리 관행에 대한 포괄적인 문서를 준비하고 유지하는 것도 포함됩니다.
AppMaster 플랫폼을 활용하면 생성된 애플리케이션에는 안전하고 규정을 준수하는 방식으로 데이터를 관리하고 처리할 수 있는 기능이 내장되어 있으므로 조직은 애플리케이션이 설정된 DRP를 준수하도록 보장할 수 있습니다. 또한 AppMaster 생성된 애플리케이션 내에서 데이터 관리 및 보존 정책을 사용자 정의할 수 있는 기능을 고객에게 제공하여 특정 규제 요구 사항 및 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있도록 합니다.
예를 들어, 조직은 고유한 데이터 유형, 사용자 세그먼트 및 트랜잭션 요구 사항을 고려하여 CRM(고객 관계 관리) 시스템 및 전자 상거래 애플리케이션과 같은 다양한 애플리케이션에 대한 사용자 정의 데이터 보존 정책을 설정할 수 있습니다. AppMaster 사용하면 개발자가 애플리케이션을 설계할 때 이러한 정책을 더 쉽게 구성할 수 있으며 모든 데이터 처리 구성 요소 및 기능에 자동으로 적용되도록 보장합니다.
결론적으로, 애플리케이션 모니터링 및 분석 도구를 통해 생성된 방대한 양의 데이터를 관리하는 모든 조직에는 포괄적인 데이터 보존 정책이 매우 중요합니다. 이러한 정책을 구현하면 조직은 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장하면서 법률, 규제 및 운영 요구 사항을 충족할 수 있습니다. AppMaster no-code 플랫폼은 확장성이 뛰어나고 규정을 준수하는 애플리케이션을 만들 수 있는 능력을 기업에 부여하므로 고객은 기존 소프트웨어 개발 접근 방식의 복잡성을 처리하지 않고도 데이터 거버넌스 및 관리 모범 사례를 쉽게 유지할 수 있습니다. 그 결과, 오늘날 끊임없이 진화하는 데이터 환경을 처리할 때 애플리케이션 개발 속도가 빨라지고, 비용 효율성이 향상되며, 관리 효율성이 향상됩니다.
