SAP 데이터 비식별화 수요 급증…에피유즈랩스 '데이터 프라이버시 스위트' 주목 작성일 01-16 48 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">글로벌 개인정보보호 규제 준수 지원…테스트·분석·AI 활용까지 균형 잡아</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="63aQZR6bNf"> <p contents-hash="2a14deff4b578e148806b8776bf59211b5f7294abbef17f5a4cbd605433a9ace" dmcf-pid="P0Nx5ePKoV" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=한정호 기자)기업 데이터 활용이 인공지능(AI)·분석·자동화 영역으로 빠르게 확장되면서 SAP 시스템에 저장된 민감 데이터를 안전하게 보호하면서도 실무에 활용할 수 있는 데이터 비식별화 기술 수요가 커지고 있다.</p> <p contents-hash="c5e52b6c8ec214d60c5e064d0240f6309eab83f262e6e6f1d174a10196f860e7" dmcf-pid="QpjM1dQ9o2" dmcf-ptype="general">에피유즈랩스는 SAP 환경에 최적화한 프라이버시 및 데이터 비식별화 솔루션인 '데이터 프라이버시 스위트'를 통해 운영·비운영 시스템 전반에서 글로벌 개인정보보호 규제 준수와 데이터 활용을 지원한다고 16일 밝혔다.</p> <p contents-hash="1c24237039868868c49ebad4d89f6218c0eb9f726f4da87563cb54dad3bed918" dmcf-pid="xUARtJx2g9" dmcf-ptype="general">SAP 시스템은 재무·인사·급여·고객·자재·거래 정보 등 기업 핵심 데이터가 집약된 플랫폼으로, 민감 정보가 대규모로 축적돼있다. 동시에 AI 학습, 데이터 분석, 테스트·개발 환경, 외부 협력사와의 공동 프로젝트 등 SAP 데이터를 활용해야 하는 요구도 지속 확대되는 추세다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0f45296c01c7a116f072672d0d6d0a24ad6fb63d8486c6211fe7c5728b1fcacf" dmcf-pid="yAUYoXyOoK" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="에피유즈랩스 SAP 환경 최적화 프라이버시 및 데이터 비식별화 솔루션 (사진=에피유즈랩스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/16/ZDNetKorea/20260116170125623zssg.png" data-org-width="640" dmcf-mid="8jpWLHTsa4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/16/ZDNetKorea/20260116170125623zssg.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 에피유즈랩스 SAP 환경 최적화 프라이버시 및 데이터 비식별화 솔루션 (사진=에피유즈랩스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="a9c33fb3f98ad4c87b5541b104cd5efbed1cb87a2a4636e8b660c8f54efd157f" dmcf-pid="WPvEVrcnab" dmcf-ptype="general"><span>다만 SAP 데이터는 구조적 복잡성이 높아 단순 마스킹이나 필드 치환 방식만으로는 데이터 정합성이 훼손돼 테스트나 분석 환경에서 활용이 어려워질 수 있다. 이에 SAP 데이터 구조와 비즈니스 로직을 이해한 전문적인 비식별화 접근이 필요하다는 인식이 확산되고 있다.</span></p> <p contents-hash="b450d8da5b8994d2efd49d5ba3cce98380519e133930421ea5793da617096221" dmcf-pid="YQTDfmkLkB" dmcf-ptype="general">에피유즈랩스가 제공하는 데이터 프라이버시 스위트는 SAP 환경에 특화된 프라이버시 및 데이터 비식별화 솔루션으로, 유럽연합(EU) 개인정보보호법 GDPR과 국내 개인정보보호법 등 글로벌 규제 대응을 지원하도록 설계됐다.</p> <p contents-hash="0f7dcdad78121821801f7acd8c1f417047f94b41211e740d31cd5827b32642c5" dmcf-pid="Gxyw4sEoNq" dmcf-ptype="general">비운영 시스템에서는 SAP 테이블 구조와 비즈니스 로직을 고려한 정교한 비식별화·익명화 처리를 통해 데이터 프라이버시 위험 없이 정확한 테스트 수행을 지원한다. 인사·급여·재무 등 민감 영역에 대한 필드 단위 마스킹과 규칙 기반 처리, 운영 시스템에서 비운영 시스템으로 데이터 복제 시 전송 과정에서 개인정보를 스크램블링하는 보호 기능도 제공한다. 또 AI 및 분석 활용을 위해 식별 정보는 제거하면서 데이터 활용성은 유지할 수 있도록 한다.</p> <p contents-hash="ac64a5694f60e3c822c0c92afd92148ae2ebcf3e702ea8edf6d513321c59d6c8" dmcf-pid="HMWr8ODgoz" dmcf-ptype="general">운영 시스템에서는 SAP 환경 전반을 즉시 검색해 특정 주체의 데이터 흔적을 식별·조회·제공할 수 있도록 지원하며 참조 무결성을 유지하면서 필드 데이터를 신속하고 안전하게 삭제하는 기능도 제공한다. 삭제 대상 데이터 주체를 유연한 규칙 기반으로 사전에 식별하는 기능도 포함된다.</p> <p contents-hash="5634dd56ac160c2d8c245193f8ceb403893f98b8bc944d4538bda4259040a3d3" dmcf-pid="XRYm6Iwag7" dmcf-ptype="general">에피유즈랩스는 글로벌 시장에서 SAP 데이터 비식별화 전략이 규제 대응을 넘어 데이터 활용 기반으로 확장되고 있다고 강조했다. 실제 영국 통신사 BT는 대규모 SAP 테스트 데이터 관리 과제에 대응하기 위해 에피유즈랩스의 데이터 싱크 매니저 스위트를 도입, 운영 데이터 중 필요한 데이터만 선별 복제하고 민감 정보에 데이터 스크램블링을 적용해 GDPR 준수와 함께 테스트 데이터 정확성을 높였다. 기존 한 달이 걸리던 SAP 데이터 리프레시 작업을 최대 72시간 내로 단축하며 효율성과 통제 수준을 개선했다.</p> <p contents-hash="f6963ec8a154004a8c160e091a5057334487be525202f1c03f7b371023dd3e6d" dmcf-pid="ZeGsPCrNju" dmcf-ptype="general">네덜란드 금융기관 라보뱅크는 은행 당국(DNB) 규제에 따라 운영 환경 외 모든 SAP 데이터를 스크램블링해야 하는 요구에 직면해 데이터 싱크 매니저를 도입했다. 이를 통해 클라이언트 리프레시 자동화와 비운영 환경 SAP 데이터 스크램블링을 구현했으며 운영 문서를 94페이지에서 4페이지로 축소하고 디스크 공간 5TB 절감, 데이터 리프레시 시간 10시간 단축 성과를 거뒀다.</p> <p contents-hash="9fdb9937f328d075c33ea3ee124c99ed631149335926b61e1eafec1108638c14" dmcf-pid="5dHOQhmjoU" dmcf-ptype="general">이 밖에도 네슬레는 GDPR 시행 이후 유럽 내 SAP 시스템에 저장된 인사·고객 데이터를 안전하게 활용하기 위해 데이터 프라이버스 스위트를 도입해 개인정보 비식별화·가명 처리를 적용하고 규제 요건을 충족하면서도 테스트·분석 환경에서 SAP 데이터를 지속 활용할 수 있는 체계를 마련했다.</p> <p contents-hash="94d9a8587df76bcdbd675c5e513483a23e57b80271a1622bdf944173ee3a7c13" dmcf-pid="1JXIxlsAAp" dmcf-ptype="general">쉘은 비운영 시스템 데이터를 스크램블링하는 방식으로 공급업체·비즈니스 파트너·직원 데이터를 비식별화해 민감 정보 노출 없이 SAP 테스트 및 시스템 최적화를 수행했다. 기존 6주 소요되던 데이터 스크램블링 작업을 전체 리프레시와 결합해 5일 만에 완료했다.</p> <p contents-hash="67e0869c3065361802fe31f23d2cd0b7b58f54b28c7899504a253eb93d0a4995" dmcf-pid="tiZCMSOcj0" dmcf-ptype="general">프랑스 에너지 기업 엔지는 80TB 규모 SAP 시스템 내 개인정보를 식별·분석한 뒤 운영 데이터는 제거하고 비운영 데이터는 비식별화하는 전략을 수립해 데이터 프라이버시 스위트를 도입했다. 이를 통해 개인정보 감독기구(CNIL) 재감사를 안정적으로 통과했다.</p> <p contents-hash="b706b4e322bf10b1eee7b36d398c69c3edeeb3c6a3c6e304112e6b234c1dd8c8" dmcf-pid="Fn5hRvIkj3" dmcf-ptype="general">이같은 사례는 SAP 데이터 비식별화가 단순 보안 조치를 넘어 기업·공공기관의 데이터 활용 전략을 뒷받침하는 핵심 기반으로 진화하고 있음을 보여준다.</p> <p contents-hash="6a2b60b6ca01ccd28de2db886d1c58add55592236c42457193d4a0c1a20bebac" dmcf-pid="3L1leTCENF" dmcf-ptype="general">에피유즈랩스는 SAP S/4HANA 전환, 클라우드 이전, AI 기반 데이터 분석·자동화, 외부 파트너와의 공동 프로젝트 등에서 보호되지 않은 SAP 데이터는 자산이 아닌 사업 리스크가 될 수 있다는 점도 지적했다. 이런 과제를 데이터 프라이버시 스위트를 앞세워 해결해 나간다는 목표다.</p> <p contents-hash="579e6bdb20a70019143e63a51c7493eaaa9340c920af5090101c177d400f2f89" dmcf-pid="0otSdyhDjt" dmcf-ptype="general">에피유즈랩스 제임스 왓슨 데이터 프라이버시·보안 글로벌 총괄은 "SAP 데이터는 기업과 공공기관의 가장 중요한 자산이지만, 동시에 가장 엄격한 규제를 받는 정보이기도 하다"며 "데이터 프라이버시 스위트는 글로벌 기업과 공공기관의 실제 적용 사례를 통해 검증된 솔루션으로, 데이터를 단순히 숨기는 것이 아니라 안전하고 책임감 있게 활용할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="e263c6c6bfebc0730cfe22b788c3c29e4ef88c6b9fcc2dd51df36c3c57e921fd" dmcf-pid="pgFvJWlwN1" dmcf-ptype="general">한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 들러리 보다 실리…네카오 '국대 AI' 타이틀 내려놓은 이유 01-16 다음 '국가대표 AI' 경쟁 너머…뜨거운 韓 AI 개발 생태계 01-16 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 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