더러운 데이터는 비즈니스 위험입니다

우리가 주로 데이터와 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻는 능력에 기반한 비즈니스 모델을 향해 나아감에 따라 데이터 무결성 문제는 비즈니스에 점점 더 큰 영향을 미치게 될 것이며, 필연적으로 최종 이익에도 영향을 미칠 것입니다.

2019년 하반기, 비디오 게임(포트나이트) 플레이어를 둘러싼 e스포츠 산업의 논란이 터졌습니다. 논란의 핵심은 그의 나이였다. 아시다시피, 게임은 어느 나이에서나 즐길 수 있지만, 경쟁적으로 게임을 즐기려면 13세가 되어야 합니다. 상금 획득은 사소한 일이 아니다. 현금 컵을 따면 수십만 달러에서 수백만 달러까지 챙길 수 있어서 재능 있는 아이들에게는 거짓말을 할 이유가 수백만 가지나 된다.

작년의 문제는 우승자 중 한 명이 그런 짓을 했다는 걸 인정했다는 겁니다. 이 사건으로 인해 해당 플레이어는 트위터와 인기 스트리밍 플랫폼인 트위치에서 추방당하면서 게임 커뮤니티 전반에 큰 파장을 일으켰습니다. 이는 포트나이트 커뮤니티에서 "에이지 게이트"라고 불리는 현상으로 이어졌습니다. 대규모로, 젊은 플레이어들은 개발사인 에픽 게임즈가 토너먼트에 참가할 자격을 갖춘 플레이어만 참여하도록 보장하기 위해 나이 확인을 해야 했습니다.

문제는, 물론 선수가 한 번 거짓말을 하면, 다시 거짓말을 하는 것을 막을 방법이 없다는 것입니다. 이는 사용자가 제공한 데이터를 검증하는 것이 어렵다는 것을 보여주기 때문에 일반적으로 문제가 됩니다.

데이터 무결성

데이터의 무결성(정확성)을 검증할 수 없는 것은 디지털 전환의 세 번째 단계를 모색 중이거나 해당 단계로 이동 중인 조직에게 매우 심각한 문제가 될 수 있습니다. 이 단계는 데이터에 크게 의존합니다. 해당 데이터는 사업을 수행하는 데 사용될 뿐만 아니라 패턴 및 행동 인식의 기반을 형성합니다. 이는 인간의 개입 없이 자동으로 운영 및 비즈니스 결정을 내리는 고급 분석을 구현합니다.

그리고 오염되었을 수도 있습니다.

더티 데이터가 비즈니스에 미치는 영향을 과소평가할 수 없습니다. 이는 비즈니스 데이터를 빼내거나 손상시키도록 설계된 SQL 주입 이상의 공격입니다. 이는 사업 결정을 내리는 기계와 사람들을 오도하려는 의도로 합법적인 거래 형태를 취하는 훨씬 더 미묘한 유형의 공격입니다.

제품 X에 대한 인기가 치솟으면서 분석가와 사업 분석가는 수요가 실제보다 높다고 생각합니다. 공급을 보장하기 위해 자원이 이동되고 이는 이후 전체 공급 및 유통망에 반영됩니다.

하지만 그 후에는 아무것도 없었습니다. 실제 수요는 없습니다. 거짓된 명분으로 수요가 만들어졌기 때문입니다. 봇이 주문한 것이지 실제 사람이 주문한 것이 아니라는 이유로 주문이 갑자기 취소되거나 무시되는 경우가 있습니다. 기업은 대응하기 위해 급히 자원을 재조정하고 여파를 처리하려고 노력합니다.

더티 데이터로 인해 기업에 미치는 영향은 실제적이고 최종 이익에 상당한 영향을 미칠 것입니다.

디지털 혁신의 후반 단계에서는 이러한 유형의 공격, 즉 비즈니스 계층 공격을 퇴치하고 예방하는 것이 최우선 과제입니다. 그렇게 하려면 마치 불에는 불로, 더 많은 데이터로, 더욱더 많은 데이터로 맞서야 합니다. 이러한 데이터는 고급 분석이 합법적인 거래로 위장한 공격을 인식하고 거부하는 데 도움이 됩니다.

이건 단순한 사업적 문제 이상입니다. 이는 앱 서비스, 인프라 및 앱의 결합된 데이터 세트가 필요한 데이터 무결성 과제입니다. 계측 가능한 모든 삽입 지점은 고급 분석을 통해 비즈니스 계층 공격을 차단할 수 있는 강력한 원격 측정 데이터를 방출하도록 계측되어야 합니다. 데이터 무결성을 손상하려는 시도를 식별할 수 있는 미묘한 신호와 패턴은 머신 러닝을 사용하고 클라우드에서 제공하는 막대한 컴퓨팅 성능을 활용하여 대규모 데이터 세트를 집중적으로 분석해야만 발견할 수 있습니다. 봇을 식별하는 것부터 비정상적인 행동을 인식하는 것까지 합법적인 사업과 악의적인 공격을 구별하는 능력은 사업의 성공뿐만 아니라 생존에도 매우 중요합니다.

우리는 아이들이 온라인에서 나이를 속이는 것을 결코 막을 수 없을지도 모릅니다. 적어도 기술로는 말이죠. 하지만 우리는 더러운 데이터와 관련하여 얻은 교훈을 활용하여 비즈니스 계층 공격에 대한 적절한 방어를 제공할 수 있는 더 나은 앱 서비스와 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.