Databricks Data Privacy - Korean
Databricks 데이터 프라이버시는 데이터 엔지니어가 Databricks Data Intelligence Platform에서 개인 데이터를 찾고, 보호하고, 삭제하고, 책임 있게 관리하는 방법을 가르칩니다. 프라이버시를 Unity Catalog와 Delta Lake 위에 구축된 기술적 결정과 컨트롤의 집합으로 다룹니다. 이 과정은 프라이버시를 보안, 거버넌스, 컴플라이언스와 구분한 뒤, 식별·보호·관리·검증 생명주기와 학습자가 모든 기법에 적용하는 짧은 의사결정 모델을 중심으로 작업을 구성합니다.
학습자는 먼저 Data Classification으로 민감 컬럼을 찾고, 거버넌스 태그로 각 컬럼의 처리 방식을 기록합니다. 태그 기반 속성 기반 액세스 제어(ABAC) 정책으로 해당 컬럼을 보호하고, 중앙 정책이 맞지 않으면 수동 컬럼 마스크와 행 필터를 사용합니다. 비식별화는 솔트 해싱, 별도로 거버넌스되는 볼트를 통한 토큰화, 컬럼 암호화로 더 나아가며, 솔트와 키는 Databricks Secrets에 보관합니다. 삭제권의 경우 요청을 추적하고, 분류와 리니지로 대상자의 데이터를 찾고, DELETE와 MERGE로 삭제 및 변경을 전파한 다음, REORG TABLE ... APPLY (PURGE)와 보존 기간을 고려한 VACUUM으로 기본 파일을 퍼지합니다. 과정은 리니지, 감사 로그, 쿼리 이력, Delta 테이블 이력을 결합하여 각 컨트롤이 작동했는지 보여주는 증거 추적으로 마무리됩니다.
모든 데이터는 합성 데이터입니다. 데모는 한 다국적 소매업체의 데이터 자산을 생명주기를 따라가며, 마스킹된 쿼리 결과, 빈 삭제 확인, 테이블 이력 항목처럼 컨트롤이 작동했다는 증거로 각 단계를 끝냅니다. 시나리오 기반 실습 두 개가 워크플로를 강화합니다. 첫 번째에서는 자회사 고객 테이블의 깨진 보호를 복구합니다. 두 번째에서는 반쯤 완료된 삭제 요청을 마무리하고 완료 증거를 구성합니다. 이 과정은 기술 과정이며 법률 자문을 제공하지 않습니다.
참고:
1. 이 강좌는 '데이터브릭을 사용한 고급 데이터 엔지니어링' 시리즈의 두 번째 강좌입니다.
2. SCORM 강의 파일을 이용할 때는 콘텐츠를 모두 학습한 후 SCORM 창을 닫으시기 바랍니다. ‘다음 강의’ 버튼을 클릭하지 마십시오. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.
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이 과정에서는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자들을 위해 내용이 개발되었습니다:
• Databricks 워크스페이스 기본 사용법(탐색, 노트북 열기, 셀 실행)
• Unity Catalog 개념(카탈로그, 스키마, 테이블, 권한 부여)에 대한 이해
• 중급 SQL(조인, 집계, MERGE 문)
• Delta Lake 테이블 기본(테이블 이력 및 타임 트래블)
• 메달리온(bronze, silver, gold) 아키텍처와 같은 계층형 데이터 파이프라인에 대한 이해
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