제한된 GCS 버킷의 고객 데이터를 조직 전체 분석을 위해 사전 처리하되, 민감한 필드를 보호하고 향후 사용을 위해 전체 데이터를 보존하며, 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 준수합니다.

이 솔루션은 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 준수하면서 민감한 필드를 보호하고 전체 데이터를 보존하는 데 가장 적합합니다. Dataflow는 GCS에서 데이터를 읽고, DLP API를 사용하여 민감한 필드를 마스킹하거나 토큰화하여 보호합니다. 마스킹된 데이터는 분석을 위해 BigQuery에 저장되며, 원본 데이터는 GCS에 보존됩니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 적절하지 않습니다. DLP API로 민감한 필드를 제거하면 전체 데이터가 보존되지 않습니다. CMEK로 Cloud Storage를 암호화하는 것은 저장 중인 데이터를 보호하지만, 분석을 위해 BigQuery로 이동할 때 데이터 내의 민감한 필드를 직접 마스킹하거나 토큰화하지 않습니다. Cloud KMS로 민감한 필드를 암호화하는 것은 데이터를 보호하지만, BigQuery에서 분석을 위해 암호 해독이 필요하며, 이는 복잡성을 증가시키고 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 완전히 충족하지 못할 수 있습니다.