데이터는 소중하다는 것이 현대의 일반적인 통념입니다. 물론 그렇습니다. 하지만 정말 모든 데이터를 영원히 보관해야 할까요? 이 질문은 오랫동안 연구자들의 고민을 자아낸 흥미로운 주제 중 하나가 되었습니다. "데이터를 얼마나 오래 보존하느냐"고 물으면 아마 대부분 "영원히"라고 답할 것입니다. 그러나 다시 한번 생각해 볼 필요가 있습니다. 판단할 확고한 기준은 없지만, 데이터를 영원히 보관하는 것은 결코 현실적이지 않다는 점은 분명합니다.
가능성만 따지면 같은 데이터를 수년간 계속 백업할 수 있습니다. 하지만 그럴 가치가 있을까요? 답을 구하신다면, 데이터를 영원히 보관하기보다 주기적으로 백업을 업데이트할 것을 권합니다. 왜냐고요? 그 많은 데이터로 무엇을 하실 계획인가요? 우리는 한 대의 기기만 사용하지 않습니다. 여러 기기를 사용하고 있고, 그 모든 곳에서 수집된 데이터를 과연 제대로 활용하고 있을까요? 예를 들어 보겠습니다. 일상 활동을 추적하는 스마트 기기를 가지고 계실 텐데, 수집된 데이터를 의미 있는 용도로 활용하시나요? 아마 그렇지 않을 가능성이 높습니다. 그렇다면 데이터를 쌓아두는 데 무슨 의미가 있겠습니까? 무의미한 그래프를 분석하는 취미가 아니라면, 큰 쓸모가 없는 것입니다.
출처: returnofkings.com
"모든 데이터는 가치 있다"는 말을 우리도 압니다. 하지만 이제 이것은 시대에 뒤떨어진 통념입니다! 선택된 데이터만이 진짜 가치를 지닙니다. 그 이유는 이 명제가 인터넷 초창기에 나온 것이기 때문입니다. 당시 사람들은 예쁜 데스크톱 배경화면을 구하거나, 일자리를 찾거나, 귀여운 강아지 사진을 찾아 인터넷을 검색하던 시절이었습니다. 지금 그 시절의 데이터에 머신러닝 알고리즘을 돌려본다고 상상해 보세요. 어떤 배경화면이 더 선호되는지, 어떤 견종이 사람들에게 가장 매력적인지 알아낼 수 있을 것입니다. 그런데 우리는 이미 그 답을 알고 있습니다. 그렇다면 그 데이터가 어떻게 유용하겠습니까? 수집된 데이터 전체는 '무용지물'이라는 낙인이 찍히는 셈입니다.
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그렇다면 어떻게 하는 것이 좋을까?
저장 비용은 다른 서비스에 비해 저렴한 편입니다. 하지만 그렇다고 고양이 사진을 마음껏 보관해도 된다는 뜻은 아닙니다. 저장 공간에 작은 비용이라도 지불했다면, 그만큼의 가치를 만들어야 합니다. 따라서 정기적으로 데이터를 점검하고 더 이상 중요하지 않은 파일들은 과감히 삭제할 것을 권장합니다.
"내 데이터가 머신러닝이나 AI 알고리즘 발전에 도움이 될 것"이라고 생각하는 분들께는 안타까운 소식이 있습니다. 머신러닝은 마법이 아니라 알고리즘으로 작동하기 때문입니다. 서로 비슷하거나 본인의 관점에서만 중요해 보이는 데이터는 머신러닝과 AI 알고리즘이 다루는 수준을 넘어서는 경우가 대부분입니다.
출처: autodesk.com
데이터 보호법: 딜레마 해결인가, 혼란 가중인가?
결론부터 말하면 둘 다 아닙니다. 대신 중요한 결정을 여러분에게 맡길 뿐입니다. 데이터 보호법에는 구체적인 보관 기간에 대한 언급은 없지만, 필요 이상으로 오래 데이터 백업을 보관해서는 안 된다고 명시하고 있습니다. 삭제 버튼을 누르기 어려워하는 분들이라면, 데이터는 시간이 지나면 낡아 쓸모가 없어질 수 있다는 사실을 기억해야 합니다. 물론 은퇴 후에 고등학교 프로젝트를 다시 펼쳐볼 계획이 아니라면 말이죠. 학창 시절 프로젝트를 추억하며 시간을 보내기보다는, 지금의 중요한 일에 집중하는 편이 훨씬 생산적일 것입니다.
결론
우리는 타인에게 유용하지 않은 데이터까지 보유하지 않으며, 저장 공간을 지속적으로 업데이트합니다. 지금은 필수적으로 보이는 파일도 몇 달 후에는 그렇지 않을 수 있습니다. 쓸모없는 정보만 쌓아두지 않으려면 저장 공간을 주기적으로 정리해야 합니다. 그렇게 확보된 공간에는 오늘의 여러분에게 진짜 유용한 데이터를 저장하세요.
물론 어린 시절 사진이나 소중한 추억이 담긴 데이터를 삭제하라는 것은 아닙니다. 다만 쓸모없는 파일과 폴더는 과감히 정리하는 지혜가 필요합니다.
그리고 만약 모든 데이터를 완벽하게 관리하지 못하더라도, 괜찮습니다!