Microsoft 365 AI 전략에서 아키텍처 엔트로피를 줄이는 방법

By Mirko Peters · 2026-03-25

소유권을 확립하고, 사용하지 않는 리소스를 정리하며, 수명 주기 정책을 시행하여 Microsoft 365 AI 전략의 아키텍처 엔트로피를 줄이십시오.

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AI가 Microsoft 365 환경에 혼란을 만들어 내는 것은 아닙니다. 이미 존재하는 혼란을 증폭시킬 뿐입니다. 아키텍처 엔트로피는 시스템 내부의 무질서와 복잡성을 의미합니다. 이러한 무질서는 잘못된 구성과 보안 위험 증가로 이어집니다. AI 전략을 확장하는 초기에는 생산성이 향상되는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 통제되지 않은 워크플로와 데이터 확산은 거버넌스 문제를 일으킬 수 있습니다. AI의 잠재력을 온전히 활용하려면 먼저 환경의 아키텍처 엔트로피를 줄여야 합니다.

핵심 요약

• 아키텍처 엔트로피는 Microsoft 365 환경의 무질서를 의미하며, 이는 잘못된 구성과 보안 위험으로 이어집니다.
• 거버넌스의 혼란을 줄이고 책임 체계를 마련하려면 모든 팀과 사이트에 대해 명확한 소유권을 설정하십시오.
• 비활성 팀을 보관하여 환경을 정리하면 사용자가 활성 리소스를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
• 끊어진 권한 상속을 바로잡아 사용자에게 적절한 액세스 권한을 부여하고 승인되지 않은 데이터 노출을 방지하십시오.
• 사용되지 않는 팀과 사이트가 쌓이지 않도록 리소스를 자동으로 관리하는 수명 주기 정책을 구현하십시오.
• 민감도 레이블을 사용해 데이터를 분류하고 필요한 보호 조치를 적용하여 데이터 유출 위험을 줄이십시오.
• 정기적인 액세스 검토를 수행하여 승인된 사용자만 민감한 정보에 접근하도록 하고 보안을 강화하십시오.
• 거버넌스와 데이터 가시성에 중점을 두고 AI를 고려하여 Microsoft 365 환경을 설계하면 효과적인 AI 통합을 지원할 수 있습니다.

아키텍처 엔트로피란 무엇인가?

아키텍처 엔트로피는 Microsoft 365 환경 내부의 무질서와 복잡성을 의미합니다. 이러한 무질서는 잘못된 구성, 보안 위험, 비효율로 이어질 수 있습니다. 아키텍처 엔트로피를 이해하면 AI 전략을 확장하기 전에 주의가 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다.

실제 사례

사용되지 않는 팀 및 그룹

많은 조직이 특정 프로젝트나 이니셔티브를 위해 팀과 그룹을 만듭니다. 하지만 프로젝트가 끝나도 팀은 대개 그대로 남아 있습니다. 이러한 잡동사니는 사용자를 혼란스럽게 하고 탐색을 어렵게 만듭니다. 90%의 조직이 과도한 관리자 권한을 부여하고 있다는 사실을 확인하게 될 수도 있으며, 이는 혼란을 더욱 키웁니다. 사용되지 않는 팀은 환경에 불필요한 복잡성을 더해 아키텍처 엔트로피를 높입니다.

끊어진 권한 상속

또 다른 흔한 문제는 끊어진 권한 상속입니다. 특정 수준에서 권한을 변경하면 환경 전반에서 액세스 권한의 흐름이 깨질 수 있습니다. 이러한 불일치는 승인되지 않은 액세스로 이어지거나, 반대로 사용자가 필요한 리소스에 접근하지 못하게 할 수 있습니다. AI와 같은 새로운 기술을 이러한 기본 문제를 해결하지 않은 채 도입하면 거버넌스 부채가 쌓일 수 있습니다.

숨은 복잡성

중복된 SharePoint 사이트

중복된 SharePoint 사이트는 대개 계획 부족이나 거버넌스 부재에서 비롯됩니다. 여러 팀이 조율 없이 비슷한 사이트를 만들면 혼란이 생기고 리소스가 낭비됩니다. 이러한 중복은 아키텍처 엔트로피를 키워 사용자가 올바른 정보를 찾기 어렵게 만듭니다. 또한 온프레미스와 클라우드 시스템 간의 복잡한 통합에 직면할 수도 있으며, 이는 환경을 더욱 복잡하게 만듭니다.

수명 주기 거버넌스 부재

수명 주기 거버넌스가 부족하면 숨은 복잡성이 더 심해집니다. 리소스의 생성, 유지 관리, 삭제를 관리하는 명확한 정책이 없으면 환경이 빠르게 혼란스러워질 수 있습니다. 기본 설정이 충분한 보안을 제공한다고 생각하기 쉽지만, 이런 가정은 취약점으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 기본 설정에 과도하게 의존하는 것은 API 남용이나 토큰 탈취 같은 위험에 조직을 노출시킬 수 있습니다.

이런 아키텍처 엔트로피의 사례를 알아두면, Microsoft 365 환경을 정리하기 위한 선제적 조치를 취할 수 있습니다. 지금 이런 문제를 해결해 두면 앞으로 더 효과적인 AI 전략을 세우는 데 도움이 됩니다.

AI가 상황을 더 악화시키는 이유

AI는 Microsoft 365 환경을 단순하게 만들지 않고, 기존의 혼란을 증폭시킵니다. 이런 현상을 흔히 Post-SaaS Paradox라고 합니다. 조직이 SaaS(Software as a Service) 모델로 전환하면서 발생하는 복잡성을 간과하는 경우가 많습니다. AI가 이런 혼란을 키우는 방식은 다음과 같습니다.

맥락으로서의 복잡성

AI는 시스템에 새로운 복잡성 계층을 더합니다. 이 복잡성은 의사 결정을 위한 맥락이 될 수도 있지만, 심각한 문제로 이어질 수도 있습니다. 고려해야 할 핵심 사항은 다음과 같습니다.

1. AI 연결: AI 시스템은 Microsoft 365 환경의 여러 요소를 연결합니다. 파일, 대화, 권한, ID를 서로 연결하며, 제대로 관리하지 않으면 이런 상호 연결이 시스템 전반의 위험을 만들 수 있습니다.

2. 잘못된 구조 = 잘못된 답변: 기반 구조에 결함이 있으면 AI도 결함이 있는 결과를 만들어 냅니다. 한 보고서에 따르면 Microsoft 365 관리 팀의 53%가 AI가 관리할 수 있는 속도보다 빠르게 도입되고 있다고 답했습니다. 이는 많은 조직이 AI 통합으로 인해 복잡성이 커지는 상황에 직면해 있음을 보여줍니다.

AI 출력에 내재된 불확실성은 예측할 수 없는 결과로 이어질 수 있습니다. 이런 아키텍처 엔트로피를 키우는 요인은 다음과 같습니다.

• 내재된 불확실성: AI 시스템은 복잡성 때문에 예측할 수 없는 결과를 낼 수 있습니다.
• 투명성 부족: AI의 설명 가능성이 부족하면 혼란이 생길 수 있습니다.
• 복잡한 학습 데이터: 다양한 데이터 소스는 예상치 못한 결과를 낳아 무질서를 키울 수 있습니다.
• 외부 코드 포함: 독점 코드를 사용하면 리소스를 낭비하고 무질서를 더할 수 있습니다.
• 사이버 보안 과제: AI를 활용한 공격은 시스템 아키텍처를 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다.

보시다시피 AI는 기존의 혼란을 해결하기보다 운영 단계에서 그대로 드러내고 키웁니다. 데이터 정확성과 규정 준수를 보장하려면 견고한 거버넌스 프레임워크가 필요합니다. AI 시스템을 지속적으로 모니터링하면 데이터 관리와 관련된 위험을 식별하고 완화하는 데 도움이 됩니다. Microsoft Copilot과 같은 도구는 오용을 방지하고 윤리적 사용을 보장하기 위해 명확한 정책과 감독이 필요합니다.

잘못된 구조 = 잘못된 답변

AI가 가져오는 복잡성은 신뢰할 수 없는 결과로 이어질 수 있습니다. 이를 효과적으로 관리하려면 동적 거버넌스 프레임워크를 구현해야 합니다. 이 프레임워크에는 다음이 포함되어야 합니다.

• 최소 권한 액세스 모델: 의도하지 않은 변경 위험을 줄이기 위해 AI 에이전트의 권한을 제한합니다.
• 별도의 ID 모델: AI 에이전트가 자신의 작업을 제어하고 감사할 수 있도록 범위가 지정된 액세스 권한을 갖도록 합니다.
• 지속적인 모니터링 및 감사: 권한 누적(privilege creep)과 승인되지 않은 작업을 탐지합니다.

이런 복잡성을 해결하면 더 신뢰할 수 있는 AI 전략을 수립할 수 있습니다. 복잡성을 관리하는 것은 AI 의사 결정이 신뢰할 수 있고 워크플로에 효과적으로 통합되도록 하는 데 매우 중요합니다.

엔트로피를 키우는 3가지 증폭 요인

Microsoft 365 환경에서 아키텍처 엔트로피는 대개 세 가지 주요 요인에서 비롯됩니다. 바로 ID 확산, 콘텐츠 혼란, 그리고 수명 주기 관리 없이 이루어지는 협업입니다. 이러한 증폭 요인을 이해하면 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다.

ID 확산

ID 확산은 조직에 명확한 소유자 없이 사용자 계정과 역할이 지나치게 많을 때 발생합니다. 이런 상황은 여러 문제로 이어질 수 있습니다.

불명확한 소유권

소유권이 불분명하면 책임 의식이 약해집니다. 다음과 같은 현상이 나타날 수 있습니다.

• 지정된 소유자가 없으면 콘텐츠 처리가 비효율적으로 이루어집니다.
• 통제되지 않은 사이트 확산으로 사용자가 혼란을 겪게 됩니다.
• 직원이 민감한 정보를 실수로 노출할 수 있어 데이터 유출 위험이 높아집니다.

과도한 역할

역할이 너무 많으면 거버넌스가 복잡해집니다. 그 결과는 다음과 같습니다.

• 팀 간의 우발적인 충돌과 일정 중복이 발생합니다.
• 독립된 팀이 전체적인 영향을 고려하지 않고 작업 부하를 조정합니다.
• 작업 공간 권한이 시간이 지나면서 점차 저하되는 권한 드리프트가 생겨 액세스 관리가 더 어려워집니다.

ID 확산은 환경 내에 "엔트로피 발생원"을 만들어 냅니다. 통제되지 않은 작업 공간은 거버넌스를 복잡하게 만들고 결국 사용되지 않는 자산으로 이어집니다.

콘텐츠 혼란

콘텐츠 혼란은 Microsoft 365 환경에 구조와 분류 체계가 없을 때 나타납니다. 이러한 혼란은 사용자에게 상당한 어려움을 야기할 수 있습니다.

구조 부재

체계가 없는 환경은 혼란으로 이어집니다. 콘텐츠 혼란의 대표적인 모습은 다음과 같습니다.

직원의 약 30%가 비활성 콘텐츠를 관리하지 않습니다. 이러한 방치는 환경을 어지럽히고 잠재적인 보안 문제로 이어집니다.

분류 부재

적절한 분류가 없으면 혼란이 더 커질 위험이 있습니다. 명확한 범주가 없으면 사용자가 필요한 리소스를 찾기 어렵습니다. 이러한 무질서는 비효율과 보안 위험 증가로 이어질 수 있습니다.

수명 주기 없는 협업

수명 주기 관리 없이 이루어지는 협업은 아키텍처 엔트로피를 크게 높일 수 있습니다. 거버넌스 없이 팀을 빠르게 만들면 혼란이 생깁니다.

관리되지 않는 팀

많은 조직이 관리되지 않는 팀 문제를 겪고 있습니다. 예를 들어 18개월이 지나면 테넌트에 12,000개의 팀이 생길 수 있으며, 그중 상당수는 비활성 상태이거나 소유자가 없습니다. 이러한 확산 효과로 필요한 리소스를 찾기가 더 어려워집니다.

거버넌스 공백

흔히 나타나는 거버넌스 공백은 다음과 같습니다.

• 게스트 확산
• 과도한 권한
• 데이터 유출
• 일관되지 않은 외부 공유 정책

이러한 공백은 스토리지 비용 증가, 협업 저하, 민감하거나 오래된 정보의 노출 증가로 이어질 수 있습니다.

이러한 엔트로피 증폭 요인을 해결하면 더 체계적이고 효율적인 Microsoft 365 환경을 만들 수 있습니다. 이러한 체계화는 성공적인 AI 전략의 기반이 됩니다.

아키텍처 엔트로피를 줄이는 방법

소유권 확립

모든 팀

모든 팀에 명확한 소유자를 지정하는 것이 중요합니다. 특정 개인을 소유자로 지정하면 책임 소재가 분명해집니다. 이러한 책임 의식은 혼란을 예방하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 소유자가 지정되지 않으면 거버넌스는 대개 IT 부서로 넘어갑니다. IT 팀은 대규모 환경에서 비즈니스 민감도를 효과적으로 판단하기 어렵습니다. 그 결과 위험과 비효율이 커질 수 있습니다.

CIO에게 소유권은 책임의 중심축입니다. 소유권을 확립하면 거버넌스가 중앙 집중식 통제에서 분산된 책임 체계로 전환됩니다.

모든 사이트

Microsoft 365 환경의 모든 사이트에는 소유자가 있어야 합니다. 각 사이트에는 목적과 콘텐츠를 이해하고 있는 지정된 소유자가 필요합니다. 이렇게 역할을 명확히 하면 혼란이 줄고 리소스가 계속 유용하게 유지됩니다. 사이트 소유자를 쉽게 식별할 수 있도록 명명 표준을 도입할 수도 있습니다.

확장하기 전에 정리하기

AI 전략을 확장하기 전에 먼저 환경을 정리하십시오. 이 단계는 아키텍처 엔트로피를 줄이는 데 필수적입니다.

활동이 없는 팀 보관하기

먼저 활동이 없는 팀을 보관하십시오. 예를 들어 6개월처럼 일정 기간 사용되지 않은 팀을 식별합니다. 이러한 팀을 보관하면 불필요한 항목이 줄고 사용자가 활성 리소스를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

권한 상속 문제 해결하기

다음으로 권한 상속 문제를 해결하십시오. 현재 권한을 검토하고 끊어진 상속을 수정합니다. 이렇게 하면 사용자가 리소스에 적절한 액세스 권한을 갖게 됩니다. 권한을 강화하면 민감한 데이터에 대한 무단 액세스를 방지할 수 있습니다.

수명 주기 정책 구현하기

수명 주기 정책을 구현하는 것은 Microsoft 365 환경의 질서를 유지하는 데 필수적입니다.

만료 정책

팀과 사이트에 대한 만료 정책을 설정하십시오. 이러한 정책은 지정된 기간 동안 활동이 없으면 리소스를 자동으로 제거하거나 보관합니다. 이 방식은 사용되지 않는 리소스가 쌓이는 것을 막고 환경을 깔끔하게 유지하는 데 도움이 됩니다.

명명 표준

팀과 사이트에 대한 명명 표준을 수립하십시오. 일관된 이름은 사용자가 리소스를 빠르게 식별하도록 돕고 중복을 줄입니다. 접두사-접미사 명명 정책을 사용하는 것도 고려해 보십시오. 예를 들어 그룹을 구분하기 위해 "Grp_Name" 또는 "[Department]"를 사용할 수 있습니다.

이러한 전략을 구현하면 Microsoft 365 환경의 아키텍처 엔트로피를 크게 줄일 수 있습니다. 이렇게 줄어든 복잡성은 AI 전략이 성장할 수 있는 더 체계적이고 효율적인 공간을 만들어 줍니다.

데이터 노출 제어하기

Microsoft 365 환경에서 데이터 노출을 효과적으로 제어하려면 두 가지 핵심 전략, 즉 민감도 레이블 사용과 액세스 검토를 구현해야 합니다.

민감도 레이블

민감도 레이블은 데이터를 분류하고 필요한 보호를 적용하는 데 중요한 역할을 합니다. 다음과 같이 도움이 됩니다.

• 데이터 분류: 민감도 레이블을 사용하면 기밀 수준에 따라 데이터를 분류할 수 있습니다. 이 분류를 통해 어떤 데이터에 보호가 필요한지 파악할 수 있습니다.
• 보호 적용: 암호화와 액세스 제한 같은 보호를 적용할 수 있습니다. 이를 통해 승인된 사용자만 민감한 정보에 액세스할 수 있습니다.
• 무단 작업 방지: 레이블은 민감한 데이터의 무단 복사, 인쇄 또는 공유를 방지하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 데이터 유출 위험이 줄어듭니다.
• 사용자 안내: 기밀 수준을 전달함으로써 민감도 레이블은 사용자가 데이터를 적절하게 처리하는 방법을 안내합니다. 이는 책임 있는 데이터 관리를 촉진합니다.

민감도 레이블을 구현하는 것은 Microsoft 365 환경에서 보안과 규정 준수를 유지하는 데 필수적입니다.

액세스 검토

정기적인 액세스 검토는 데이터 노출을 통제하는 데 있어 또 하나의 중요한 단계입니다. 액세스 검토를 통해 승인된 사용자만 민감한 정보에 접근할 수 있도록 보장할 수 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 무단 액세스 식별: 정기적인 검토를 통해 더 이상 액세스가 필요하지 않은 사용자를 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 실수로 인한 노출 위험을 최소화할 수 있습니다.
• 규정 준수 유지: 액세스 검토는 데이터 보호 규정 준수를 지원합니다. 조직이 법적 요구 사항을 준수하고 있음을 보장하는 데 도움이 됩니다.
• 보안 강화: 민감한 데이터에 대한 액세스를 제한함으로써 전반적인 보안 태세를 강화할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 취약점을 줄여 줍니다.

AI 컨텍스트를 위한 설계

AI 통합을 효과적으로 수행하려면 AI 컨텍스트를 고려하여 Microsoft 365 환경을 설계하는 것이 매우 중요합니다. 다음의 핵심 전략을 검토해 보시기 바랍니다.

AI를 위한 거버넌스

AI 거버넌스는 기존 거버넌스와 다릅니다. 사용자보다는 자율적인 AI 에이전트를 관리하는 데 초점을 맞춥니다. AI에 대해 효과적인 거버넌스를 수립하는 방법은 다음과 같습니다.

AI에 대한 명확한 거버넌스를 수립하면 AI 시스템이 정의된 범위 내에서 작동하도록 보장할 수 있으며, 자율적 의사 결정과 관련된 위험을 줄일 수 있습니다.

데이터 가시성

효과적인 AI 운영을 위해서는 데이터 가시성을 확보하는 것이 필수적입니다. 데이터 가시성을 높이기 위한 단계는 다음과 같습니다.

1. 데이터 거버넌스 수립: 데이터를 민감도에 따라 분류하고 액세스 제어를 적용합니다. 이를 통해 AI 데이터를 안전하고 규정을 준수하는 방식으로 사용할 수 있습니다.
2. 데이터 증가에 대한 계획 수립: 현재 데이터 양과 처리 요구 사항을 문서화합니다. 이를 통해 향후 증가에 적합한 Azure 서비스를 선택하는 데 도움이 됩니다.
3. 데이터 수명 주기 관리: 체계적인 수집과 스토리지 계층화를 구현합니다. Responsible AI Dashboard와 같은 도구를 사용하여 편향을 모니터링하고 데이터 품질을 보장합니다.
4. 책임 있는 데이터 사용 방식 준수: 데이터 계보를 추적하고 보존 정책을 시행합니다. 이를 통해 AI 성능과 개인정보 보호 문제 사이의 균형을 유지할 수 있습니다.
5. 책임 있는 AI 전략 수립: 원칙을 운영 통제 방안으로 바꿉니다. 설계 검토, 위험 평가, 정책 시행을 포함합니다.

데이터 가시성에 집중하면 보안과 규정 준수를 유지하면서 AI 전략을 지원하는 견고한 프레임워크를 구축할 수 있습니다.

사고방식의 전환

AI를 위한 설계

AI의 역할 이해하기

사용자 중심 설계에서 AI 중심 설계로 전환하려면 사고방식의 상당한 변화가 필요합니다. "윤리적 디자인 해커"의 역할을 맡아야 합니다. 즉, 사용자의 요구에 대응하는 데 그치지 않고 AI와 관련된 잠재적 오용과 위험을 예측해야 한다는 의미입니다. AI의 작동 원리를 깊이 이해하면 취약점이 드러나기 전에 이를 식별할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 설계 전략을 사후 대응형에서 선제형으로 바꿔 줍니다. 빠르게 변화하는 기술 환경에서 혁신을 강조하는 동시에 사용자를 보호할 책임도 함께 지게 됩니다.

이 새로운 패러다임에서 AI는 설계 프로세스의 중심에 놓입니다. AI가 사용자와 상호 작용하는 방식과 처리하는 데이터를 고려해야 합니다. 이러한 이해를 바탕으로 기능성뿐 아니라 보안과 윤리성까지 갖춘 시스템을 만들 수 있습니다. AI를 염두에 두고 설계하면 위험을 최소화하면서 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

거버넌스에 대한 시사점

AI를 위해 설계하면 Microsoft 365에서 거버넌스와 데이터 관리에 접근하는 방식도 달라집니다. 주요 시사점은 다음과 같습니다.

• 한 대형 엔터테인먼트 기술 기업은 Microsoft 365 E5로 이전한 뒤, AI 혁신을 지원하기 위해 보안과 데이터 거버넌스를 현대화했습니다.
• 이들은 Microsoft 365 Copilot과 같은 AI 도구에 대한 투자 효과를 극대화하면서도 데이터 노출을 막으려면 안전하고 거버넌스가 잘 갖춰진 환경이 필요하다고 판단했습니다.
• 보안 정책과 규정 준수 조치를 통합하는 포괄적인 데이터 거버넌스 전략을 수립했습니다. 이 전환을 통해 분산되어 있던 보안 환경이 책임 있는 AI 도입을 위한 일관된 프레임워크로 바뀌었습니다.

조직에서 AI를 도입할 때는 거버넌스를 최우선으로 고려해야 합니다. 여기에는 데이터 관리, 액세스 제어, 규정 준수에 대한 명확한 정책 수립이 포함됩니다. 이렇게 하면 민감한 정보를 보호하면서 AI 이니셔티브를 뒷받침하는 안전한 환경을 만들 수 있습니다.

AI 전략을 확장하기 전에 아키텍처 엔트로피를 해결하는 것이 무엇보다 중요합니다. 깨끗하고 체계적인 Microsoft 365 환경은 효과적인 AI 배포의 토대가 됩니다. 이를 소홀히 하면 비효율과 거버넌스 실수로 이어질 수 있습니다. 실제로 Microsoft 365 배포의 73%에서 거버넌스 문제가 발생하고 있으며, 이 영역을 간과할 때의 위험성을 잘 보여줍니다.

지식 전략을 구현하면 거버넌스와 데이터 관리가 강화됩니다. 책임 소재와 규정 준수를 확보하면서 AI 이니셔티브도 함께 지원할 수 있습니다. 강력한 지식 전략의 핵심 이점을 다음과 같이 살펴보시기 바랍니다:

지금 바로 Microsoft 365 환경을 AI에 대비하기 위한 실행 가능한 조치를 취하십시오. 소유자를 지정하고, 사용하지 않는 리소스를 정리하며, 수명 주기 정책을 구현하십시오. 이러한 노력은 보안과 효율성을 유지하면서 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 될 것입니다.

자주 묻는 질문

Microsoft 365에서 아키텍처 엔트로피란 무엇입니까?

아키텍처 엔트로피는 Microsoft 365 환경 내의 무질서와 복잡성을 의미합니다. 이로 인해 잘못된 구성, 보안 위험, 비효율이 발생할 수 있습니다.

AI는 아키텍처 엔트로피를 어떻게 증폭시킵니까?

AI는 시스템에 이미 존재하는 혼란을 드러내고 가속화합니다. 다양한 요소를 연결하여 근본적인 복잡성을 더 분명하게 보여주고 이를 실제 운영에 반영되도록 만듭니다.

엔트로피를 줄이는 데 소유권이 중요한 이유는 무엇입니까?

모든 팀과 사이트에 소유자를 지정하면 책임 소재가 명확해집니다. 명확한 소유권이 없으면 거버넌스가 기본적으로 IT 부서로 넘어가 위험과 비효율이 늘어납니다.

아키텍처 엔트로피를 유발하는 일반적인 문제에는 어떤 것이 있습니까?

일반적인 문제로는 사용되지 않는 Teams 및 그룹, 끊어진 권한 상속, 중복된 SharePoint 사이트, 수명 주기 거버넌스 부재 등이 있습니다.

Microsoft 365 환경을 어떻게 정리할 수 있습니까?

비활성 상태의 팀을 보관하고, 권한 상속을 바로잡으며, 수명 주기 정책을 구현하여 리소스를 효과적으로 관리하면 정리할 수 있습니다.

민감도 레이블은 어떤 역할을 합니까?

민감도 레이블은 기밀성 수준에 따라 데이터를 분류합니다. 필요한 보호 조치를 적용하고 민감한 정보에 대한 무단 액세스를 방지하는 데 도움이 됩니다.

액세스 검토는 얼마나 자주 수행해야 합니까?

정기적인 액세스 검토는 최소 분기마다 수행해야 합니다. 이 방식은 승인된 사용자만 민감한 데이터에 액세스할 수 있도록 보장하여 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다.

AI 컨텍스트를 위한 설계가 중요한 이유는 무엇입니까?

AI 컨텍스트를 고려한 설계는 Microsoft 365 환경이 AI 통합을 효과적으로 지원하도록 보장합니다. 거버넌스와 데이터 가시성을 강조하여 AI 운영과 관련된 위험을 줄여 줍니다.