데이터 품질관리 및 보안현황은 정보화 전략 계획(ISP) 또는 정보시스템 마스터 플랜(ISMP)를 진행하다보면 발주업체에 요청하는 기본 정보 중 하나입니다. 그런데, “데이터 품질관리 및 보안현황 자료”라고 요청하게 되면 발주처는 어떤 정보를 주어야 하는 것인지 이해하기 어려운 경우가 있습니다. 이에 각 항목을 아래와 같이 체계적으로 설명함으로써 “데이터 품질관리 및 보안현황” 에 대한 이해를 돕고 요청한 자료를 받을 수 있습니다.
데이터 품질관리 및 보안 현황
1. 현재 데이터베이스 및 데이터 관리 체계
- 데이터베이스 구조: 현재 사용 중인 데이터베이스 시스템(MySQL, PostgreSQL, Oracle 등)에 대한 설명과 데이터베이스 구조에 대한 개요를 제공합니다.
- 데이터 저장 및 접근 방식: 데이터가 어떻게 저장되고 관리되는지, 어떤 방식으로 접근이 이루어지는지 설명합니다.
- 데이터 관리 도구: 사용 중인 데이터 관리 도구 및 소프트웨어 (예: SQL Server Management Studio, phpMyAdmin 등)에 대한 정보.
2. 백업 관리
- 백업 주기: 데이터베이스 백업이 얼마나 자주 이루어지는지 (예: 일일, 주간, 월간).
- 백업 보관 위치: 백업 데이터가 어디에 저장되는지 (온프레미스, 클라우드 스토리지 등).
- 복구 절차: 데이터 손실 시 복구 절차와 복구 테스트 주기에 대한 설명.
3. 접근 관리
- 사용자 권한 관리: 사용자 접근 권한의 할당과 관리 방식 (예: 역할 기반 접근 제어, RBAC).
- 인증 및 인가: 사용자의 인증 방법(아이디/비밀번호, 다중 인증 등)과 인가 정책.
- 로그 및 모니터링: 접근 로그와 모니터링 시스템을 통한 접근 시도의 기록과 분석.
4. 데이터 관리 담당자
- 역할과 책임: 데이터 관리 담당자의 역할과 책임에 대한 명확한 정의.
- 교육 및 훈련: 데이터 관리 담당자에 대한 정기적인 교육 및 훈련 프로그램.
- 연락처 및 지원 체계: 데이터 관리 담당자와의 연락처 및 지원 체계에 대한 정보.
5. 데이터 품질 속성 관리
- 정확성 (Accuracy): 데이터 입력 오류 검출 및 수정 절차.
- 완전성 (Completeness): 누락된 데이터 검출 및 보완 방법.
- 일관성 (Consistency): 중복 데이터 관리 및 데이터 일관성 유지 방법.
- 최신성 (Timeliness): 데이터의 최신 상태 유지 방법, 데이터 갱신 주기.
- 유효성 (Validity): 데이터 값이 비즈니스 규칙에 부합하는지 검증하는 방법.
- 적합성 (Relevance): 데이터가 목적에 맞게 수집되고 사용되는지 검토하는 방법.
- 통합성 (Integrity): 데이터 무결성 검토 및 유지 방법.
- 신뢰성 (Reliability): 데이터 출처 및 수집 방법의 신뢰성 검토.
6. 보안 현황
- 데이터 암호화: 저장 데이터 및 전송 데이터의 암호화 방법.
- 보안 정책: 데이터 보안 정책과 절차, 보안 교육 및 인식 프로그램.
- 위협 및 취약성 관리: 데이터베이스에 대한 정기적인 보안 점검 및 취약성 관리 방법.
업무현황 – 문제점과 필요사항 파악
데이터 품질관리 및 보안현황에 대한 현황 분석과 함께 업무 현황을 분석하기 위해 요청하는 정보들은 업무관점에서 사람, 절차, 자원 관리와 관련된 이슈에 집중되며, 정보시스템 관련 문제점은 기술적 요소와 데이터 관리, 시스템 운영에 중점을 둡니다. 이 두 가지 분류를 통해 조직 내에서 발생하는 문제/필요사항을 체계적으로 분석하고, 각각의 문제에 대해 적절한 해결책을 마련할 수 있습니다.
업무 관점
1. 커뮤니케이션 문제
- 부서 간 의사소통 부족: 프로젝트 진행 중 부서 간의 소통이 원활하지 않아 업무 진행이 지연되는 사례.
- 정보 전달 오류: 중요한 정보가 명확하게 전달되지 않거나 잘못 전달되어 업무에 차질이 생기는 경우.
2. 업무 절차 문제
- 복잡한 승인 절차: 과도하게 복잡한 승인 절차로 인해 중요한 의사결정이 지연되고, 프로젝트 일정에 영향을 미치는 사례.
- 표준화 부족: 업무 절차가 표준화되지 않아 직원마다 다른 방법으로 업무를 처리하게 되어 일관성이 떨어지는 경우.
3. 인력 문제
- 인력 부족: 특정 프로젝트나 업무를 수행하기 위한 인력이 부족하여 업무 부하가 과중되는 경우.
- 직원 교육 부족: 직원들이 필요한 기술이나 지식을 충분히 습득하지 못해 업무 수행에 어려움을 겪는 경우.
4. 자원 관리 문제
- 자원 할당의 비효율성: 프로젝트에 필요한 자원이 적절히 할당되지 않아 불필요한 시간과 비용이 소모되는 사례.
- 예산 부족: 예산이 부족하여 계획된 업무를 완수하지 못하는 경우.
5. 고객 관리 문제
- 고객 불만 처리 지연: 고객 불만 사항이 제때 처리되지 않아 고객 만족도가 떨어지는 사례.
- 고객 요구사항 파악 부족: 고객의 요구사항을 정확히 파악하지 못해 제공된 서비스가 기대에 미치지 못하는 경우.
6. 품질 관리 문제
- 제품 불량률 증가: 제품의 불량률이 높아져 고객 클레임이 증가하는 사례.
- 서비스 품질 저하: 서비스 제공 과정에서 일관되지 않은 품질로 인해 고객 신뢰도가 떨어지는 경우.
7. 시간 관리 문제
- 프로젝트 일정 지연: 프로젝트 일정이 반복적으로 지연되어 전체 프로젝트의 완료 시점이 늦어지는 경우.
- 비효율적인 회의: 불필요하게 길거나 자주 열리는 회의로 인해 실제 업무 시간이 줄어드는 사례.
8. 리스크 관리 문제
- 리스크 식별 실패: 잠재적인 리스크를 사전에 식별하지 못해 문제가 발생했을 때 대응이 늦어지는 경우.
- 리스크 대응 계획 부족: 리스크 발생 시 대응할 수 있는 계획이 부족하여 피해가 커지는 사례.
9. 문서 관리 문제
- 문서 버전 관리 실패: 문서의 버전 관리가 제대로 이루어지지 않아 혼란이 발생하는 경우.
- 문서 접근성 문제: 필요한 문서에 접근하는 데 시간이 오래 걸리거나 접근 권한이 제대로 설정되지 않은 경우.
정보시스템 관점
1. 기술 및 시스템 문제
- IT 시스템의 잦은 다운타임: IT 시스템이 자주 다운되어 업무가 중단되는 경우
- 시스템 간 데이터 불일치: 여러 시스템에 걸쳐 동일한 데이터가 일치하지 않아 혼란이 발생하는 사례
2. 데이터 관리 문제
- 데이터 정확성: 입력된 데이터의 정확성을 유지하지 못해 발생하는 오류
- 데이터 완전성: 필요한 데이터가 누락되는 문제
- 데이터 일관성: 여러 시스템에서 데이터 일관성을 유지하지 못하는 경우
- 데이터 최신성: 데이터가 최신 상태로 유지되지 않아 발생하는 문제
- 데이터 유효성: 데이터 값이 비즈니스 규칙에 부합하지 않는 경우
- 데이터 적합성: 수집된 데이터가 목적에 부합하지 않는 경우
- 데이터 통합성: 데이터 무결성이 유지되지 않는 문제
- 데이터 신뢰성: 데이터 출처 및 수집 방법이 신뢰할 수 없는 경우
3. 백업 관리 문제
- 백업 주기 미준수: 데이터베이스 백업이 정해진 주기에 따라 이루어지지 않는 경우
- 백업 데이터 손실: 백업 데이터의 손실이나 손상 발생
- 복구 실패: 데이터 손실 시 복구 절차가 원활하게 수행되지 않는 경우
4. 접근 관리 문제
- 사용자 권한 관리 미흡: 사용자 접근 권한이 적절히 관리되지 않아 발생하는 보안 문제
- 인증 및 인가 문제: 사용자의 인증 방법이 적절하지 않거나 인가 절차가 미흡한 경우
- 로그 및 모니터링 부족: 접근 로그와 모니터링 시스템이 제대로 운영되지 않아 보안 위협을 감지하지 못하는 경우