제 출 문

한국정보통신기술협회 회장 귀하

본 보고서를 ldquo 데이터거버넌스 포럼 운영 에 관한 연구rdquo의 최종결과보고서로

제출합니다

2012 년 12월 15일

포럼 사무국 한국데이터베이스진흥원

연구 책임자 이창한 실장

참여 연구원 김권식 팀장

임성준 선임연구원

이동훈 선임연구원

하기목 연구원

방송통신 연구개발 관리규정 제35조에 따라 보고서 열람에 동의합니다

요 약 문 (초 록)

과 제 번 호 TTA-12074-SA

과 제 명 국제사실표준화기구(포럼) 협력 및 전문가 육성

포 럼 명 (국문) 데이터거버넌스 포럼

(영문) Data Governance Forum

사 무 국 한국데이터베이스진흥원 연구책임자 이창한

당 해 년 도사 업 기 간 2012 3 15 ～ 12 15 ( 9 개월)

참 여 기 관 참여기관책임자

1 포럼의 목적 및 필요성

데이터거버넌스 포럼은 품질 관련 전문가와 실무자 간의 공동 노력을 통한 체계적인

데이터 품질 관리 기반 조성과 기업이나 기관이 운영하고 있는 데이터의 효율적인 활

용을 지원하기 위해 2004년 설립되었다

2 포럼 핵심 표준화 대상(ToR) 및 내용

포럼의 핵심 표준화 대상으로는 다음과 같다

o 데이터의 효율적 관리 통제를 위한 데이터거버넌스 관련 표준

o 공유가 필요한 각종 정보의 메타데이터 표준(GIS ITS CAD 등의 특수 분야는 제외)

o 디지털 콘텐츠의 식별 메타데이터 관련 표준

o 정보시스템 간 데이터 교환 및 관리 표준

o 정보 유효성 확보를 위한 데이터 품질 관련 표준

3 포럼 운영 개발 결과 및 성과

포럼의 핵심 표준화 대상에 대한 연구를 통해 포럼 표준을 개발하고 정보통신단체표

준으로 제안하여 제정 활동을 수행하였다 또한 포럼 표준 연구결과를 바탕으로 국제

표준화 위원회(ISO TC184SC4 ISOIEC JTC1SC32)를 통해 국제표준 개발을 수행하였

다

또한 2012년에는 빅데이터의 이슈가 등장하게 됨에 따라 데이터거버넌스 확산 및 데

이터 품질인식 고취를 위해 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하였고 아울러 데이

터거버넌스 관련 내용으로 5회 교육세미나를 실시하였다

4 활용방안 및 기대효과

데이터거버넌스 체계를 표준으로 개발middot보급하고 실현 가능한 가이드라인을 제시하

여 국내 산업의 데이터 품질관리 고도화를 지원하고 시장경쟁력 강화를 지원하고 효

율적인 DB융복합 환경에 부합하는 데이터거버넌스 체계를 보급하여 국내 지식정보산업

등 DB융복합 산업 활성화에 기여할 것으로 기대된다

SUMMARY

(영문요약문)

Data Governance Forum(DaGo) was established in 2004 to support efficient usage

of data which is managed by company or organization The goal of this forum is

improving business environment for data quality management through co-operation

between data quality experts and end users

To achieve this goal the mission of this forum is as follows

- To make a methodology of data quality management on the purpose of the

maximization of the data value as assets

- To create the active atmosphere of the data quality management in the

market

This document is written about the internal and external market and technology

status of data quality management and forum structure and management status and

explains the results in 2012 activities and the plans in 2013

CONTENTS

(영문목차)

Chapter 1 Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 7

Chapter 2 Management of Data Governance Forum middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

Chapter 3 Results of 2012 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

Chapter 4 Plans for 2013 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

Chapter 5 Conclusion middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 47

- 목 차 -

제 1 장 서론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 7

제 2 장 데이터거버넌스포럼 운영middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

제 1 절 국내외 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

1 핵심 표준화대상 기술middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

2 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 9

가 국내 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 9

나 국외 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 11

3 기술개발 및 표준화 현황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 12

가 국내 기술개발 및 표준화 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 12

나 국외 기술개발 및 표준화 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

제 2 절 포럼 구성 및 운영middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

1 목적 및 필요성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

2 연혁middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

3 조직구성 및 주요활동middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

가 조직구성(조직도 포함)middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

나 분과별 주요활동middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

다 회원사 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

라 표준화 추진체계도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 19

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스포럼 활동결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

제 1 절 주요 추진실적 요약middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

제 2 절 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

1 포럼 운영 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

2 국제표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

가 기고서 실적(제안반영채택) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

나 대표 기고서 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

3 국내표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

가 표준개발 실적(포럼단체국가) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

나 대표 표준개발 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 29

제 4 장 2013년도 주요 수행계획middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스포럼 연구목표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 2 절 수행 과제 내용middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 3 절 수행 과제 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 46

제 5 장 결 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 47

붙임 표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

2 2012년도 국외표준화 활동실적-기고서middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 51

3 회원명부 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

4 약어표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

5 참고문헌 등middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

제 1 장 서론

데이터거버넌스 포럼은 품질 관련 전문가와 실무자 간의 공동 노력을 통한 체계적인 데이터

품질 관리 기반 조성과 기업이나 기관이 운영하고 있는 데이터의 효율적인 활용을 지원하기

위해 2004년 설립되었다 본 포럼은 이러한 목적을 달성하기 위해 데이터거버넌스에 대한

이론 연구 및 사례 분석 데이터 품질 관리 관련 교육 세미나 컨퍼런스 등 행사 개최

데이터 품질 확보를 위한 컨설팅 및 기술 지원 데이터 품질 관리와 관련한 다양한 정보 제공

등의 사업을 수행하고 있으며 기업의 자산으로 데이터의 가치를 극대화 할 수 있도록 업계와

학계의 의견을 수렴하는 창구 역할을 담당하고 있다

매년 공공민간에서 구축활용되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며 DB 간의

통합연계 활용 요구가 증가하고 있는 실정이다

2020년 전 세계 디지털 정보의 양이 2009년보다 44배 성장할 것으로 예측 (전 세계 디

지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2010)

2008년 국내 데이터 총량은 7218페타바이트(PB)이며 2011년에는 27237PB에 이를 것

으로 예측(전 세계 디지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2008)

특히 최근 잘못된 데이터로 인한 피해사례가 속출하고 있으며 이는 개방middot공유middot협업 기

반의 지식정보사회 진입의 저해요소가 될 것이 예견되는 상황이다 국내 DB 품질관리 성숙수

준은 2011년 도입단계인 11레벨로 데이터 품질관리의 중요성에 대해 비로소 사회적인 공감대

가 형성 본격적인 데이터 품질관리 활동이 예상됨에 따라 대응책 마련이 시급한 상황인 것이

다 이에 DB 활용성 극대화 및 지식정보사회 조기 실현을 위해 국가 차원의 DB 품질관리 체계

수립과 확산을 위한 제반 지원 활동이 필요하며 국내 DB산업의 시장 분석 및 범국가적 DB품

질관리를 통해 DB산업 발전의 기반을 조성하여 DB산업의 체계적 성장middot발전을 견인으로써 데

이터거버넌스 포럼의 역할이 중요해지고 있다

본보고서는 데이터거버넌스 기술 중에 데이터 통합에 초점을 두고 있으며 운영현황으로 국

내외 데이터 통합 관련 시장 및 기술현황 포럼 구성 및 운영현황에 대해 기술하고 있으며

2012년도 데이터거버넌스포럼 활동 결과 및 2013년도 수행계획에 관해 설명하고 있다 2012년

도 데이터거버넌스포럼의 주요 활동 결과로는 정보통신단체표준 3건 포럼표준 3건 국제표준

초안 2건등이 있으며 2012년도에는 지금까지의 표준 개발의 경험을 바탕으로 업계의 요구사

항과 학계의 의견을 반영한 실용적인 표준을 제작하였다 2013년도에는 데이터거버넌스 포럼

이 빅데이터의 시대적인 조류에 따라 영역을 빅데이터 기반의 데이터거버넌스로 확대할 계획

에 있으며 그간 축적해온 데이터 품질 노하우를 바탕으로 데이터 품질관련 국제표준화 활동

을 강화하고자 한다

제 2 장 데이터거버넌스 포럼 운영

제 1 절 국내외 현황

1 핵심 표준화대상 기술

데이터거버넌스란 전사 데이터 정책 지침 표준 전략 방향 등에 근거 기업 목표 달성을

위해 전사 데이터에 대한 의사 결정을 지원하는 역할과 메커니즘의 집합이다 데이터거버넌스

실현을 위한 기술로는 데이터 통합(Data Integration)을 중심으로 데이터베이스 모델링 데이

터 품질 마스터데이터 관리 등의 기술이 핵심을 이루고 있다

가 데이터 통합

데이터 통합이란 이러한 조직내middot외에 분산된 데이터의 다양한 구조middot값을 분석하고 전체적

관점의 통합구조를 설계 및 표준화middot정제를 거쳐 일관된 데이터 값을 제공하기 위한 활동이

다 데이터 통합은 다양한 유형이 존재하는데 특히 업무처리를 위한 기간계시스템(OLTP)에서

연계방식을 지원하는 EAI(Enterprise Application Integration)와 DW 기반 정보계 시스템에서

의 ETL(Extrate Transform Load)은 데이터 전달(Propagation) 및 통합(Consolidation)을 위해

널리 적용되고 있다

나 데이터베이스 모델링

DB모델링은 기업 IT의 정보 요구사항을 무결성과 활용성을 극대화 할 수 있는 데이터 구조

로 가이드하거나 설계해주는 것이다IT 시스템이 전사적이고 구조적인 접근을 위해서 엔터프

라이즈 아키텍처(EA)를 활용하듯이 DB모델링 영역도 엔터프라이즈 아키텍처의 구성요소인 데

이터아키텍처(DA)를 기반으로 컨설팅을 수행한다

데이터아키텍처는 한 기업이나 기관이 추구하여야 하는 비즈니스를 수용하기 위한 정책을

수립하고 데이터 주제영역을 정의하여 분류된 영역 별로 개념middot논리middot물리 데이터 모델을 정

의하여 구성한다 데이터아키텍처 정책은 비즈니스 전략을 수용할 수 있도록 데이터아키텍처

의 방향성과 원칙 프레임워크를 정의한다 비즈니스에 맞는 데이터 분류 정책을 정의하고 데

이터 설계 원칙 데이터 표준 정책 등을 정의하여 데이터아키텍처를 구축하는 기준이 되도록

한다

다 데이터 품질

데이터베이스(DataBase)는 정보(information) 생성의 원천으로 실제 문제 해결에 도움이 되

도록 정리한 지식(knowledge)을 적시에 정확하게 제공하기 위해서는 무엇보다도 데이터 품질

(Data Quality)이 확보되어야 한다 한국데이터베이스진흥원의 데이터 품질 기준은 크게 유효

성과 활용성으로 구분하고 세부적으로는 정확성 일관성 유용성 접근성 적시성 보안성으

로 구분해 총 6가지를 데이터 품질 기준으로 정의한다

또한 데이터 품질관리 수준 측정을 위해 한국DB진흥원의『데이터 품질관리 성숙모형

(ver10)』방법론에서는 성숙 수준을 도입(1단계) 정형화(2단계) 통합화(3단계) 정량화(4

단계) 최적화(5단계)로 정의하고 있다

라 마스터데이터 관리

마스터데이터 관리(MDM Master Data Management)는 기업의 정보자산 현황에 대해 정확하고

믿을만한 단일 소스를 결정하고 구축하는 종합적인 전략으로 솔루션 툴과 프로세스 기술 및

거버넌스를 포함한다 마스터데이터는 기업의 핵심 개체를 표현하는 식별자 또는 속성집합으

로 자주 변경되지 않으며 다양한 업무 및 애플리케이션에서 참조하는 빈도가 높은 데이터로

전사적으로 모순이 없는 식별자와 확장 속성 및 분류체계를 포함하는 공인된 데이터 집합으로

서 고객 상품 조직 협력사 등이 여기에 해당한다

2 시장현황 및 전망

본 보고서에서 데이터거버넌스의 시장현황 및 전망은 데이터 통합의 관점에서 조사하였다

가 국내 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 2010년 191억원 규모의 시장을 형성한데 이어 2011년에는 212억원으로

114 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 규모gt

데이터 통합 시장의 매출 상위 3개 기업 실적은 2010년 136억원에서 2011년 152억원으로

120 성장하였으며 2011년 기준 시장점유율은 717로 3개년 동안 점유율이 소폭 증가한 것

으로 나타났다 이들 매출 상위 기업을 제외한 나머지 기업의 2011년 실적은 60억원으로 전년

대비 98 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 기업 규모별 매출gt

데이터 통합 시장의 2011년 시장점유율은 국내 기업이 590로 외국계 기업 보다 18p 가량

높은 것으로 나타났다 2009년부터 국내 기업의 시장점유율이 소폭 증가하고 있으며 향후 국

내 기업의 점유율이 더 높아질 것으로 전망된다

lt데이터 통합 시장점유율(외국계 기업 vs 국내 기업)gt

기업 내부의 데이터는 기하급수적으로 증가하는데 비해 이를 활용해 시장 상황에 유연하게

대처해 나가는 데에는 어려움을 겪고 있는 기업은 필요에 따라 핸드코딩에 의존하여 활용할

뿐 데이터 마이그레이션 데이터 웨어하우스 데이터 통합 등을 통해 데이터 활용도를 높이

고자 하는 체계적인 방법을 도입하지 못했다

그러나 최근 들어 기업들은 데이터를 기업의 가치 있는 정보자산으로 활용하기 위해 기업

내부의 데이터 접근성 향상 이동성 통합성 안정성 신속성 등의 확보에 노력을 기울이고

있으며 이를 위한 전문 툴의 도입이 필요하다는 인식으로 전환되고 있다 또한 시스템 업그

레이드 DWmiddotBI 관련 프로젝트 MampA를 통한 기업 간 시스템 통합 기업 내 이기종 소스로부터

단일 소스를 생성하기 위한 데이터 통합 레거시 시스템 교체를 통한 데이터 통합 등 데이터

통합에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 환경이나 모바일 인

프라 확대 빅데이터 환경에서의 데이터 응용 기술에 대한 확장 등의 수요 증가가 데이터 통

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

요 약 문 (초 록)

과 제 번 호 TTA-12074-SA

과 제 명 국제사실표준화기구(포럼) 협력 및 전문가 육성

포 럼 명 (국문) 데이터거버넌스 포럼

(영문) Data Governance Forum

사 무 국 한국데이터베이스진흥원 연구책임자 이창한

당 해 년 도사 업 기 간 2012 3 15 ～ 12 15 ( 9 개월)

참 여 기 관 참여기관책임자

1 포럼의 목적 및 필요성

데이터거버넌스 포럼은 품질 관련 전문가와 실무자 간의 공동 노력을 통한 체계적인

데이터 품질 관리 기반 조성과 기업이나 기관이 운영하고 있는 데이터의 효율적인 활

용을 지원하기 위해 2004년 설립되었다

2 포럼 핵심 표준화 대상(ToR) 및 내용

포럼의 핵심 표준화 대상으로는 다음과 같다

o 데이터의 효율적 관리 통제를 위한 데이터거버넌스 관련 표준

o 공유가 필요한 각종 정보의 메타데이터 표준(GIS ITS CAD 등의 특수 분야는 제외)

o 디지털 콘텐츠의 식별 메타데이터 관련 표준

o 정보시스템 간 데이터 교환 및 관리 표준

o 정보 유효성 확보를 위한 데이터 품질 관련 표준

3 포럼 운영 개발 결과 및 성과

포럼의 핵심 표준화 대상에 대한 연구를 통해 포럼 표준을 개발하고 정보통신단체표

준으로 제안하여 제정 활동을 수행하였다 또한 포럼 표준 연구결과를 바탕으로 국제

표준화 위원회(ISO TC184SC4 ISOIEC JTC1SC32)를 통해 국제표준 개발을 수행하였

다

또한 2012년에는 빅데이터의 이슈가 등장하게 됨에 따라 데이터거버넌스 확산 및 데

이터 품질인식 고취를 위해 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하였고 아울러 데이

터거버넌스 관련 내용으로 5회 교육세미나를 실시하였다

4 활용방안 및 기대효과

데이터거버넌스 체계를 표준으로 개발middot보급하고 실현 가능한 가이드라인을 제시하

여 국내 산업의 데이터 품질관리 고도화를 지원하고 시장경쟁력 강화를 지원하고 효

율적인 DB융복합 환경에 부합하는 데이터거버넌스 체계를 보급하여 국내 지식정보산업

등 DB융복합 산업 활성화에 기여할 것으로 기대된다

SUMMARY

(영문요약문)

Data Governance Forum(DaGo) was established in 2004 to support efficient usage

of data which is managed by company or organization The goal of this forum is

improving business environment for data quality management through co-operation

between data quality experts and end users

To achieve this goal the mission of this forum is as follows

- To make a methodology of data quality management on the purpose of the

maximization of the data value as assets

- To create the active atmosphere of the data quality management in the

market

This document is written about the internal and external market and technology

status of data quality management and forum structure and management status and

explains the results in 2012 activities and the plans in 2013

CONTENTS

(영문목차)

Chapter 1 Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 7

Chapter 2 Management of Data Governance Forum middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

Chapter 3 Results of 2012 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

Chapter 4 Plans for 2013 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

Chapter 5 Conclusion middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 47

- 목 차 -

제 1 장 서론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 7

제 2 장 데이터거버넌스포럼 운영middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

제 1 절 국내외 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

1 핵심 표준화대상 기술middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

2 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 9

가 국내 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 9

나 국외 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 11

3 기술개발 및 표준화 현황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 12

가 국내 기술개발 및 표준화 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 12

나 국외 기술개발 및 표준화 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

제 2 절 포럼 구성 및 운영middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

1 목적 및 필요성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

2 연혁middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

3 조직구성 및 주요활동middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

가 조직구성(조직도 포함)middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

나 분과별 주요활동middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

다 회원사 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

라 표준화 추진체계도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 19

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스포럼 활동결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

제 1 절 주요 추진실적 요약middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

제 2 절 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

1 포럼 운영 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

2 국제표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

가 기고서 실적(제안반영채택) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

나 대표 기고서 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

3 국내표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

가 표준개발 실적(포럼단체국가) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

나 대표 표준개발 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 29

제 4 장 2013년도 주요 수행계획middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스포럼 연구목표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 2 절 수행 과제 내용middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 3 절 수행 과제 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 46

제 5 장 결 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 47

붙임 표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

2 2012년도 국외표준화 활동실적-기고서middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 51

3 회원명부 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

4 약어표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

5 참고문헌 등middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

제 1 장 서론

데이터거버넌스 포럼은 품질 관련 전문가와 실무자 간의 공동 노력을 통한 체계적인 데이터

품질 관리 기반 조성과 기업이나 기관이 운영하고 있는 데이터의 효율적인 활용을 지원하기

위해 2004년 설립되었다 본 포럼은 이러한 목적을 달성하기 위해 데이터거버넌스에 대한

이론 연구 및 사례 분석 데이터 품질 관리 관련 교육 세미나 컨퍼런스 등 행사 개최

데이터 품질 확보를 위한 컨설팅 및 기술 지원 데이터 품질 관리와 관련한 다양한 정보 제공

등의 사업을 수행하고 있으며 기업의 자산으로 데이터의 가치를 극대화 할 수 있도록 업계와

학계의 의견을 수렴하는 창구 역할을 담당하고 있다

매년 공공민간에서 구축활용되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며 DB 간의

통합연계 활용 요구가 증가하고 있는 실정이다

2020년 전 세계 디지털 정보의 양이 2009년보다 44배 성장할 것으로 예측 (전 세계 디

지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2010)

2008년 국내 데이터 총량은 7218페타바이트(PB)이며 2011년에는 27237PB에 이를 것

으로 예측(전 세계 디지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2008)

특히 최근 잘못된 데이터로 인한 피해사례가 속출하고 있으며 이는 개방middot공유middot협업 기

반의 지식정보사회 진입의 저해요소가 될 것이 예견되는 상황이다 국내 DB 품질관리 성숙수

준은 2011년 도입단계인 11레벨로 데이터 품질관리의 중요성에 대해 비로소 사회적인 공감대

가 형성 본격적인 데이터 품질관리 활동이 예상됨에 따라 대응책 마련이 시급한 상황인 것이

다 이에 DB 활용성 극대화 및 지식정보사회 조기 실현을 위해 국가 차원의 DB 품질관리 체계

수립과 확산을 위한 제반 지원 활동이 필요하며 국내 DB산업의 시장 분석 및 범국가적 DB품

질관리를 통해 DB산업 발전의 기반을 조성하여 DB산업의 체계적 성장middot발전을 견인으로써 데

이터거버넌스 포럼의 역할이 중요해지고 있다

본보고서는 데이터거버넌스 기술 중에 데이터 통합에 초점을 두고 있으며 운영현황으로 국

내외 데이터 통합 관련 시장 및 기술현황 포럼 구성 및 운영현황에 대해 기술하고 있으며

2012년도 데이터거버넌스포럼 활동 결과 및 2013년도 수행계획에 관해 설명하고 있다 2012년

도 데이터거버넌스포럼의 주요 활동 결과로는 정보통신단체표준 3건 포럼표준 3건 국제표준

초안 2건등이 있으며 2012년도에는 지금까지의 표준 개발의 경험을 바탕으로 업계의 요구사

항과 학계의 의견을 반영한 실용적인 표준을 제작하였다 2013년도에는 데이터거버넌스 포럼

이 빅데이터의 시대적인 조류에 따라 영역을 빅데이터 기반의 데이터거버넌스로 확대할 계획

에 있으며 그간 축적해온 데이터 품질 노하우를 바탕으로 데이터 품질관련 국제표준화 활동

을 강화하고자 한다

제 2 장 데이터거버넌스 포럼 운영

제 1 절 국내외 현황

1 핵심 표준화대상 기술

데이터거버넌스란 전사 데이터 정책 지침 표준 전략 방향 등에 근거 기업 목표 달성을

위해 전사 데이터에 대한 의사 결정을 지원하는 역할과 메커니즘의 집합이다 데이터거버넌스

실현을 위한 기술로는 데이터 통합(Data Integration)을 중심으로 데이터베이스 모델링 데이

터 품질 마스터데이터 관리 등의 기술이 핵심을 이루고 있다

가 데이터 통합

데이터 통합이란 이러한 조직내middot외에 분산된 데이터의 다양한 구조middot값을 분석하고 전체적

관점의 통합구조를 설계 및 표준화middot정제를 거쳐 일관된 데이터 값을 제공하기 위한 활동이

다 데이터 통합은 다양한 유형이 존재하는데 특히 업무처리를 위한 기간계시스템(OLTP)에서

연계방식을 지원하는 EAI(Enterprise Application Integration)와 DW 기반 정보계 시스템에서

의 ETL(Extrate Transform Load)은 데이터 전달(Propagation) 및 통합(Consolidation)을 위해

널리 적용되고 있다

나 데이터베이스 모델링

DB모델링은 기업 IT의 정보 요구사항을 무결성과 활용성을 극대화 할 수 있는 데이터 구조

로 가이드하거나 설계해주는 것이다IT 시스템이 전사적이고 구조적인 접근을 위해서 엔터프

라이즈 아키텍처(EA)를 활용하듯이 DB모델링 영역도 엔터프라이즈 아키텍처의 구성요소인 데

이터아키텍처(DA)를 기반으로 컨설팅을 수행한다

데이터아키텍처는 한 기업이나 기관이 추구하여야 하는 비즈니스를 수용하기 위한 정책을

수립하고 데이터 주제영역을 정의하여 분류된 영역 별로 개념middot논리middot물리 데이터 모델을 정

의하여 구성한다 데이터아키텍처 정책은 비즈니스 전략을 수용할 수 있도록 데이터아키텍처

의 방향성과 원칙 프레임워크를 정의한다 비즈니스에 맞는 데이터 분류 정책을 정의하고 데

이터 설계 원칙 데이터 표준 정책 등을 정의하여 데이터아키텍처를 구축하는 기준이 되도록

한다

다 데이터 품질

데이터베이스(DataBase)는 정보(information) 생성의 원천으로 실제 문제 해결에 도움이 되

도록 정리한 지식(knowledge)을 적시에 정확하게 제공하기 위해서는 무엇보다도 데이터 품질

(Data Quality)이 확보되어야 한다 한국데이터베이스진흥원의 데이터 품질 기준은 크게 유효

성과 활용성으로 구분하고 세부적으로는 정확성 일관성 유용성 접근성 적시성 보안성으

로 구분해 총 6가지를 데이터 품질 기준으로 정의한다

또한 데이터 품질관리 수준 측정을 위해 한국DB진흥원의『데이터 품질관리 성숙모형

(ver10)』방법론에서는 성숙 수준을 도입(1단계) 정형화(2단계) 통합화(3단계) 정량화(4

단계) 최적화(5단계)로 정의하고 있다

라 마스터데이터 관리

마스터데이터 관리(MDM Master Data Management)는 기업의 정보자산 현황에 대해 정확하고

믿을만한 단일 소스를 결정하고 구축하는 종합적인 전략으로 솔루션 툴과 프로세스 기술 및

거버넌스를 포함한다 마스터데이터는 기업의 핵심 개체를 표현하는 식별자 또는 속성집합으

로 자주 변경되지 않으며 다양한 업무 및 애플리케이션에서 참조하는 빈도가 높은 데이터로

전사적으로 모순이 없는 식별자와 확장 속성 및 분류체계를 포함하는 공인된 데이터 집합으로

서 고객 상품 조직 협력사 등이 여기에 해당한다

2 시장현황 및 전망

본 보고서에서 데이터거버넌스의 시장현황 및 전망은 데이터 통합의 관점에서 조사하였다

가 국내 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 2010년 191억원 규모의 시장을 형성한데 이어 2011년에는 212억원으로

114 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 규모gt

데이터 통합 시장의 매출 상위 3개 기업 실적은 2010년 136억원에서 2011년 152억원으로

120 성장하였으며 2011년 기준 시장점유율은 717로 3개년 동안 점유율이 소폭 증가한 것

으로 나타났다 이들 매출 상위 기업을 제외한 나머지 기업의 2011년 실적은 60억원으로 전년

대비 98 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 기업 규모별 매출gt

데이터 통합 시장의 2011년 시장점유율은 국내 기업이 590로 외국계 기업 보다 18p 가량

높은 것으로 나타났다 2009년부터 국내 기업의 시장점유율이 소폭 증가하고 있으며 향후 국

내 기업의 점유율이 더 높아질 것으로 전망된다

lt데이터 통합 시장점유율(외국계 기업 vs 국내 기업)gt

기업 내부의 데이터는 기하급수적으로 증가하는데 비해 이를 활용해 시장 상황에 유연하게

대처해 나가는 데에는 어려움을 겪고 있는 기업은 필요에 따라 핸드코딩에 의존하여 활용할

뿐 데이터 마이그레이션 데이터 웨어하우스 데이터 통합 등을 통해 데이터 활용도를 높이

고자 하는 체계적인 방법을 도입하지 못했다

그러나 최근 들어 기업들은 데이터를 기업의 가치 있는 정보자산으로 활용하기 위해 기업

내부의 데이터 접근성 향상 이동성 통합성 안정성 신속성 등의 확보에 노력을 기울이고

있으며 이를 위한 전문 툴의 도입이 필요하다는 인식으로 전환되고 있다 또한 시스템 업그

레이드 DWmiddotBI 관련 프로젝트 MampA를 통한 기업 간 시스템 통합 기업 내 이기종 소스로부터

단일 소스를 생성하기 위한 데이터 통합 레거시 시스템 교체를 통한 데이터 통합 등 데이터

통합에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 환경이나 모바일 인

프라 확대 빅데이터 환경에서의 데이터 응용 기술에 대한 확장 등의 수요 증가가 데이터 통

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

SUMMARY

(영문요약문)

Data Governance Forum(DaGo) was established in 2004 to support efficient usage

of data which is managed by company or organization The goal of this forum is

improving business environment for data quality management through co-operation

between data quality experts and end users

To achieve this goal the mission of this forum is as follows

- To make a methodology of data quality management on the purpose of the

maximization of the data value as assets

- To create the active atmosphere of the data quality management in the

market

This document is written about the internal and external market and technology

status of data quality management and forum structure and management status and

explains the results in 2012 activities and the plans in 2013

CONTENTS

(영문목차)

Chapter 1 Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 7

Chapter 2 Management of Data Governance Forum middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

Chapter 3 Results of 2012 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

Chapter 4 Plans for 2013 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

Chapter 5 Conclusion middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 47

- 목 차 -

제 1 장 서론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 7

제 2 장 데이터거버넌스포럼 운영middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

제 1 절 국내외 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

1 핵심 표준화대상 기술middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

2 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 9

가 국내 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 9

나 국외 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 11

3 기술개발 및 표준화 현황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 12

가 국내 기술개발 및 표준화 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 12

나 국외 기술개발 및 표준화 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

제 2 절 포럼 구성 및 운영middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

1 목적 및 필요성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

2 연혁middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

3 조직구성 및 주요활동middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

가 조직구성(조직도 포함)middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

나 분과별 주요활동middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

다 회원사 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

라 표준화 추진체계도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 19

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스포럼 활동결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

제 1 절 주요 추진실적 요약middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

제 2 절 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

1 포럼 운영 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

2 국제표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

가 기고서 실적(제안반영채택) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

나 대표 기고서 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

3 국내표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

가 표준개발 실적(포럼단체국가) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

나 대표 표준개발 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 29

제 4 장 2013년도 주요 수행계획middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스포럼 연구목표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 2 절 수행 과제 내용middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 3 절 수행 과제 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 46

제 5 장 결 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 47

붙임 표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

2 2012년도 국외표준화 활동실적-기고서middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 51

3 회원명부 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

4 약어표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

5 참고문헌 등middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

제 1 장 서론

데이터거버넌스 포럼은 품질 관련 전문가와 실무자 간의 공동 노력을 통한 체계적인 데이터

품질 관리 기반 조성과 기업이나 기관이 운영하고 있는 데이터의 효율적인 활용을 지원하기

위해 2004년 설립되었다 본 포럼은 이러한 목적을 달성하기 위해 데이터거버넌스에 대한

이론 연구 및 사례 분석 데이터 품질 관리 관련 교육 세미나 컨퍼런스 등 행사 개최

데이터 품질 확보를 위한 컨설팅 및 기술 지원 데이터 품질 관리와 관련한 다양한 정보 제공

등의 사업을 수행하고 있으며 기업의 자산으로 데이터의 가치를 극대화 할 수 있도록 업계와

학계의 의견을 수렴하는 창구 역할을 담당하고 있다

매년 공공민간에서 구축활용되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며 DB 간의

통합연계 활용 요구가 증가하고 있는 실정이다

2020년 전 세계 디지털 정보의 양이 2009년보다 44배 성장할 것으로 예측 (전 세계 디

지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2010)

2008년 국내 데이터 총량은 7218페타바이트(PB)이며 2011년에는 27237PB에 이를 것

으로 예측(전 세계 디지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2008)

특히 최근 잘못된 데이터로 인한 피해사례가 속출하고 있으며 이는 개방middot공유middot협업 기

반의 지식정보사회 진입의 저해요소가 될 것이 예견되는 상황이다 국내 DB 품질관리 성숙수

준은 2011년 도입단계인 11레벨로 데이터 품질관리의 중요성에 대해 비로소 사회적인 공감대

가 형성 본격적인 데이터 품질관리 활동이 예상됨에 따라 대응책 마련이 시급한 상황인 것이

다 이에 DB 활용성 극대화 및 지식정보사회 조기 실현을 위해 국가 차원의 DB 품질관리 체계

수립과 확산을 위한 제반 지원 활동이 필요하며 국내 DB산업의 시장 분석 및 범국가적 DB품

질관리를 통해 DB산업 발전의 기반을 조성하여 DB산업의 체계적 성장middot발전을 견인으로써 데

이터거버넌스 포럼의 역할이 중요해지고 있다

본보고서는 데이터거버넌스 기술 중에 데이터 통합에 초점을 두고 있으며 운영현황으로 국

내외 데이터 통합 관련 시장 및 기술현황 포럼 구성 및 운영현황에 대해 기술하고 있으며

2012년도 데이터거버넌스포럼 활동 결과 및 2013년도 수행계획에 관해 설명하고 있다 2012년

도 데이터거버넌스포럼의 주요 활동 결과로는 정보통신단체표준 3건 포럼표준 3건 국제표준

초안 2건등이 있으며 2012년도에는 지금까지의 표준 개발의 경험을 바탕으로 업계의 요구사

항과 학계의 의견을 반영한 실용적인 표준을 제작하였다 2013년도에는 데이터거버넌스 포럼

이 빅데이터의 시대적인 조류에 따라 영역을 빅데이터 기반의 데이터거버넌스로 확대할 계획

에 있으며 그간 축적해온 데이터 품질 노하우를 바탕으로 데이터 품질관련 국제표준화 활동

을 강화하고자 한다

제 2 장 데이터거버넌스 포럼 운영

제 1 절 국내외 현황

1 핵심 표준화대상 기술

데이터거버넌스란 전사 데이터 정책 지침 표준 전략 방향 등에 근거 기업 목표 달성을

위해 전사 데이터에 대한 의사 결정을 지원하는 역할과 메커니즘의 집합이다 데이터거버넌스

실현을 위한 기술로는 데이터 통합(Data Integration)을 중심으로 데이터베이스 모델링 데이

터 품질 마스터데이터 관리 등의 기술이 핵심을 이루고 있다

가 데이터 통합

데이터 통합이란 이러한 조직내middot외에 분산된 데이터의 다양한 구조middot값을 분석하고 전체적

관점의 통합구조를 설계 및 표준화middot정제를 거쳐 일관된 데이터 값을 제공하기 위한 활동이

다 데이터 통합은 다양한 유형이 존재하는데 특히 업무처리를 위한 기간계시스템(OLTP)에서

연계방식을 지원하는 EAI(Enterprise Application Integration)와 DW 기반 정보계 시스템에서

의 ETL(Extrate Transform Load)은 데이터 전달(Propagation) 및 통합(Consolidation)을 위해

널리 적용되고 있다

나 데이터베이스 모델링

DB모델링은 기업 IT의 정보 요구사항을 무결성과 활용성을 극대화 할 수 있는 데이터 구조

로 가이드하거나 설계해주는 것이다IT 시스템이 전사적이고 구조적인 접근을 위해서 엔터프

라이즈 아키텍처(EA)를 활용하듯이 DB모델링 영역도 엔터프라이즈 아키텍처의 구성요소인 데

이터아키텍처(DA)를 기반으로 컨설팅을 수행한다

데이터아키텍처는 한 기업이나 기관이 추구하여야 하는 비즈니스를 수용하기 위한 정책을

수립하고 데이터 주제영역을 정의하여 분류된 영역 별로 개념middot논리middot물리 데이터 모델을 정

의하여 구성한다 데이터아키텍처 정책은 비즈니스 전략을 수용할 수 있도록 데이터아키텍처

의 방향성과 원칙 프레임워크를 정의한다 비즈니스에 맞는 데이터 분류 정책을 정의하고 데

이터 설계 원칙 데이터 표준 정책 등을 정의하여 데이터아키텍처를 구축하는 기준이 되도록

한다

다 데이터 품질

데이터베이스(DataBase)는 정보(information) 생성의 원천으로 실제 문제 해결에 도움이 되

도록 정리한 지식(knowledge)을 적시에 정확하게 제공하기 위해서는 무엇보다도 데이터 품질

(Data Quality)이 확보되어야 한다 한국데이터베이스진흥원의 데이터 품질 기준은 크게 유효

성과 활용성으로 구분하고 세부적으로는 정확성 일관성 유용성 접근성 적시성 보안성으

로 구분해 총 6가지를 데이터 품질 기준으로 정의한다

또한 데이터 품질관리 수준 측정을 위해 한국DB진흥원의『데이터 품질관리 성숙모형

(ver10)』방법론에서는 성숙 수준을 도입(1단계) 정형화(2단계) 통합화(3단계) 정량화(4

단계) 최적화(5단계)로 정의하고 있다

라 마스터데이터 관리

마스터데이터 관리(MDM Master Data Management)는 기업의 정보자산 현황에 대해 정확하고

믿을만한 단일 소스를 결정하고 구축하는 종합적인 전략으로 솔루션 툴과 프로세스 기술 및

거버넌스를 포함한다 마스터데이터는 기업의 핵심 개체를 표현하는 식별자 또는 속성집합으

로 자주 변경되지 않으며 다양한 업무 및 애플리케이션에서 참조하는 빈도가 높은 데이터로

전사적으로 모순이 없는 식별자와 확장 속성 및 분류체계를 포함하는 공인된 데이터 집합으로

서 고객 상품 조직 협력사 등이 여기에 해당한다

2 시장현황 및 전망

본 보고서에서 데이터거버넌스의 시장현황 및 전망은 데이터 통합의 관점에서 조사하였다

가 국내 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 2010년 191억원 규모의 시장을 형성한데 이어 2011년에는 212억원으로

114 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 규모gt

데이터 통합 시장의 매출 상위 3개 기업 실적은 2010년 136억원에서 2011년 152억원으로

120 성장하였으며 2011년 기준 시장점유율은 717로 3개년 동안 점유율이 소폭 증가한 것

으로 나타났다 이들 매출 상위 기업을 제외한 나머지 기업의 2011년 실적은 60억원으로 전년

대비 98 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 기업 규모별 매출gt

데이터 통합 시장의 2011년 시장점유율은 국내 기업이 590로 외국계 기업 보다 18p 가량

높은 것으로 나타났다 2009년부터 국내 기업의 시장점유율이 소폭 증가하고 있으며 향후 국

내 기업의 점유율이 더 높아질 것으로 전망된다

lt데이터 통합 시장점유율(외국계 기업 vs 국내 기업)gt

기업 내부의 데이터는 기하급수적으로 증가하는데 비해 이를 활용해 시장 상황에 유연하게

대처해 나가는 데에는 어려움을 겪고 있는 기업은 필요에 따라 핸드코딩에 의존하여 활용할

뿐 데이터 마이그레이션 데이터 웨어하우스 데이터 통합 등을 통해 데이터 활용도를 높이

고자 하는 체계적인 방법을 도입하지 못했다

그러나 최근 들어 기업들은 데이터를 기업의 가치 있는 정보자산으로 활용하기 위해 기업

내부의 데이터 접근성 향상 이동성 통합성 안정성 신속성 등의 확보에 노력을 기울이고

있으며 이를 위한 전문 툴의 도입이 필요하다는 인식으로 전환되고 있다 또한 시스템 업그

레이드 DWmiddotBI 관련 프로젝트 MampA를 통한 기업 간 시스템 통합 기업 내 이기종 소스로부터

단일 소스를 생성하기 위한 데이터 통합 레거시 시스템 교체를 통한 데이터 통합 등 데이터

통합에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 환경이나 모바일 인

프라 확대 빅데이터 환경에서의 데이터 응용 기술에 대한 확장 등의 수요 증가가 데이터 통

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

CONTENTS

(영문목차)

Chapter 1 Introduction middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 7

Chapter 2 Management of Data Governance Forum middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

Chapter 3 Results of 2012 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

Chapter 4 Plans for 2013 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

Chapter 5 Conclusion middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 47

- 목 차 -

제 1 장 서론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 7

제 2 장 데이터거버넌스포럼 운영middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

제 1 절 국내외 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

1 핵심 표준화대상 기술middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

2 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 9

가 국내 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 9

나 국외 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 11

3 기술개발 및 표준화 현황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 12

가 국내 기술개발 및 표준화 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 12

나 국외 기술개발 및 표준화 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

제 2 절 포럼 구성 및 운영middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

1 목적 및 필요성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

2 연혁middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

3 조직구성 및 주요활동middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

가 조직구성(조직도 포함)middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

나 분과별 주요활동middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

다 회원사 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

라 표준화 추진체계도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 19

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스포럼 활동결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

제 1 절 주요 추진실적 요약middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

제 2 절 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

1 포럼 운영 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

2 국제표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

가 기고서 실적(제안반영채택) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

나 대표 기고서 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

3 국내표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

가 표준개발 실적(포럼단체국가) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

나 대표 표준개발 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 29

제 4 장 2013년도 주요 수행계획middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스포럼 연구목표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 2 절 수행 과제 내용middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 3 절 수행 과제 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 46

제 5 장 결 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 47

붙임 표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

2 2012년도 국외표준화 활동실적-기고서middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 51

3 회원명부 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

4 약어표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

5 참고문헌 등middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

제 1 장 서론

데이터거버넌스 포럼은 품질 관련 전문가와 실무자 간의 공동 노력을 통한 체계적인 데이터

품질 관리 기반 조성과 기업이나 기관이 운영하고 있는 데이터의 효율적인 활용을 지원하기

위해 2004년 설립되었다 본 포럼은 이러한 목적을 달성하기 위해 데이터거버넌스에 대한

이론 연구 및 사례 분석 데이터 품질 관리 관련 교육 세미나 컨퍼런스 등 행사 개최

데이터 품질 확보를 위한 컨설팅 및 기술 지원 데이터 품질 관리와 관련한 다양한 정보 제공

등의 사업을 수행하고 있으며 기업의 자산으로 데이터의 가치를 극대화 할 수 있도록 업계와

학계의 의견을 수렴하는 창구 역할을 담당하고 있다

매년 공공민간에서 구축활용되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며 DB 간의

통합연계 활용 요구가 증가하고 있는 실정이다

2020년 전 세계 디지털 정보의 양이 2009년보다 44배 성장할 것으로 예측 (전 세계 디

지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2010)

2008년 국내 데이터 총량은 7218페타바이트(PB)이며 2011년에는 27237PB에 이를 것

으로 예측(전 세계 디지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2008)

특히 최근 잘못된 데이터로 인한 피해사례가 속출하고 있으며 이는 개방middot공유middot협업 기

반의 지식정보사회 진입의 저해요소가 될 것이 예견되는 상황이다 국내 DB 품질관리 성숙수

준은 2011년 도입단계인 11레벨로 데이터 품질관리의 중요성에 대해 비로소 사회적인 공감대

가 형성 본격적인 데이터 품질관리 활동이 예상됨에 따라 대응책 마련이 시급한 상황인 것이

다 이에 DB 활용성 극대화 및 지식정보사회 조기 실현을 위해 국가 차원의 DB 품질관리 체계

수립과 확산을 위한 제반 지원 활동이 필요하며 국내 DB산업의 시장 분석 및 범국가적 DB품

질관리를 통해 DB산업 발전의 기반을 조성하여 DB산업의 체계적 성장middot발전을 견인으로써 데

이터거버넌스 포럼의 역할이 중요해지고 있다

본보고서는 데이터거버넌스 기술 중에 데이터 통합에 초점을 두고 있으며 운영현황으로 국

내외 데이터 통합 관련 시장 및 기술현황 포럼 구성 및 운영현황에 대해 기술하고 있으며

2012년도 데이터거버넌스포럼 활동 결과 및 2013년도 수행계획에 관해 설명하고 있다 2012년

도 데이터거버넌스포럼의 주요 활동 결과로는 정보통신단체표준 3건 포럼표준 3건 국제표준

초안 2건등이 있으며 2012년도에는 지금까지의 표준 개발의 경험을 바탕으로 업계의 요구사

항과 학계의 의견을 반영한 실용적인 표준을 제작하였다 2013년도에는 데이터거버넌스 포럼

이 빅데이터의 시대적인 조류에 따라 영역을 빅데이터 기반의 데이터거버넌스로 확대할 계획

에 있으며 그간 축적해온 데이터 품질 노하우를 바탕으로 데이터 품질관련 국제표준화 활동

을 강화하고자 한다

제 2 장 데이터거버넌스 포럼 운영

제 1 절 국내외 현황

1 핵심 표준화대상 기술

데이터거버넌스란 전사 데이터 정책 지침 표준 전략 방향 등에 근거 기업 목표 달성을

위해 전사 데이터에 대한 의사 결정을 지원하는 역할과 메커니즘의 집합이다 데이터거버넌스

실현을 위한 기술로는 데이터 통합(Data Integration)을 중심으로 데이터베이스 모델링 데이

터 품질 마스터데이터 관리 등의 기술이 핵심을 이루고 있다

가 데이터 통합

데이터 통합이란 이러한 조직내middot외에 분산된 데이터의 다양한 구조middot값을 분석하고 전체적

관점의 통합구조를 설계 및 표준화middot정제를 거쳐 일관된 데이터 값을 제공하기 위한 활동이

다 데이터 통합은 다양한 유형이 존재하는데 특히 업무처리를 위한 기간계시스템(OLTP)에서

연계방식을 지원하는 EAI(Enterprise Application Integration)와 DW 기반 정보계 시스템에서

의 ETL(Extrate Transform Load)은 데이터 전달(Propagation) 및 통합(Consolidation)을 위해

널리 적용되고 있다

나 데이터베이스 모델링

DB모델링은 기업 IT의 정보 요구사항을 무결성과 활용성을 극대화 할 수 있는 데이터 구조

로 가이드하거나 설계해주는 것이다IT 시스템이 전사적이고 구조적인 접근을 위해서 엔터프

라이즈 아키텍처(EA)를 활용하듯이 DB모델링 영역도 엔터프라이즈 아키텍처의 구성요소인 데

이터아키텍처(DA)를 기반으로 컨설팅을 수행한다

데이터아키텍처는 한 기업이나 기관이 추구하여야 하는 비즈니스를 수용하기 위한 정책을

수립하고 데이터 주제영역을 정의하여 분류된 영역 별로 개념middot논리middot물리 데이터 모델을 정

의하여 구성한다 데이터아키텍처 정책은 비즈니스 전략을 수용할 수 있도록 데이터아키텍처

의 방향성과 원칙 프레임워크를 정의한다 비즈니스에 맞는 데이터 분류 정책을 정의하고 데

이터 설계 원칙 데이터 표준 정책 등을 정의하여 데이터아키텍처를 구축하는 기준이 되도록

한다

다 데이터 품질

데이터베이스(DataBase)는 정보(information) 생성의 원천으로 실제 문제 해결에 도움이 되

도록 정리한 지식(knowledge)을 적시에 정확하게 제공하기 위해서는 무엇보다도 데이터 품질

(Data Quality)이 확보되어야 한다 한국데이터베이스진흥원의 데이터 품질 기준은 크게 유효

성과 활용성으로 구분하고 세부적으로는 정확성 일관성 유용성 접근성 적시성 보안성으

로 구분해 총 6가지를 데이터 품질 기준으로 정의한다

또한 데이터 품질관리 수준 측정을 위해 한국DB진흥원의『데이터 품질관리 성숙모형

(ver10)』방법론에서는 성숙 수준을 도입(1단계) 정형화(2단계) 통합화(3단계) 정량화(4

단계) 최적화(5단계)로 정의하고 있다

라 마스터데이터 관리

마스터데이터 관리(MDM Master Data Management)는 기업의 정보자산 현황에 대해 정확하고

믿을만한 단일 소스를 결정하고 구축하는 종합적인 전략으로 솔루션 툴과 프로세스 기술 및

거버넌스를 포함한다 마스터데이터는 기업의 핵심 개체를 표현하는 식별자 또는 속성집합으

로 자주 변경되지 않으며 다양한 업무 및 애플리케이션에서 참조하는 빈도가 높은 데이터로

전사적으로 모순이 없는 식별자와 확장 속성 및 분류체계를 포함하는 공인된 데이터 집합으로

서 고객 상품 조직 협력사 등이 여기에 해당한다

2 시장현황 및 전망

본 보고서에서 데이터거버넌스의 시장현황 및 전망은 데이터 통합의 관점에서 조사하였다

가 국내 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 2010년 191억원 규모의 시장을 형성한데 이어 2011년에는 212억원으로

114 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 규모gt

데이터 통합 시장의 매출 상위 3개 기업 실적은 2010년 136억원에서 2011년 152억원으로

120 성장하였으며 2011년 기준 시장점유율은 717로 3개년 동안 점유율이 소폭 증가한 것

으로 나타났다 이들 매출 상위 기업을 제외한 나머지 기업의 2011년 실적은 60억원으로 전년

대비 98 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 기업 규모별 매출gt

데이터 통합 시장의 2011년 시장점유율은 국내 기업이 590로 외국계 기업 보다 18p 가량

높은 것으로 나타났다 2009년부터 국내 기업의 시장점유율이 소폭 증가하고 있으며 향후 국

내 기업의 점유율이 더 높아질 것으로 전망된다

lt데이터 통합 시장점유율(외국계 기업 vs 국내 기업)gt

기업 내부의 데이터는 기하급수적으로 증가하는데 비해 이를 활용해 시장 상황에 유연하게

대처해 나가는 데에는 어려움을 겪고 있는 기업은 필요에 따라 핸드코딩에 의존하여 활용할

뿐 데이터 마이그레이션 데이터 웨어하우스 데이터 통합 등을 통해 데이터 활용도를 높이

고자 하는 체계적인 방법을 도입하지 못했다

그러나 최근 들어 기업들은 데이터를 기업의 가치 있는 정보자산으로 활용하기 위해 기업

내부의 데이터 접근성 향상 이동성 통합성 안정성 신속성 등의 확보에 노력을 기울이고

있으며 이를 위한 전문 툴의 도입이 필요하다는 인식으로 전환되고 있다 또한 시스템 업그

레이드 DWmiddotBI 관련 프로젝트 MampA를 통한 기업 간 시스템 통합 기업 내 이기종 소스로부터

단일 소스를 생성하기 위한 데이터 통합 레거시 시스템 교체를 통한 데이터 통합 등 데이터

통합에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 환경이나 모바일 인

프라 확대 빅데이터 환경에서의 데이터 응용 기술에 대한 확장 등의 수요 증가가 데이터 통

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

- 목 차 -

제 1 장 서론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 7

제 2 장 데이터거버넌스포럼 운영middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

제 1 절 국내외 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

1 핵심 표준화대상 기술middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 8

2 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 9

가 국내 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 9

나 국외 시장현황 및 전망middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 11

3 기술개발 및 표준화 현황 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 12

가 국내 기술개발 및 표준화 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 12

나 국외 기술개발 및 표준화 현황middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

제 2 절 포럼 구성 및 운영middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

1 목적 및 필요성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 16

2 연혁middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 17

3 조직구성 및 주요활동middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

가 조직구성(조직도 포함)middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

나 분과별 주요활동middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

다 회원사 구성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 18

라 표준화 추진체계도middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 19

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스포럼 활동결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

제 1 절 주요 추진실적 요약middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 20

제 2 절 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

1 포럼 운영 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 21

2 국제표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

가 기고서 실적(제안반영채택) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

나 대표 기고서 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 22

3 국내표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

가 표준개발 실적(포럼단체국가) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

나 대표 표준개발 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 29

제 4 장 2013년도 주요 수행계획middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스포럼 연구목표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 2 절 수행 과제 내용middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 3 절 수행 과제 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 46

제 5 장 결 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 47

붙임 표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

2 2012년도 국외표준화 활동실적-기고서middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 51

3 회원명부 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

4 약어표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

5 참고문헌 등middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

제 1 장 서론

데이터거버넌스 포럼은 품질 관련 전문가와 실무자 간의 공동 노력을 통한 체계적인 데이터

품질 관리 기반 조성과 기업이나 기관이 운영하고 있는 데이터의 효율적인 활용을 지원하기

위해 2004년 설립되었다 본 포럼은 이러한 목적을 달성하기 위해 데이터거버넌스에 대한

이론 연구 및 사례 분석 데이터 품질 관리 관련 교육 세미나 컨퍼런스 등 행사 개최

데이터 품질 확보를 위한 컨설팅 및 기술 지원 데이터 품질 관리와 관련한 다양한 정보 제공

등의 사업을 수행하고 있으며 기업의 자산으로 데이터의 가치를 극대화 할 수 있도록 업계와

학계의 의견을 수렴하는 창구 역할을 담당하고 있다

매년 공공민간에서 구축활용되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며 DB 간의

통합연계 활용 요구가 증가하고 있는 실정이다

2020년 전 세계 디지털 정보의 양이 2009년보다 44배 성장할 것으로 예측 (전 세계 디

지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2010)

2008년 국내 데이터 총량은 7218페타바이트(PB)이며 2011년에는 27237PB에 이를 것

으로 예측(전 세계 디지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2008)

특히 최근 잘못된 데이터로 인한 피해사례가 속출하고 있으며 이는 개방middot공유middot협업 기

반의 지식정보사회 진입의 저해요소가 될 것이 예견되는 상황이다 국내 DB 품질관리 성숙수

준은 2011년 도입단계인 11레벨로 데이터 품질관리의 중요성에 대해 비로소 사회적인 공감대

가 형성 본격적인 데이터 품질관리 활동이 예상됨에 따라 대응책 마련이 시급한 상황인 것이

다 이에 DB 활용성 극대화 및 지식정보사회 조기 실현을 위해 국가 차원의 DB 품질관리 체계

수립과 확산을 위한 제반 지원 활동이 필요하며 국내 DB산업의 시장 분석 및 범국가적 DB품

질관리를 통해 DB산업 발전의 기반을 조성하여 DB산업의 체계적 성장middot발전을 견인으로써 데

이터거버넌스 포럼의 역할이 중요해지고 있다

본보고서는 데이터거버넌스 기술 중에 데이터 통합에 초점을 두고 있으며 운영현황으로 국

내외 데이터 통합 관련 시장 및 기술현황 포럼 구성 및 운영현황에 대해 기술하고 있으며

2012년도 데이터거버넌스포럼 활동 결과 및 2013년도 수행계획에 관해 설명하고 있다 2012년

도 데이터거버넌스포럼의 주요 활동 결과로는 정보통신단체표준 3건 포럼표준 3건 국제표준

초안 2건등이 있으며 2012년도에는 지금까지의 표준 개발의 경험을 바탕으로 업계의 요구사

항과 학계의 의견을 반영한 실용적인 표준을 제작하였다 2013년도에는 데이터거버넌스 포럼

이 빅데이터의 시대적인 조류에 따라 영역을 빅데이터 기반의 데이터거버넌스로 확대할 계획

에 있으며 그간 축적해온 데이터 품질 노하우를 바탕으로 데이터 품질관련 국제표준화 활동

을 강화하고자 한다

제 2 장 데이터거버넌스 포럼 운영

제 1 절 국내외 현황

1 핵심 표준화대상 기술

데이터거버넌스란 전사 데이터 정책 지침 표준 전략 방향 등에 근거 기업 목표 달성을

위해 전사 데이터에 대한 의사 결정을 지원하는 역할과 메커니즘의 집합이다 데이터거버넌스

실현을 위한 기술로는 데이터 통합(Data Integration)을 중심으로 데이터베이스 모델링 데이

터 품질 마스터데이터 관리 등의 기술이 핵심을 이루고 있다

가 데이터 통합

데이터 통합이란 이러한 조직내middot외에 분산된 데이터의 다양한 구조middot값을 분석하고 전체적

관점의 통합구조를 설계 및 표준화middot정제를 거쳐 일관된 데이터 값을 제공하기 위한 활동이

다 데이터 통합은 다양한 유형이 존재하는데 특히 업무처리를 위한 기간계시스템(OLTP)에서

연계방식을 지원하는 EAI(Enterprise Application Integration)와 DW 기반 정보계 시스템에서

의 ETL(Extrate Transform Load)은 데이터 전달(Propagation) 및 통합(Consolidation)을 위해

널리 적용되고 있다

나 데이터베이스 모델링

DB모델링은 기업 IT의 정보 요구사항을 무결성과 활용성을 극대화 할 수 있는 데이터 구조

로 가이드하거나 설계해주는 것이다IT 시스템이 전사적이고 구조적인 접근을 위해서 엔터프

라이즈 아키텍처(EA)를 활용하듯이 DB모델링 영역도 엔터프라이즈 아키텍처의 구성요소인 데

이터아키텍처(DA)를 기반으로 컨설팅을 수행한다

데이터아키텍처는 한 기업이나 기관이 추구하여야 하는 비즈니스를 수용하기 위한 정책을

수립하고 데이터 주제영역을 정의하여 분류된 영역 별로 개념middot논리middot물리 데이터 모델을 정

의하여 구성한다 데이터아키텍처 정책은 비즈니스 전략을 수용할 수 있도록 데이터아키텍처

의 방향성과 원칙 프레임워크를 정의한다 비즈니스에 맞는 데이터 분류 정책을 정의하고 데

이터 설계 원칙 데이터 표준 정책 등을 정의하여 데이터아키텍처를 구축하는 기준이 되도록

한다

다 데이터 품질

데이터베이스(DataBase)는 정보(information) 생성의 원천으로 실제 문제 해결에 도움이 되

도록 정리한 지식(knowledge)을 적시에 정확하게 제공하기 위해서는 무엇보다도 데이터 품질

(Data Quality)이 확보되어야 한다 한국데이터베이스진흥원의 데이터 품질 기준은 크게 유효

성과 활용성으로 구분하고 세부적으로는 정확성 일관성 유용성 접근성 적시성 보안성으

로 구분해 총 6가지를 데이터 품질 기준으로 정의한다

또한 데이터 품질관리 수준 측정을 위해 한국DB진흥원의『데이터 품질관리 성숙모형

(ver10)』방법론에서는 성숙 수준을 도입(1단계) 정형화(2단계) 통합화(3단계) 정량화(4

단계) 최적화(5단계)로 정의하고 있다

라 마스터데이터 관리

마스터데이터 관리(MDM Master Data Management)는 기업의 정보자산 현황에 대해 정확하고

믿을만한 단일 소스를 결정하고 구축하는 종합적인 전략으로 솔루션 툴과 프로세스 기술 및

거버넌스를 포함한다 마스터데이터는 기업의 핵심 개체를 표현하는 식별자 또는 속성집합으

로 자주 변경되지 않으며 다양한 업무 및 애플리케이션에서 참조하는 빈도가 높은 데이터로

전사적으로 모순이 없는 식별자와 확장 속성 및 분류체계를 포함하는 공인된 데이터 집합으로

서 고객 상품 조직 협력사 등이 여기에 해당한다

2 시장현황 및 전망

본 보고서에서 데이터거버넌스의 시장현황 및 전망은 데이터 통합의 관점에서 조사하였다

가 국내 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 2010년 191억원 규모의 시장을 형성한데 이어 2011년에는 212억원으로

114 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 규모gt

데이터 통합 시장의 매출 상위 3개 기업 실적은 2010년 136억원에서 2011년 152억원으로

120 성장하였으며 2011년 기준 시장점유율은 717로 3개년 동안 점유율이 소폭 증가한 것

으로 나타났다 이들 매출 상위 기업을 제외한 나머지 기업의 2011년 실적은 60억원으로 전년

대비 98 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 기업 규모별 매출gt

데이터 통합 시장의 2011년 시장점유율은 국내 기업이 590로 외국계 기업 보다 18p 가량

높은 것으로 나타났다 2009년부터 국내 기업의 시장점유율이 소폭 증가하고 있으며 향후 국

내 기업의 점유율이 더 높아질 것으로 전망된다

lt데이터 통합 시장점유율(외국계 기업 vs 국내 기업)gt

기업 내부의 데이터는 기하급수적으로 증가하는데 비해 이를 활용해 시장 상황에 유연하게

대처해 나가는 데에는 어려움을 겪고 있는 기업은 필요에 따라 핸드코딩에 의존하여 활용할

뿐 데이터 마이그레이션 데이터 웨어하우스 데이터 통합 등을 통해 데이터 활용도를 높이

고자 하는 체계적인 방법을 도입하지 못했다

그러나 최근 들어 기업들은 데이터를 기업의 가치 있는 정보자산으로 활용하기 위해 기업

내부의 데이터 접근성 향상 이동성 통합성 안정성 신속성 등의 확보에 노력을 기울이고

있으며 이를 위한 전문 툴의 도입이 필요하다는 인식으로 전환되고 있다 또한 시스템 업그

레이드 DWmiddotBI 관련 프로젝트 MampA를 통한 기업 간 시스템 통합 기업 내 이기종 소스로부터

단일 소스를 생성하기 위한 데이터 통합 레거시 시스템 교체를 통한 데이터 통합 등 데이터

통합에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 환경이나 모바일 인

프라 확대 빅데이터 환경에서의 데이터 응용 기술에 대한 확장 등의 수요 증가가 데이터 통

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

3 국내표준화 활동 결과middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

가 표준개발 실적(포럼단체국가) middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 28

나 대표 표준개발 실적 middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 29

제 4 장 2013년도 주요 수행계획middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스포럼 연구목표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 2 절 수행 과제 내용middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 45

제 3 절 수행 과제 방법middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 46

제 5 장 결 론middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 47

붙임 표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 48

2 2012년도 국외표준화 활동실적-기고서middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 51

3 회원명부 작성middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 53

4 약어표middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

5 참고문헌 등middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot 55

제 1 장 서론

데이터거버넌스 포럼은 품질 관련 전문가와 실무자 간의 공동 노력을 통한 체계적인 데이터

품질 관리 기반 조성과 기업이나 기관이 운영하고 있는 데이터의 효율적인 활용을 지원하기

위해 2004년 설립되었다 본 포럼은 이러한 목적을 달성하기 위해 데이터거버넌스에 대한

이론 연구 및 사례 분석 데이터 품질 관리 관련 교육 세미나 컨퍼런스 등 행사 개최

데이터 품질 확보를 위한 컨설팅 및 기술 지원 데이터 품질 관리와 관련한 다양한 정보 제공

등의 사업을 수행하고 있으며 기업의 자산으로 데이터의 가치를 극대화 할 수 있도록 업계와

학계의 의견을 수렴하는 창구 역할을 담당하고 있다

매년 공공민간에서 구축활용되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며 DB 간의

통합연계 활용 요구가 증가하고 있는 실정이다

2020년 전 세계 디지털 정보의 양이 2009년보다 44배 성장할 것으로 예측 (전 세계 디

지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2010)

2008년 국내 데이터 총량은 7218페타바이트(PB)이며 2011년에는 27237PB에 이를 것

으로 예측(전 세계 디지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2008)

특히 최근 잘못된 데이터로 인한 피해사례가 속출하고 있으며 이는 개방middot공유middot협업 기

반의 지식정보사회 진입의 저해요소가 될 것이 예견되는 상황이다 국내 DB 품질관리 성숙수

준은 2011년 도입단계인 11레벨로 데이터 품질관리의 중요성에 대해 비로소 사회적인 공감대

가 형성 본격적인 데이터 품질관리 활동이 예상됨에 따라 대응책 마련이 시급한 상황인 것이

다 이에 DB 활용성 극대화 및 지식정보사회 조기 실현을 위해 국가 차원의 DB 품질관리 체계

수립과 확산을 위한 제반 지원 활동이 필요하며 국내 DB산업의 시장 분석 및 범국가적 DB품

질관리를 통해 DB산업 발전의 기반을 조성하여 DB산업의 체계적 성장middot발전을 견인으로써 데

이터거버넌스 포럼의 역할이 중요해지고 있다

본보고서는 데이터거버넌스 기술 중에 데이터 통합에 초점을 두고 있으며 운영현황으로 국

내외 데이터 통합 관련 시장 및 기술현황 포럼 구성 및 운영현황에 대해 기술하고 있으며

2012년도 데이터거버넌스포럼 활동 결과 및 2013년도 수행계획에 관해 설명하고 있다 2012년

도 데이터거버넌스포럼의 주요 활동 결과로는 정보통신단체표준 3건 포럼표준 3건 국제표준

초안 2건등이 있으며 2012년도에는 지금까지의 표준 개발의 경험을 바탕으로 업계의 요구사

항과 학계의 의견을 반영한 실용적인 표준을 제작하였다 2013년도에는 데이터거버넌스 포럼

이 빅데이터의 시대적인 조류에 따라 영역을 빅데이터 기반의 데이터거버넌스로 확대할 계획

에 있으며 그간 축적해온 데이터 품질 노하우를 바탕으로 데이터 품질관련 국제표준화 활동

을 강화하고자 한다

제 2 장 데이터거버넌스 포럼 운영

제 1 절 국내외 현황

1 핵심 표준화대상 기술

데이터거버넌스란 전사 데이터 정책 지침 표준 전략 방향 등에 근거 기업 목표 달성을

위해 전사 데이터에 대한 의사 결정을 지원하는 역할과 메커니즘의 집합이다 데이터거버넌스

실현을 위한 기술로는 데이터 통합(Data Integration)을 중심으로 데이터베이스 모델링 데이

터 품질 마스터데이터 관리 등의 기술이 핵심을 이루고 있다

가 데이터 통합

데이터 통합이란 이러한 조직내middot외에 분산된 데이터의 다양한 구조middot값을 분석하고 전체적

관점의 통합구조를 설계 및 표준화middot정제를 거쳐 일관된 데이터 값을 제공하기 위한 활동이

다 데이터 통합은 다양한 유형이 존재하는데 특히 업무처리를 위한 기간계시스템(OLTP)에서

연계방식을 지원하는 EAI(Enterprise Application Integration)와 DW 기반 정보계 시스템에서

의 ETL(Extrate Transform Load)은 데이터 전달(Propagation) 및 통합(Consolidation)을 위해

널리 적용되고 있다

나 데이터베이스 모델링

DB모델링은 기업 IT의 정보 요구사항을 무결성과 활용성을 극대화 할 수 있는 데이터 구조

로 가이드하거나 설계해주는 것이다IT 시스템이 전사적이고 구조적인 접근을 위해서 엔터프

라이즈 아키텍처(EA)를 활용하듯이 DB모델링 영역도 엔터프라이즈 아키텍처의 구성요소인 데

이터아키텍처(DA)를 기반으로 컨설팅을 수행한다

데이터아키텍처는 한 기업이나 기관이 추구하여야 하는 비즈니스를 수용하기 위한 정책을

수립하고 데이터 주제영역을 정의하여 분류된 영역 별로 개념middot논리middot물리 데이터 모델을 정

의하여 구성한다 데이터아키텍처 정책은 비즈니스 전략을 수용할 수 있도록 데이터아키텍처

의 방향성과 원칙 프레임워크를 정의한다 비즈니스에 맞는 데이터 분류 정책을 정의하고 데

이터 설계 원칙 데이터 표준 정책 등을 정의하여 데이터아키텍처를 구축하는 기준이 되도록

한다

다 데이터 품질

데이터베이스(DataBase)는 정보(information) 생성의 원천으로 실제 문제 해결에 도움이 되

도록 정리한 지식(knowledge)을 적시에 정확하게 제공하기 위해서는 무엇보다도 데이터 품질

(Data Quality)이 확보되어야 한다 한국데이터베이스진흥원의 데이터 품질 기준은 크게 유효

성과 활용성으로 구분하고 세부적으로는 정확성 일관성 유용성 접근성 적시성 보안성으

로 구분해 총 6가지를 데이터 품질 기준으로 정의한다

또한 데이터 품질관리 수준 측정을 위해 한국DB진흥원의『데이터 품질관리 성숙모형

(ver10)』방법론에서는 성숙 수준을 도입(1단계) 정형화(2단계) 통합화(3단계) 정량화(4

단계) 최적화(5단계)로 정의하고 있다

라 마스터데이터 관리

마스터데이터 관리(MDM Master Data Management)는 기업의 정보자산 현황에 대해 정확하고

믿을만한 단일 소스를 결정하고 구축하는 종합적인 전략으로 솔루션 툴과 프로세스 기술 및

거버넌스를 포함한다 마스터데이터는 기업의 핵심 개체를 표현하는 식별자 또는 속성집합으

로 자주 변경되지 않으며 다양한 업무 및 애플리케이션에서 참조하는 빈도가 높은 데이터로

전사적으로 모순이 없는 식별자와 확장 속성 및 분류체계를 포함하는 공인된 데이터 집합으로

서 고객 상품 조직 협력사 등이 여기에 해당한다

2 시장현황 및 전망

본 보고서에서 데이터거버넌스의 시장현황 및 전망은 데이터 통합의 관점에서 조사하였다

가 국내 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 2010년 191억원 규모의 시장을 형성한데 이어 2011년에는 212억원으로

114 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 규모gt

데이터 통합 시장의 매출 상위 3개 기업 실적은 2010년 136억원에서 2011년 152억원으로

120 성장하였으며 2011년 기준 시장점유율은 717로 3개년 동안 점유율이 소폭 증가한 것

으로 나타났다 이들 매출 상위 기업을 제외한 나머지 기업의 2011년 실적은 60억원으로 전년

대비 98 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 기업 규모별 매출gt

데이터 통합 시장의 2011년 시장점유율은 국내 기업이 590로 외국계 기업 보다 18p 가량

높은 것으로 나타났다 2009년부터 국내 기업의 시장점유율이 소폭 증가하고 있으며 향후 국

내 기업의 점유율이 더 높아질 것으로 전망된다

lt데이터 통합 시장점유율(외국계 기업 vs 국내 기업)gt

기업 내부의 데이터는 기하급수적으로 증가하는데 비해 이를 활용해 시장 상황에 유연하게

대처해 나가는 데에는 어려움을 겪고 있는 기업은 필요에 따라 핸드코딩에 의존하여 활용할

뿐 데이터 마이그레이션 데이터 웨어하우스 데이터 통합 등을 통해 데이터 활용도를 높이

고자 하는 체계적인 방법을 도입하지 못했다

그러나 최근 들어 기업들은 데이터를 기업의 가치 있는 정보자산으로 활용하기 위해 기업

내부의 데이터 접근성 향상 이동성 통합성 안정성 신속성 등의 확보에 노력을 기울이고

있으며 이를 위한 전문 툴의 도입이 필요하다는 인식으로 전환되고 있다 또한 시스템 업그

레이드 DWmiddotBI 관련 프로젝트 MampA를 통한 기업 간 시스템 통합 기업 내 이기종 소스로부터

단일 소스를 생성하기 위한 데이터 통합 레거시 시스템 교체를 통한 데이터 통합 등 데이터

통합에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 환경이나 모바일 인

프라 확대 빅데이터 환경에서의 데이터 응용 기술에 대한 확장 등의 수요 증가가 데이터 통

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

제 1 장 서론

데이터거버넌스 포럼은 품질 관련 전문가와 실무자 간의 공동 노력을 통한 체계적인 데이터

품질 관리 기반 조성과 기업이나 기관이 운영하고 있는 데이터의 효율적인 활용을 지원하기

위해 2004년 설립되었다 본 포럼은 이러한 목적을 달성하기 위해 데이터거버넌스에 대한

이론 연구 및 사례 분석 데이터 품질 관리 관련 교육 세미나 컨퍼런스 등 행사 개최

데이터 품질 확보를 위한 컨설팅 및 기술 지원 데이터 품질 관리와 관련한 다양한 정보 제공

등의 사업을 수행하고 있으며 기업의 자산으로 데이터의 가치를 극대화 할 수 있도록 업계와

학계의 의견을 수렴하는 창구 역할을 담당하고 있다

매년 공공민간에서 구축활용되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며 DB 간의

통합연계 활용 요구가 증가하고 있는 실정이다

2020년 전 세계 디지털 정보의 양이 2009년보다 44배 성장할 것으로 예측 (전 세계 디

지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2010)

2008년 국내 데이터 총량은 7218페타바이트(PB)이며 2011년에는 27237PB에 이를 것

으로 예측(전 세계 디지털 정보 성장 전망 보고서 IDC 2008)

특히 최근 잘못된 데이터로 인한 피해사례가 속출하고 있으며 이는 개방middot공유middot협업 기

반의 지식정보사회 진입의 저해요소가 될 것이 예견되는 상황이다 국내 DB 품질관리 성숙수

준은 2011년 도입단계인 11레벨로 데이터 품질관리의 중요성에 대해 비로소 사회적인 공감대

가 형성 본격적인 데이터 품질관리 활동이 예상됨에 따라 대응책 마련이 시급한 상황인 것이

다 이에 DB 활용성 극대화 및 지식정보사회 조기 실현을 위해 국가 차원의 DB 품질관리 체계

수립과 확산을 위한 제반 지원 활동이 필요하며 국내 DB산업의 시장 분석 및 범국가적 DB품

질관리를 통해 DB산업 발전의 기반을 조성하여 DB산업의 체계적 성장middot발전을 견인으로써 데

이터거버넌스 포럼의 역할이 중요해지고 있다

본보고서는 데이터거버넌스 기술 중에 데이터 통합에 초점을 두고 있으며 운영현황으로 국

내외 데이터 통합 관련 시장 및 기술현황 포럼 구성 및 운영현황에 대해 기술하고 있으며

2012년도 데이터거버넌스포럼 활동 결과 및 2013년도 수행계획에 관해 설명하고 있다 2012년

도 데이터거버넌스포럼의 주요 활동 결과로는 정보통신단체표준 3건 포럼표준 3건 국제표준

초안 2건등이 있으며 2012년도에는 지금까지의 표준 개발의 경험을 바탕으로 업계의 요구사

항과 학계의 의견을 반영한 실용적인 표준을 제작하였다 2013년도에는 데이터거버넌스 포럼

이 빅데이터의 시대적인 조류에 따라 영역을 빅데이터 기반의 데이터거버넌스로 확대할 계획

에 있으며 그간 축적해온 데이터 품질 노하우를 바탕으로 데이터 품질관련 국제표준화 활동

을 강화하고자 한다

제 2 장 데이터거버넌스 포럼 운영

제 1 절 국내외 현황

1 핵심 표준화대상 기술

데이터거버넌스란 전사 데이터 정책 지침 표준 전략 방향 등에 근거 기업 목표 달성을

위해 전사 데이터에 대한 의사 결정을 지원하는 역할과 메커니즘의 집합이다 데이터거버넌스

실현을 위한 기술로는 데이터 통합(Data Integration)을 중심으로 데이터베이스 모델링 데이

터 품질 마스터데이터 관리 등의 기술이 핵심을 이루고 있다

가 데이터 통합

데이터 통합이란 이러한 조직내middot외에 분산된 데이터의 다양한 구조middot값을 분석하고 전체적

관점의 통합구조를 설계 및 표준화middot정제를 거쳐 일관된 데이터 값을 제공하기 위한 활동이

다 데이터 통합은 다양한 유형이 존재하는데 특히 업무처리를 위한 기간계시스템(OLTP)에서

연계방식을 지원하는 EAI(Enterprise Application Integration)와 DW 기반 정보계 시스템에서

의 ETL(Extrate Transform Load)은 데이터 전달(Propagation) 및 통합(Consolidation)을 위해

널리 적용되고 있다

나 데이터베이스 모델링

DB모델링은 기업 IT의 정보 요구사항을 무결성과 활용성을 극대화 할 수 있는 데이터 구조

로 가이드하거나 설계해주는 것이다IT 시스템이 전사적이고 구조적인 접근을 위해서 엔터프

라이즈 아키텍처(EA)를 활용하듯이 DB모델링 영역도 엔터프라이즈 아키텍처의 구성요소인 데

이터아키텍처(DA)를 기반으로 컨설팅을 수행한다

데이터아키텍처는 한 기업이나 기관이 추구하여야 하는 비즈니스를 수용하기 위한 정책을

수립하고 데이터 주제영역을 정의하여 분류된 영역 별로 개념middot논리middot물리 데이터 모델을 정

의하여 구성한다 데이터아키텍처 정책은 비즈니스 전략을 수용할 수 있도록 데이터아키텍처

의 방향성과 원칙 프레임워크를 정의한다 비즈니스에 맞는 데이터 분류 정책을 정의하고 데

이터 설계 원칙 데이터 표준 정책 등을 정의하여 데이터아키텍처를 구축하는 기준이 되도록

한다

다 데이터 품질

데이터베이스(DataBase)는 정보(information) 생성의 원천으로 실제 문제 해결에 도움이 되

도록 정리한 지식(knowledge)을 적시에 정확하게 제공하기 위해서는 무엇보다도 데이터 품질

(Data Quality)이 확보되어야 한다 한국데이터베이스진흥원의 데이터 품질 기준은 크게 유효

성과 활용성으로 구분하고 세부적으로는 정확성 일관성 유용성 접근성 적시성 보안성으

로 구분해 총 6가지를 데이터 품질 기준으로 정의한다

또한 데이터 품질관리 수준 측정을 위해 한국DB진흥원의『데이터 품질관리 성숙모형

(ver10)』방법론에서는 성숙 수준을 도입(1단계) 정형화(2단계) 통합화(3단계) 정량화(4

단계) 최적화(5단계)로 정의하고 있다

라 마스터데이터 관리

마스터데이터 관리(MDM Master Data Management)는 기업의 정보자산 현황에 대해 정확하고

믿을만한 단일 소스를 결정하고 구축하는 종합적인 전략으로 솔루션 툴과 프로세스 기술 및

거버넌스를 포함한다 마스터데이터는 기업의 핵심 개체를 표현하는 식별자 또는 속성집합으

로 자주 변경되지 않으며 다양한 업무 및 애플리케이션에서 참조하는 빈도가 높은 데이터로

전사적으로 모순이 없는 식별자와 확장 속성 및 분류체계를 포함하는 공인된 데이터 집합으로

서 고객 상품 조직 협력사 등이 여기에 해당한다

2 시장현황 및 전망

본 보고서에서 데이터거버넌스의 시장현황 및 전망은 데이터 통합의 관점에서 조사하였다

가 국내 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 2010년 191억원 규모의 시장을 형성한데 이어 2011년에는 212억원으로

114 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 규모gt

데이터 통합 시장의 매출 상위 3개 기업 실적은 2010년 136억원에서 2011년 152억원으로

120 성장하였으며 2011년 기준 시장점유율은 717로 3개년 동안 점유율이 소폭 증가한 것

으로 나타났다 이들 매출 상위 기업을 제외한 나머지 기업의 2011년 실적은 60억원으로 전년

대비 98 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 기업 규모별 매출gt

데이터 통합 시장의 2011년 시장점유율은 국내 기업이 590로 외국계 기업 보다 18p 가량

높은 것으로 나타났다 2009년부터 국내 기업의 시장점유율이 소폭 증가하고 있으며 향후 국

내 기업의 점유율이 더 높아질 것으로 전망된다

lt데이터 통합 시장점유율(외국계 기업 vs 국내 기업)gt

기업 내부의 데이터는 기하급수적으로 증가하는데 비해 이를 활용해 시장 상황에 유연하게

대처해 나가는 데에는 어려움을 겪고 있는 기업은 필요에 따라 핸드코딩에 의존하여 활용할

뿐 데이터 마이그레이션 데이터 웨어하우스 데이터 통합 등을 통해 데이터 활용도를 높이

고자 하는 체계적인 방법을 도입하지 못했다

그러나 최근 들어 기업들은 데이터를 기업의 가치 있는 정보자산으로 활용하기 위해 기업

내부의 데이터 접근성 향상 이동성 통합성 안정성 신속성 등의 확보에 노력을 기울이고

있으며 이를 위한 전문 툴의 도입이 필요하다는 인식으로 전환되고 있다 또한 시스템 업그

레이드 DWmiddotBI 관련 프로젝트 MampA를 통한 기업 간 시스템 통합 기업 내 이기종 소스로부터

단일 소스를 생성하기 위한 데이터 통합 레거시 시스템 교체를 통한 데이터 통합 등 데이터

통합에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 환경이나 모바일 인

프라 확대 빅데이터 환경에서의 데이터 응용 기술에 대한 확장 등의 수요 증가가 데이터 통

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

제 2 장 데이터거버넌스 포럼 운영

제 1 절 국내외 현황

1 핵심 표준화대상 기술

데이터거버넌스란 전사 데이터 정책 지침 표준 전략 방향 등에 근거 기업 목표 달성을

위해 전사 데이터에 대한 의사 결정을 지원하는 역할과 메커니즘의 집합이다 데이터거버넌스

실현을 위한 기술로는 데이터 통합(Data Integration)을 중심으로 데이터베이스 모델링 데이

터 품질 마스터데이터 관리 등의 기술이 핵심을 이루고 있다

가 데이터 통합

데이터 통합이란 이러한 조직내middot외에 분산된 데이터의 다양한 구조middot값을 분석하고 전체적

관점의 통합구조를 설계 및 표준화middot정제를 거쳐 일관된 데이터 값을 제공하기 위한 활동이

다 데이터 통합은 다양한 유형이 존재하는데 특히 업무처리를 위한 기간계시스템(OLTP)에서

연계방식을 지원하는 EAI(Enterprise Application Integration)와 DW 기반 정보계 시스템에서

의 ETL(Extrate Transform Load)은 데이터 전달(Propagation) 및 통합(Consolidation)을 위해

널리 적용되고 있다

나 데이터베이스 모델링

DB모델링은 기업 IT의 정보 요구사항을 무결성과 활용성을 극대화 할 수 있는 데이터 구조

로 가이드하거나 설계해주는 것이다IT 시스템이 전사적이고 구조적인 접근을 위해서 엔터프

라이즈 아키텍처(EA)를 활용하듯이 DB모델링 영역도 엔터프라이즈 아키텍처의 구성요소인 데

이터아키텍처(DA)를 기반으로 컨설팅을 수행한다

데이터아키텍처는 한 기업이나 기관이 추구하여야 하는 비즈니스를 수용하기 위한 정책을

수립하고 데이터 주제영역을 정의하여 분류된 영역 별로 개념middot논리middot물리 데이터 모델을 정

의하여 구성한다 데이터아키텍처 정책은 비즈니스 전략을 수용할 수 있도록 데이터아키텍처

의 방향성과 원칙 프레임워크를 정의한다 비즈니스에 맞는 데이터 분류 정책을 정의하고 데

이터 설계 원칙 데이터 표준 정책 등을 정의하여 데이터아키텍처를 구축하는 기준이 되도록

한다

다 데이터 품질

데이터베이스(DataBase)는 정보(information) 생성의 원천으로 실제 문제 해결에 도움이 되

도록 정리한 지식(knowledge)을 적시에 정확하게 제공하기 위해서는 무엇보다도 데이터 품질

(Data Quality)이 확보되어야 한다 한국데이터베이스진흥원의 데이터 품질 기준은 크게 유효

성과 활용성으로 구분하고 세부적으로는 정확성 일관성 유용성 접근성 적시성 보안성으

로 구분해 총 6가지를 데이터 품질 기준으로 정의한다

또한 데이터 품질관리 수준 측정을 위해 한국DB진흥원의『데이터 품질관리 성숙모형

(ver10)』방법론에서는 성숙 수준을 도입(1단계) 정형화(2단계) 통합화(3단계) 정량화(4

단계) 최적화(5단계)로 정의하고 있다

라 마스터데이터 관리

마스터데이터 관리(MDM Master Data Management)는 기업의 정보자산 현황에 대해 정확하고

믿을만한 단일 소스를 결정하고 구축하는 종합적인 전략으로 솔루션 툴과 프로세스 기술 및

거버넌스를 포함한다 마스터데이터는 기업의 핵심 개체를 표현하는 식별자 또는 속성집합으

로 자주 변경되지 않으며 다양한 업무 및 애플리케이션에서 참조하는 빈도가 높은 데이터로

전사적으로 모순이 없는 식별자와 확장 속성 및 분류체계를 포함하는 공인된 데이터 집합으로

서 고객 상품 조직 협력사 등이 여기에 해당한다

2 시장현황 및 전망

본 보고서에서 데이터거버넌스의 시장현황 및 전망은 데이터 통합의 관점에서 조사하였다

가 국내 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 2010년 191억원 규모의 시장을 형성한데 이어 2011년에는 212억원으로

114 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 규모gt

데이터 통합 시장의 매출 상위 3개 기업 실적은 2010년 136억원에서 2011년 152억원으로

120 성장하였으며 2011년 기준 시장점유율은 717로 3개년 동안 점유율이 소폭 증가한 것

으로 나타났다 이들 매출 상위 기업을 제외한 나머지 기업의 2011년 실적은 60억원으로 전년

대비 98 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 기업 규모별 매출gt

데이터 통합 시장의 2011년 시장점유율은 국내 기업이 590로 외국계 기업 보다 18p 가량

높은 것으로 나타났다 2009년부터 국내 기업의 시장점유율이 소폭 증가하고 있으며 향후 국

내 기업의 점유율이 더 높아질 것으로 전망된다

lt데이터 통합 시장점유율(외국계 기업 vs 국내 기업)gt

기업 내부의 데이터는 기하급수적으로 증가하는데 비해 이를 활용해 시장 상황에 유연하게

대처해 나가는 데에는 어려움을 겪고 있는 기업은 필요에 따라 핸드코딩에 의존하여 활용할

뿐 데이터 마이그레이션 데이터 웨어하우스 데이터 통합 등을 통해 데이터 활용도를 높이

고자 하는 체계적인 방법을 도입하지 못했다

그러나 최근 들어 기업들은 데이터를 기업의 가치 있는 정보자산으로 활용하기 위해 기업

내부의 데이터 접근성 향상 이동성 통합성 안정성 신속성 등의 확보에 노력을 기울이고

있으며 이를 위한 전문 툴의 도입이 필요하다는 인식으로 전환되고 있다 또한 시스템 업그

레이드 DWmiddotBI 관련 프로젝트 MampA를 통한 기업 간 시스템 통합 기업 내 이기종 소스로부터

단일 소스를 생성하기 위한 데이터 통합 레거시 시스템 교체를 통한 데이터 통합 등 데이터

통합에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 환경이나 모바일 인

프라 확대 빅데이터 환경에서의 데이터 응용 기술에 대한 확장 등의 수요 증가가 데이터 통

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

데이터베이스(DataBase)는 정보(information) 생성의 원천으로 실제 문제 해결에 도움이 되

도록 정리한 지식(knowledge)을 적시에 정확하게 제공하기 위해서는 무엇보다도 데이터 품질

(Data Quality)이 확보되어야 한다 한국데이터베이스진흥원의 데이터 품질 기준은 크게 유효

성과 활용성으로 구분하고 세부적으로는 정확성 일관성 유용성 접근성 적시성 보안성으

로 구분해 총 6가지를 데이터 품질 기준으로 정의한다

또한 데이터 품질관리 수준 측정을 위해 한국DB진흥원의『데이터 품질관리 성숙모형

(ver10)』방법론에서는 성숙 수준을 도입(1단계) 정형화(2단계) 통합화(3단계) 정량화(4

단계) 최적화(5단계)로 정의하고 있다

라 마스터데이터 관리

마스터데이터 관리(MDM Master Data Management)는 기업의 정보자산 현황에 대해 정확하고

믿을만한 단일 소스를 결정하고 구축하는 종합적인 전략으로 솔루션 툴과 프로세스 기술 및

거버넌스를 포함한다 마스터데이터는 기업의 핵심 개체를 표현하는 식별자 또는 속성집합으

로 자주 변경되지 않으며 다양한 업무 및 애플리케이션에서 참조하는 빈도가 높은 데이터로

전사적으로 모순이 없는 식별자와 확장 속성 및 분류체계를 포함하는 공인된 데이터 집합으로

서 고객 상품 조직 협력사 등이 여기에 해당한다

2 시장현황 및 전망

본 보고서에서 데이터거버넌스의 시장현황 및 전망은 데이터 통합의 관점에서 조사하였다

가 국내 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 2010년 191억원 규모의 시장을 형성한데 이어 2011년에는 212억원으로

114 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 규모gt

데이터 통합 시장의 매출 상위 3개 기업 실적은 2010년 136억원에서 2011년 152억원으로

120 성장하였으며 2011년 기준 시장점유율은 717로 3개년 동안 점유율이 소폭 증가한 것

으로 나타났다 이들 매출 상위 기업을 제외한 나머지 기업의 2011년 실적은 60억원으로 전년

대비 98 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 기업 규모별 매출gt

데이터 통합 시장의 2011년 시장점유율은 국내 기업이 590로 외국계 기업 보다 18p 가량

높은 것으로 나타났다 2009년부터 국내 기업의 시장점유율이 소폭 증가하고 있으며 향후 국

내 기업의 점유율이 더 높아질 것으로 전망된다

lt데이터 통합 시장점유율(외국계 기업 vs 국내 기업)gt

기업 내부의 데이터는 기하급수적으로 증가하는데 비해 이를 활용해 시장 상황에 유연하게

대처해 나가는 데에는 어려움을 겪고 있는 기업은 필요에 따라 핸드코딩에 의존하여 활용할

뿐 데이터 마이그레이션 데이터 웨어하우스 데이터 통합 등을 통해 데이터 활용도를 높이

고자 하는 체계적인 방법을 도입하지 못했다

그러나 최근 들어 기업들은 데이터를 기업의 가치 있는 정보자산으로 활용하기 위해 기업

내부의 데이터 접근성 향상 이동성 통합성 안정성 신속성 등의 확보에 노력을 기울이고

있으며 이를 위한 전문 툴의 도입이 필요하다는 인식으로 전환되고 있다 또한 시스템 업그

레이드 DWmiddotBI 관련 프로젝트 MampA를 통한 기업 간 시스템 통합 기업 내 이기종 소스로부터

단일 소스를 생성하기 위한 데이터 통합 레거시 시스템 교체를 통한 데이터 통합 등 데이터

통합에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 환경이나 모바일 인

프라 확대 빅데이터 환경에서의 데이터 응용 기술에 대한 확장 등의 수요 증가가 데이터 통

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

데이터 통합 시장의 매출 상위 3개 기업 실적은 2010년 136억원에서 2011년 152억원으로

120 성장하였으며 2011년 기준 시장점유율은 717로 3개년 동안 점유율이 소폭 증가한 것

으로 나타났다 이들 매출 상위 기업을 제외한 나머지 기업의 2011년 실적은 60억원으로 전년

대비 98 성장한 것으로 나타났다

lt데이터 통합 시장 기업 규모별 매출gt

데이터 통합 시장의 2011년 시장점유율은 국내 기업이 590로 외국계 기업 보다 18p 가량

높은 것으로 나타났다 2009년부터 국내 기업의 시장점유율이 소폭 증가하고 있으며 향후 국

내 기업의 점유율이 더 높아질 것으로 전망된다

lt데이터 통합 시장점유율(외국계 기업 vs 국내 기업)gt

기업 내부의 데이터는 기하급수적으로 증가하는데 비해 이를 활용해 시장 상황에 유연하게

대처해 나가는 데에는 어려움을 겪고 있는 기업은 필요에 따라 핸드코딩에 의존하여 활용할

뿐 데이터 마이그레이션 데이터 웨어하우스 데이터 통합 등을 통해 데이터 활용도를 높이

고자 하는 체계적인 방법을 도입하지 못했다

그러나 최근 들어 기업들은 데이터를 기업의 가치 있는 정보자산으로 활용하기 위해 기업

내부의 데이터 접근성 향상 이동성 통합성 안정성 신속성 등의 확보에 노력을 기울이고

있으며 이를 위한 전문 툴의 도입이 필요하다는 인식으로 전환되고 있다 또한 시스템 업그

레이드 DWmiddotBI 관련 프로젝트 MampA를 통한 기업 간 시스템 통합 기업 내 이기종 소스로부터

단일 소스를 생성하기 위한 데이터 통합 레거시 시스템 교체를 통한 데이터 통합 등 데이터

통합에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다 뿐만 아니라 클라우드 컴퓨팅 환경이나 모바일 인

프라 확대 빅데이터 환경에서의 데이터 응용 기술에 대한 확장 등의 수요 증가가 데이터 통

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

합 시장 성장의 긍정적인 이슈로 작용할 것으로 예상되면서 2014년 300억원 가량의 시장으로

확대될 전망이다

lt데이터 통합 시장 전망gt

나 국외 시장현황 및 전망

데이터 통합 시장은 따로 집계하기도 하나 최근 해외 보고서들에서는 대부분 데이터 품질

관리와 마스터데이터 관리를 데이터 통합 시장에 포함시켜 집계하고 있다 데이터 품질관리와

마스터데이터 관리를 포함한 세계 데이터 통합 시장규모는 2010년 30억 달러에서 2011년 35억

달러로 139 증가한 것으로 추산된다 데이터 통합 시장은 글로벌 금융위기 직후인 2009년에

도 41 성장했으며 2010년에는 155의 높은 성장률을 기록했다 2011년과 2012년에도 두

자릿수 성장률을 기록할 것으로 전망된다

lt세계 데이터 통합 시장규모 및 성장률gt

(출처 Deutsche Bank 20119)

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

최근 들어 복잡하고 다차원적인 DB의 급증으로 인해 Data Integration에 대한 수요도 빠른

속도로 증가하고 있다 특히 기업이나 조직의 내부 데이터뿐만 아니라 외부 데이터까지 통합

해서 분석해야 하기 때문에 특정 데이터를 규정하고 표준화하는 마스터데이터 관리의 중요성

이 더 커지고 있다 또한 클라우드 컴퓨터의 확산과 대용량 비정형 데이터의 증가로 인한 데

이터 분석 수요 증가도 데이터 통합 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있다

데이터 품질관리와 마스터데이터 관리를 포함한 데이터 통합 시장의 주요 업체로는 IBM

Informatica SAS SAP의 4개 업체가 있다 1위 업체인 IBM은 2010년 매출액 기준 195의 시

장점유율을 기록하고 있고 2위인 Informatica가 141 3위인 SAS가 123 4위인 SAP가

119를 차지하고 있다 이들 4개 업체가 데이터 통합 전체시장에서 차지하는 비중은 2010년

기준 578이다 그 외 마이너 업체로는 Oracle Sybase 등이 있다

lt데이터 통합 주요 업체 시장점유율(2010년)gt

(출처 Jefferies 2012)

3 기술개발 및 표준화 현황

가 국내 기술개발 및 표준화 현황

데이터가 기업의 중요한 자산으로 인지되기 시작하면서 기업 내 관리되는 데이터를 일관된

구조와 값으로 통합하여 관리하고 이를 기반으로 고객 행동패턴을 분석하거나 신상품에 대한

고객반응을 분석하여 비즈니스 생명주기에 반영하는 등 의미 있는 데이터를 분석하고자 하는

요구가 증가하고 있다

그리고 대규모 차세대 프로젝트에서는 종합적인 관점의 데이터 마이그레이션 수행 및 관리

에 대한 요구가 증가하고 있으며 금융middot공공middot물류 등 다양한 산업군에서 그 사례가 속속 도

출되고 있다 여러 정보시스템 데이터를 통합하여 DW를 구축하거나 대규모 마이그레이션을 수

행하는 경우 대부분 기업들의 기간계 정보시스템에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다

첫째 데이터 표준(명명규칙 단어 용어 코드값 등)이 정의되어 있지 않다 또는 정의되

어 있더라도 현행화가 미흡하거나 모순된 데이터가 다수 정의되어 있다

둘째 정보시스템간 표준이 달라 데이터를 서로 주고받으면서 코드변환 등의 중요한 통합규

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

칙이 소스코드상에만 존재하는 등 데이터의 흐름을 파악하기 쉽지 않다

셋째 데이터의 구조 또는 값의 변경이 발생할 때 함께 변경해야하는 즉 영향 받는 대상들

을 식별하기가 쉽지 않다 이 때문에 일정지연 부정확한 값의 변환으로 인한 신뢰성 저하

변경의 복잡도 폭증 등의 현상이 발생하고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로

서 데이터 통합 컨설팅은 다음 세 가지의 뚜렷한 방향성을 가지고 발전하고 있다

bull 데이터거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리 자동화 및 관리 효율성

향상을 위한 데이터 인프라 제공

데이터 통합 컨설팅을 위한 솔루션 제품에는 ETL 메타데이터 관리 솔루션 등이 있다 해외

ETL 솔루션은 인포매티카와 IBM Data Stage등이 지속적으로 강세를 나타내고 있고 SAS의 자

회사인 DataFlux도 지속적으로 성장하고 있다 Microsoft의 SSIS(SQL Server Integration

Service)도 MS플랫폼 중심으로 활용되고 있다

국내 ETL 솔루션은 데이터스트림즈의 TeraStream 엔코아의 ETT 등이 시장에 활용되고 있

다 엔코아의 ETT은 단독 솔루션으로 제공될 수 있으나 EDF(En-core Data Framework)라는

데이터 거버넌스 인에이블러로서의 토탈 솔루션으로 제공되고 있다

한편 오픈소스 ETL 솔루션으로는 Talend의 Talend Open Studio for Data Integration과

Pentaho의 Pentaho Data Integration이 주로 사용되고 있다 이러한 오픈소스 기반의 ETL 솔

루션은 최소비용으로 사용 가능하다는 장점이 있으나 기술지원 또는 컨설팅이 필요할 경우에

비용이 발생하고 국내에서는 원활한 지원이 어렵다는 단점이 있다

메타데이터 관리 솔루션은 표준 데이터 데이터 모델 DB카탈로그 및 흐름 관리를 위한 시

스템 영역 애플리케이션 영역 소스middot타깃 테이블과 컬럼 수준의 매핑내역을 관리한다 이

를 통해 변경이 발생할 때 영향을 받는 시스템 애플리케이션 테이블 컬럼 목록을 즉시 식

별할 수 있고 변경이 가능할 수 있도록 지원한다

데이터 통합은 데이터아키텍처의 모든 영역에 전문적인 지식과 경험을 가진 컨설턴트가 적

절한 솔루션을 활용할 때 최상의 품질과 성과를 기대할 수 있다 또한 논리middot물리 데이터 모

델을 직접 설계한 데이터 디자이너가 데이터 마이그레이션을 직접 매핑설계하고 연계하여 물

흐르듯이 자연스럽게 자동화된 환경이 제공된다면 데이터아키텍처 외에 다른 프로젝트 팀과의

협업에도 최적의 효과를 얻을 수 있다

다음은 이러한 전문화middot자동화된 환경기반에 대한 기술적 동향이다

bull 데이터 거버넌스 체계 확립 종합적 관점의 관리 및 수행 가능

- 다양한 데이터 거버넌스 솔루션을 전체적 관점으로 연계하여 신속하고 완전한 검증이

가능하며 DA AA등 관련자간 의사소통이 원활하게 이루어질 수 있는 통합 환경 및 방

법론이 핵심 기술로 제시되고 있다

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

lt데이터 통합의 거버넌스 체계gt

bull 메타데이터 기반의 수직적 변경 관리 적기에 변경을 식별하고 반영 가능

- 데이터 통합의 대상이 되는 정보시스템의 현행 DA를 구축하고 이 기반에서 통합설계

및 목표 DA를 구축해야만 완전한 반영 및 변경추적이 가능하다 목표 DA의 기반에서

개괄middot개념middot논리middot물리 모델과 DB카탈로그간의 변화에 따른 차이점을 실시간으로 분

석 및 목록화하여 제거함으로서 Layer간 alignment를 유지할 수 있으며 목표 DA의

품질을 극대화할 수 있다

lt수직적 변경 관리gt

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

bull 데이터 모델middotDBMSmiddot매핑 메타데이터 기반 수평적 흐름 관리

- 신규시스템을 구축middot운용하거나 MDM DWmiddotBI를 구축하는 경우 등 소스 데이터와 타

깃 데이터 간의 매핑정보를 통해 데이터 흐름상의 구조와 규칙의 변화를 식별하고 미

리 정의된 프로세스를 기반으로 관리해야 한다 이를 위해 소스와 타깃 간 매핑정보

를 통합 관리할 수 있는 레파지토리 및 모델middotDBmiddot매핑정보를 종합적으로 관리middot적용

할 수 있는 기술이 요구된다 이를 통해 변환 프로그램 생성을 자동화하거나 매핑정

보와 소스middot스키마를 비교하여 변경을 추적하는 등 손쉽게 변환 완결성 검증을 수행

할 수 있다

lt수평적 데이터 흐름관리gt

데이터 통합의 복잡성은 지속적으로 증가할 것이고 데이터 거버넌스 체계의 성숙도 또한 증

가 할 것으로 보인다 이에 따라 수준 높은 메타데이터 구축 및 관리가 필수적으로 요구되고

메타데이터 기반의 흐름 관리를 통해 변경 영향도 분석과 정제작업이 원활해질 것이다

기업의 클라우드 환경으로의 전환이 가속화되고 개인들의 모바일 환경으로의 전환이 가속

화 되면서 그동안 RDBMS로 다루기 어려웠던 빅데이터 관리 및 통합 분석 요구가 증가하고 있

다 2012년 4월 빅데이터 국가전략 포럼이 발족되고 각종 세미나와 학계 연구 자료가 증가하

고 있으며 또한 통신middot제조middot금융middot물류 등 실시간으로 발생하는 데이터의 실시간 분석을 위

한 통합 요구가 증가하고 있다 이에 따라 빅데이터 분석을 위한 통합 비즈니스가 새롭게 부

각되고 온-프레미스(On-Premise) 시스템의 데이터를 PrivatemiddotPublicmiddotHybrd 클라우드로 변

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

환 및 통합하는 시장이 나타날 것으로 관측된다 아울러 빅데이터 분석을 위해 Hadoop

NoSQL(Mongo DB HBase Cassandra 등)로의 데이터 통합 작업은 우선 통신사middot제조사middot금융사

등의 대형 회사에서 시작되어 빅데이터 분석이필요한 모든 산업군으로 점점 확대 적용될 것으

로 전망된다

나 국외 기술개발 및 표준화 현황

데이터의 활용도가 높아지고 그 활용되는 양이 나날이 증가하고 있는 현실에서 저품질의 데

이터로 인한 피해 역시 심각한 문제로 대두되고 있는 상황이다 이러한 피해를 미연에 방지하

기 위해서는 데이터 품질을 향상시키고 향상된 품질 수준을 유지하기 위하도록 데이터가 관리

되어야 하는데 데이터 관리는 단순히 입력하는 데이터의 오류를 수정하는 것만이 아니라 조

직의 업무 흐름에서 생성 수정 삭제 이동하는 데이터의 총체적인 활용을 관리하는 것이다

데이터의 결함을 고치는 툴이나 기술을 개발하고 이용하는 것뿐만 아니라 데이터 품질을 떨어

뜨리는 원인을 규명하고 예방하는 체계적인 프로세스가 필요하다 데이터 품질을 정의하고 측

정하고 분석하고 개선하는 과정을 통해 데이터의 품질을 높일 수 있으며 이때 데이터 품질

표준은 데이터 품질 측정의 객관적인 기준이 된다 데이터 품질 표준은 또한 효과적인 데이터

관리활동을 수행할 수 있는 지침의 바탕이 되기도 한다 데이터 품질 국제표준은 대표적으로

아래와 같이 개발되어 있다

bull ISO 8000 Data Quality

bull ISOIEC 25012 Software engineering -- SQuaRE1) -- Data quality model

bull ISO 10303-59 Integrated generic resource -- Quality of product shape data

bull Customer Information Quality Specifications Version 30 (이하 CIQ)

이러한 국제표준들은 대부분 데이터 품질관리에 초점을 두고 품질기준과 품질관리 방법에

대해 기술하고 있다 ISOIEC 25012의 경우는 소프트웨어 품질 관점에서 데이터 품질 모델을

정의하고 있으며 ISO 10303-59는 제품의 형상을 표현하는 데이터의 품질을 정의하고 있다

또한 OASIS2)에서 개발한 CIQ의 경우에는 주로 XML표현에 적합한 표준을 제시하고 있다 이러

한 표준들은 특정 업무나 특정 형태의 데이터에 적합하도록 구성된 표준이다 ISO 8000의 경

우는 업종과 데이터의 종류에 관계없이 포괄적으로 사용가능한 표준으로 데이터 품질의 속성

및 관리 방안에 대해 정의하고 있다

제 2절 포럼 구성 및 운영

1 목적 및 필요성

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

최근 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이

제 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 의미를 보유할 수 없으며 데이터의 품질 즉 데이

터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는가 하는 것을 고려해야 할 상황이

되었다 데이터거버넌스포럼(Data Governance Forum)은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제를 함께 고민하고 해결하기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 데이터 품질 전문 커뮤니티로 설립되었다

데이터거버넌스포럼의 목적은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있

도록 국내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터

품질 관리 문화를 조성하는데 있다 또한 동일한 관심사를 갖고 있는 회원간의 정보교류를 활

성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품질관리 연구를 촉진한다

2 연혁

데이터거버넌스포럼의 주요 연혁은 다음과 같다

일자 내용

20031218 포럼 설립 발기

2004 519 제1차 포럼 세미나 개최

2004 915 창립총회 개최

2005 420 제1차 운영위원회 개최

2005 617 운영위원 워크샵 개최

2005 928 제2차 운영위원회 개최

20051221 정기 총회 개최

2007 518 운영위원 워크샵 개최

20071212 정기 총회 개최

2008 613 운영위원 워크샵 개최

2008 827 기업 벤치마킹 실시

20081216 정기 총회 개최

2009 3 6 상반기 워크샵

2009 911 하반기 워크샵

200912 4 정기총회 개최

20100410 상반기 워크샵

20100624 포럼 제36차 정기세미나

20100701 포럼 조찬세미나

20100916 데이터 품질 전문가 좌담회

20101105 하반기 워크샵

2011 1 1 데이터거버넌스포럼 명칭 변경

20121017 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

3 조직구성 및 주요활동

가 조직구성

나 분과별 주요활동

1) 금융 분과

- 금융부문 데이터 품질 솔루션 도입을 위한 단계별 로드맵 제시

- 금융부문 솔루션 도입을 위한 모델 개발 및 적용 사례 제시

2) 공공 분과

- 공공 부문 데이터 품질관리 체계 수립을 위한 제도 조직 등 거버넌스 방법론 제시

- 공공 부문 데이터 거버넌스 도입 적용 사례 제시

3) 표준화 분과

- 데이터거버넌스 방법과 절차 관련 포럼 및 정보통신 단체 표준 제안

- 데이터거버넌스 프레임워크 데이터 품질 기준 데이터 관리 프로세스 데이터

거버넌스 프로세스 데이터 성숙모형 연구 등 표준과제 수행

다 회원사 구성

산업체연구소 학계 총계

대기업 중소벤처 기업

갯수 17 12 13 3 45

백분율() 38 27 29 7 100

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

라 표준화 추진체계도

데이터거버넌스포럼의 표준화 추진체계도는 아래와 같다 산업계 공공기관 및 학계의 데이

터 품질에 대한 요구사항을 수렴하여 데이터거버넌스포럼의 표준화 분과를 통해 TTA단체표준

을 상정하고 아울러 한국정보통신기술협회로부터 포럼 운영 및 표준화 활동에 대한 예산 지원

을 받아 포럼 표준 및 국제표준화 활동을 지속하고 있다 국제표준으로는 데이터교환분야의

ISOIEC JTC1SC32와 산업데이터 분야의 ISO TC184SC4에 관여하여 국제표준 기고서를 제안하

여 포럼이 보유하고 있는 데이터 품질관리 표준의 국제표준화 활동에 앞장서고 있다

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

제 3 장 2012년도 데이터거버넌스 포럼 활동결과

제 1 절 주요 추진실적 요약(12월 30일 기준)

구분계획

건수(계량치)실적

건수(계량치)대표 결과물

국제

활동

공적

표준

기고서 제안 1O ISO 제안

- ISO 8000-60 Information amp Data

Quality Management Process Assessment

O ISO 반영

- ISOIEC 20943-5 Metadata

mapping procedure

기고서 반영 1

기고서 제정

사실상

표준

기고서 제안

기고서 반영

기고서 제정

국내

활동

단체

표준

TTA표준 과제채택 3 3O TTA PG 606

- 데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안 제정 등 TTA표준 제정 3 3

포럼

표준

포럼 표준제정 3 3

포럼 표준개정

기타성과 지표-1 1 O 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

기타성과 지표-2 5O 데이터거버넌스 관련

교육세미나 실시

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

제 2 절 활동 결과

1 포럼 운영 결과

2012년 데이터거버넌스 포럼은 운영위원회 활동이 포럼의 전체적인 운영을 담당하였고 분

과회의를 통해 정보통신단체표준 및 국제표준 포럼표준의 개발 및 제정을 논의하였다 또한

데이터품질관리 확산을 위해 외부 전문가의 자문을 통해 제품 데이터 분야 금융 데이터 분

야 데이터거버넌스 도구 개발 등에 대해 데이터 품질관리를 적용하기 위한 노력을 기울였다

다음은 회의 개최 내용이다

번호 회의명 개최일시

1 포럼회장단회의 2012-04-05

2 전문가 자문위원회 2012-05-03

3 메타데이터 표준화 기술공유 2012-05-15

4 데이터 거버넌스 표준화 도구 기술 개발 2012-06-21

5 빅데이터 기술논의 2012-06-27

6 표준화분과회의 2012-07-11

7 하반기일정논의 2012-08-06

8 메타데이터 표준화회의 2012-08-17

9 빅데이터 관련 표준 기술 논의 2012-08-20

10 데이터 품질 표준 개발 회의 2012-09-13

11 데이터거버넌스구축사례발표및논의 2012-09-18

12 단체및포럼표준개발논의 2012-09-24

13 데이터품질표준개발회의 2012-10-04

14 메타데이터표준개발회의 2012-10-05

15 데이터거버넌스도구개발논의 2012-10-10

16 데이터거버넌스 총회 및 운영위원회 준비회의 2012-11-21

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

2 국제표준화 활동 결과

가 기고서 실적(제안반영채택)

번호

표준구분 기고서명 기구명

표준화 회의명

기고자표준화 단계

연월일 문서번호

기고 반영 기고 반영

1 제정 Metadata mapping procedure ISO

ISOIEC JTC1SC32Plenary

임성준기고서반영

2012-01-31 2012-04-30ISOIEC

JTC1SC32N2190

ISOIECJTC1SC32

N2225

2 제정Information amp Data Quality Management Process Assessment

ISOISO TC184SC4

Plenary이창한

신규과제채택

2012-02-25 2012-05-02ISO

TC184SC4N2754

ISOTC184SC4

N2758

나 대표 기고서 실적

(1) ISOIEC 20943-5 Metadata mapping procedure

(가) 기술정의 및 목적

같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제

가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되

었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방

법이 필요하게 되었다

(나) 주요내용

Metadata의 상호 운용성을 확보하기 위한 기술로는 derivation application profiles

crosswalks switching-across framework registry 등이 있으며 본 표준의 대상 기술은

crosswalk를 이용한 의미적 매핑절차를 표준으로 개발하고자 함에 있다

Metadata 기술 대상기술 표준화

Derivation

Application profiles

Crosswalks 의미적 매핑 절차

ISOIEC 20943-5Metadata Mapping Procedure

Switching-across

Framework

Registry

middotmiddotmiddot

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간

의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공한다

메타데이터 스키마 수집1단계

983099- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수

예제 데이터 값 영역 등 조사

속성 분류2단계

983099- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른

속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

DEC 설정3단계

983099 - 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

의미적 맵핑 테이블 구성4단계

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

최종사용자의 편의를 위해 메타데이터 간의 의미 일치 정도를 표시할 수 있는 체계와 데이

터 요소 개념 명명 규칙 등을 제시 방법론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있다

의미 일치 정도 표현 유형

표현 방식 의 미

H Hierarchical Difference 상세 수준의 불일치

D Domain Difference 맥락도메인 불일치

L Lexical Difference 동의어 축약어 등 언어적 불일치

S Syntactic Difference 배열 누락 등 문장의 불일치

C Complicated Difference 서로 다른 정책에 따른 불일치

메타데이터 매핑 테이블 예시

DEC OpenEBPS MODS TEI Recommanded DE

ebookTitle titletitle Hdec title Hdec

ebookTitlesubTitle Hdec seriesStmttitle Hdec

ebookAuthorcreator(role) C namerole C

author Smis ebookAuthorNamecreator(file-as) D namenamePart D

ebookSubject subjecttopic Lsyn keyword Lsim

ebookSubjectclassification Lpre class Lpre

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

(2) ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment

(가) 기술정의 및 목적

ISO 8000-60 Information amp Data Quality Management Process Assessment는 데이터 품질관

리에서 관리 프로세스에 따른 평가 및 개선에 대한 표준화된 체계를 설명하고 있다

(나) 주요내용

프로세스 기반의 데이터 품질 접근 방법으로는 데이터 품질관리에서의 관리 프로세스를 고

려하는 방식으로 데이터 중심과 프로세스 중심의 품질관리 방법의 장단점을 고려 데이터 중

심의 품질관리는 데이터 오류를 측정하고 발견된 오류를 수정하는 작업이 있다 이 방법은 데

이터 오류에 대해 신속히 개선하는 효과가 있으며 데이터 품질을 계량적으로 제시하는 장점이

있다 그러나 품질 레벨을 측정하기 어려우며 시간이 지나면서 같은 종류의 오류가 반복해서

발생하며 데이터 품질이 하락하는 단점이 있다

관리 프로세스 중심의 품질관리는 데이터 품질관리 프로세스를 유지 및 개선하는 방법이다

이 방법은 근본적인 데이터 오류를 없애 동일한 데이터 오류가 재발하는 것을 방지할 수 있

다 그리고 프로세스 개선으로 데이터 품질을 지속적으로 개선할 수 있다 이 방법은 데이터

오류에 대하여 신속하게 수정하는 작업이 아니므로 오류 수정 작업은 다소 늦을 수 있다 그

리고 데이터 품질을 정성적으로 평가하게 된다

lt데이터 방식과 관리 프로세스 방식 비교gt

기존의 제품 품질 소프트웨어 품질을 다루었던 표준이나 모델들이 대부분 프로세스를 고려

하여 품질을 향상시키는 방식이다 예를 들면 제품 품질을 다루는 ISO 9000은 프로세스를 관

리하는 표준이며 소프트웨어 품질을 다루는 SPICE나 CMMI도 프로세스를 관리하는 표준이나

모델이다 마찬가지로 데이터 품질을 다루는 모델에서도 한국의 DQM3 스페인의 IQM3 DAMA

DMBOK Guide ISO 8000-150 등이 프로세스를 다루는 모델들이다

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

lt프로세스 중심의 품질관리 모델gt

category Standardsmodels characteristics

Product quality ISO 9000 series Process management

Software quality

ISO 15504 SPICE Process assessment

ISO 15288 SW lifecycle management Process assessment

CMMI Process assessment

Data quality

DQM3 Process assessment

IQM3 Process assessment

DAMA DMBOK Guide Process management

ISO 8000-150 Process management

ISO 25012 SQuaRE Data oriented

ISO 8000-100 110 130 140 311 Data oriented

본 표준에서는 ISO 12207 15504 15288 모델의 구조를 참조하여 데이터 품질관리 프로세스

성숙모델 구성안을 도출한다

데이터 품질 기준 고려 데이터 품질 수준 고려

데이터 품질 특성 고려 데이터 품질 평가 항목 설정

데이터 품질 프로세스 고려 데이터 품질 개선 방안 고려

ISO 15504 SPICE 모델의 구조는 다음 그림과 같다 주요 구성요소는 ISO 12207인 프로세스

참조모델 (process reference model) 프로세스 평가모델(process assessment model) 프로세

스 성숙도 측정모델(process capability measurement framework)이다

ltSPICE 모델의 구성gt

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

데이터 품질관리 프로세스 평가 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data

Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한

다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)

IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)

IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)

IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)

IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

lt정보 및 데이터 품질관리 프로세스 평가 모델gt

IDQM 프로세스 평가 모델 개요

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도의 개선을 통해 데이터 품질을 개선하

기 위한 일반 개념을 규정한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 범위

- 용어

- 개념

- 원칙

- 타 표준과의 관련성

IDQM 프로세스 참조 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리를 위해 요구되는 프로세스를 규정한다 이 프로세스는

성숙모델과 측정모델에서 참조된다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

- 프로세스 및 세부 프로세스 정의

- 프로세스 및 세부 프로세스 분류

- 각 프로세스별 input 및 output

프로세스 참조모델의 사례

- ISO 12207(ISO 15504에 의해 참조됨)

- ISO 8000-15050

이 모델은 기존에 프로세스를 정의한 데이터 관리 프로세스나 정보데이터 품질관리 프로세

스 프로세스 성숙모델 등으 (ISO 8000-150 DQM3 (Korea) IQM3 (Spain) EIDIQ (Germany)

DAMA DMBOK Guide Federal DAS Data Quality Framework (US))로부터 공통 프로세스를 도출하

고 ISO 9000에서 사용된 PDCA (Plan-Do-Check-Act)의 개념에 따라 프로세스를 그룹핑 하게

된다 추가로 소프트웨어 성숙 모델 (ISO 12207 15504 15388 CMMI 등)를 참조하여 필요한

프로세스와 그룹핑을 보완한다 이 도출된 프로세스는 데이터 수명주기 프로세스 개념도 고려

하여 설계된다

lt프로세스 도출 방안gt

IDQM 프로세스 성숙 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스의 성숙 레벨을 정의하고 각 레벨별로 핵심 프

로세스 영역(key process areas KPA)를 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 성숙 레벨 정의

- 레벨별 KPA 및 프로세스 속성 정의

이 부분은 ISO 15504에서 정의된 구조와 유사한 구조를 가진다 (practice (genericbase)

outcomes 등)

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

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메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

번호 제개정 표준(초안)명표준화 기구

회의명 구분과제채택 연월일

표준제정 연월일

과제채택번호

표준제정번호

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 TTA제83차

운영위원회과제채택 2012-09-19

2012-12-21

2012-1525TTAKKO-1

00626

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1524

TTAKKO-100555-Par

t5

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안TTA

제83차 운영위원회

과제채택 2012-09-192012-12-

212012-1523

TTAKKO-100555-Par

t4

1 제정 소셜 미디어 메타데이터 포럼포럼

표준화분과위원회

2 제정데이터거버넌스 - 제5부

프레임워크포럼

포럼표준화분과

위원회

3 제정데이터거버넌스 - 제4부

데이터베이스 보안포럼

포럼표준화분과

위원회

IDQM 프로세스 측정 모델

이 부분은 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 및 전사적 수행의 성숙 레벨을 측정하는 모델

을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 프로세스 성숙도를 측정하는 모델

- 프로세스 측정을 위한 측정항목 정의

- 각 측정항목별 측정치 기준

IDQM 프로세스 개선 모델

이 부분은 조직 내에서 정보 및 데이터 품질관리 프로세스 성숙도를 개선하기 위한 모델 또

는 지침을 정의한다 이 부분은 다음과 같은 내용을 포함한다

- 개선 프로세스 정의

- 성숙도 개선을 위한 요구사항

3 국내표준화 활동 결과

가 표준개발 실적(포럼단체국가)

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

나 대표 표준개발 및 활용 실적

(1) 데이터 거버넌스 - 데이터베이스 보안

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계 구축을 위한 데이터베이스 보안 관리는 데이터베이스 보안 조직 보

안 준비 보안 통제 구축 보안 통제 활동 보안 교육으로 구성되며 데이터베이스 보안 관리

체계 수립은 보안 관리 체계 보안 관리 조직 보안 관리 절차 보안 관리 인력 및 고려 사항

으로 구성되며 각각에 대한 설명을 담고 있다

(나) 주요내용

데이터베이스 보안 관리

데이터베이스 보안 기술 요소들을 도입middot적용하여 데이터베이스 보안을 구축하는 것은 데이

터 거버넌스 실현에 있어서 중요한 일이지만 구축 이후의 체계적인 운영과 관리는 데이터베

이스를 안전하게 보호하는 데 있어서 구축보다 더 중요하다 구축 이후의 운영과 관리는 주로

관리적 보안에 해당하는 사항으로 모든 구성원들이 이를 명확하게 이해하고 준수할 수 있도

록 관리middot감독 및 지속적인 점검과 개선이 이루어져야 한다 이러한 모든 사항들은 정책으로

명문화하여 강제화하여야 하며 날로 새로워지는 다양한 위협들에 대응하여 지속적으로 취약

점들을 수집하고 점검하여 보완하는 활동이 수반되어야 한다

이와 같은 활동들을 데이터베이스 보안 관리라고 할 수 있는데 데이터베이스 보안 관리

에 대한 전체 구성은 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리gt

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

데이터베이스 보안 조직

데이터베이스 보안 조직은 데이터베이스 보안을 추진하고 운영middot관리하기 위한 전담 조직을

의미한다 데이터베이스 보안 업무 수행을 위해 필요한 역할과 책임을 정의하고 데이터베이

스 보안 통제를 운영하기 위한 업무 절차를 정의한다 데이터베이스 보안을 구축하고 통제 활

동을 수행하는 데 있어서 전체 조직 또는 전사의 구성원을 대상으로 데이터베이스 보안에 관

련된 교육을 지속적으로 시행함으로써 모든 구성원들의 보안 의식 수준을 끌어 올리고 통제

활동 과정에서 도출된 개선 사항에 대해 시행할 책임을 갖는다 데이터베이스 보안을 위한 조

직 구성과 역할 및 책임에 대한 정의는 데이터베이스 보안 정책을 통해 명문화한다

데이터베이스 보안준비

데이터베이스 보안 준비는 데이터베이스 보안 구축을 위한 사전 준비 단계를 일컫는 것으

로 데이터베이스 보안 조직은 다음과 같은 사항들을 수행함으로써 데이터베이스 보안이 성공

적으로 도입middot적용middot구축될 수 있도록 해야 한다

- 데이터베이스 보안을 위해 도입middot적용할 기술 요소를 선정하기 위한 기준을 정의하

여 이에 따라 도입middot적용 대상 기술 요소를 결정

- 기술 요소를 구축하는 데 있어서 설루션을 도입할 것인지 여부에 대한 결정과 설루

션 도입 시 적절한 설루션을 선정하기 위한 평가 기준 정의 이에 따른 공정하고 세

한 평가 및 최적 설루션 선정

- 전사 구성원들의 의식 수준 제고 및 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한

데이터베이스 보안 필요성 데이터베이스 보안 사고 사례 교육 등과 같은 인식 전환

교육 시행

- 기술 요소에 관련된 설루션 도입을 위한 발주 관리 등

데이터베이스 보안 통제 구축

데이터베이스 보안 통제 구축은 데이터베이스 보안 구축 프로세스에 따라 데이터베이스 보

안 기술 요소들을 구축하고 운영하는 과정을 의미한다

데이터베이스 보안 통제 활동

데이터베이스 보안 통제 활동은 데이터베이스 보안 프레임워크에서 제시한 데이터베이스 보

안 구축 프로세스 중 운영 단계의 활동이 지속적으로 수행될 수 있도록 관리middot감독middot점검 및

개선을 수행하는 활동들을 통칭한다 데이터베이스 보안 조직이 수행해야 할 주요 활동은 다

음과 같다

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

- 구축된 각 기술 요소와 관련된 모니터링 및 로그 기록 검토를 통해 개선 사항을 도출

- 중요 관리 항목에 대한 지속적인 점검

- 취약점의 지속적인 수집과 테스트 개선 등의 기본적인 데이터베이스 보안 통제 활동

- 기본적이고 중요한 보안 통제 활동이 누락없이 이루어지고 있는지 여부를 점검 체크

리스트에 의해 지속적으로 확인

- 지속적인 확인 과정에서 기술적인 개선 사항과 함께 관리 절차상에서의 개선 사항을

도출하여 개선

- 기술 및 관리 절차상에서의 개선 사항에 대해 전사 또는 관련 구성원에 대한 교육

필요성 여부를 판단하여 필요한 교육이 적시에 이루어지도록 함

- 개선 결과에 대한 확인middot점검 수행

데이터베이스 보안 교육

데이터베이스 보안 교육은 데이터베이스 보안에 대한 필요성을 인식하고 데이터베이스 보안

통제를 구축하기 위한 준비 활동을 하는 단계에서부터 데이터베이스 보안을 구축하고 데이터

베이스 보안 통제 활동을 수행하는 단계에 이르기까지 모든 과정에서 요구된다

데이터베이스 보안 준비 단계에서의 데이터베이스 보안 교육은 전사 구성원들에서 데이터베

이스 보안의 필요성을 인식시키고 의식 수준 제고를 통해 데이터베이스 보안의 도입에 따른

불편middot불만과 거부감을 최소화하여 데이터베이스 보안 구축을 용이하게 하기 위한 목적으로

시행된다

데이터베이스 보안 통제 구축 과정에서는 데이터베이스 보안 통제 절차와 각 기술 요소에

대한 적용 및 활용 방법에 대한 교육을 비롯하여 데이터베이스 보안 통제 구축 후 보안 통제

운영을 위한 제반 준비 사항과 운영 방법에 대한 교육이 필요하다 데이터베이스 보안 통제

활동 단계에서는 모니터링 및 로그 기록 검토 결과 점검 결과 등으로부터 도출된 개선 사항

에 따른 구성원 교육 및 개선으로 인한 기술 요소 상의 변경 사항에 대한 교육 등과 같이 운

영 과정에서 발생 하는 제반 변화 내용에 대해 지속적으로 교육이 이루어져야 한다

데이터베이스 보안 관리 체계 수립

데이터베이스 보안을 구축하는 데 있어서 각 기술 요소 별로 견고한 보안 통제 수단을 구축

하는 것도 중요하지만 그러한 데이터베이스 보안 통제 수단을 관리하고 운영할 수 있는 체계

를 정립하는 것은 더욱 중요하다 데이터베이스 보안 관리 체계는 데이터베이스 보안 통제 수

단을 구축하고 활용하는 체계인 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 유지middot관리하기 위한

조직과 프로세스를 정립하는 것을 의미한다

데이터베이스 보안 관리 체계를 수립하는 목적은 데이터베이스 보안을 구축middot운영하는 모든

과정에서 데이터베이스 보안 관리 프레임워크에 따른 업무 수행과 의사 결정이 이루어지도록

함으로써 데이터베이스 보안에 대한 일관성과 합리성이 증대될 수 있도록 하기 위함이다

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

데이터베이스가 어느 특정 업무나 조직의 일부 목적을 위해 존재할 수도 있지만 일단 데이

터베이스 보안상에서 문제가 발생하면 그 파장은 일부 조직이나 업무에 국한되지 않고 전사로

확대될 수 있다 따라서 데이터베이스 보안은 전사적 관점에서 접근해야 하고 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 적용해야 하는 범위도 결국 전사가 된다 그렇기 때문에 데이터베이

스 보안을 적용하는 데 있어서 반드시 전사적 일관성과 합리성이 확보되어야 하며 이를 위해

데이터베이스 보안 관리 체계가 필요하게 된다

데이터베이스 보안 관리 체계는 전사적 보안 관리 체계나 전사 아키텍처 관리 체계와 동떨

어져 별개로 구성되지 않는다 이들과 유기적으로 연관되거나 전사적 통합 관점에서 고려되어

구축되며 데이터베이스 보안 관리 체계 구성은 관리 조직 관리 프로세스 관리 인력으로 이

루어진다 다음 그림은 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 체계의 구성 개념을 도식화한 것이

다

lt데이터베이스 보안 관리 체계gt

앞의 그림에서 제시한 데이터베이스 보안 관리 체계 개념을 상세히 보면 데이터베이스 보

안 관리 체계는 데이터베이스 보안을 체계적으로 구축하고 유지middot관리하기 위해 데이터베이스

보안 관리 프레임워크를 기반으로 이에 관련된 데이터베이스 보안 정책 관리 변경 관리 분

석 관리 운영 관리 성능 및 장애 관리 로그 및 백업 관리 등의 절차와 관리 조직 관리 인

력 등이 유기적으로 데이터베이스 보안 관리 체계를 구성하게 된다 이와 같은 데이터베이스

보안 관리 체계를 수립하기 위한 핵심 관리 항목을 도식화하면 다음 그림과 같다

lt데이터베이스 보안 관리 체계 수립을 위한 핵심 관리 항목gt

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

데이터베이스 보안 관리 조직

데이터베이스 보안 관리 조직은 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직 체계를 의미하는 것으

로 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 직무와 직무 간의 관계 업무 분장 등을 정립하는

것이다 데이터베이스 보안 관리를 위한 조직은 기업 전체 또는 (정보) 보안 관련 전체 조직

과 일관성을 가져야 한다 데이터베이스 보안 관리 체계는 경영진에서 실무자 수준에 이르기

까지 다양한 시각에서 책임과 역할이 정의되어야 한다

데이터베이스 보안 관리를 위한 각 직무 그룹별로 책임과 역할을 예시해 보면 다음 표와 같

다

lt데이터베이스 보안 관리를 위한 직무 그룹별 역할과 책임 예시gt

구분 역할 및 책임

경영진bull 기업에서 발생한 사고 및 사례에 대해 지속적 관심 표명

bull 보안에 대한 담당 임원을 선임한다

데이터베이스

보안 담당

임원

bull 데이터베이스 보안 전담 조직을 구성하여 지속적인 관심과 지원

bull 데이터베이스 보안 구축에 대한 투자 의사 결정

bull 데이터베이스 보안 구축과 관련된 주요 추진 과정에 대한 승인 및

전사적 지원 확보

데이터베이스

보안 담당자

bull 기업의 경영 목표를 달성할 수 있도록 체계적인 보안 정책을 수립

bull 데이터베이스 보안 지침을 문서화하고 수행할 수 있는 행동 지침 문

서를 개발middot배포하여 데이터베이스 보안에 대해 임직원들의 의식 향

상 도모

bull 정보 자산 접근 시 항상 식별이 가능한 인증 수단을 통해 접근 할

수 있도록 통제

bull 데이터베이스 보안을 위한 효과적인 통제 수단을 검토하고 구축 및

운영 수행

시스템

관리자bull 시스템 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지원

데이터베이스

관리자

bull 데이터베이스 관리 측면에서 데이터베이스 보안 담당자의 업무를 지

원

임직원

bull 회사의 보안 정책 및 데이터베이스 보안 정책을 항상 숙지하고 준수

bull 정보의 중요도에 따른 적절한 관리 등급 부여 습관화

bull 자신이 다루고 있는 정보들에 대한 관리 책임이 자신에게 있다는 사

실을 인지

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

구분 설명 비고

데이터베이스

보안 정책

관리

bull 데이터베이스 보안 구축middot운영에 관련된 정책 및 관련

기준 절차 지침 등을 문서화하여 관리

bull 데이터베이스 보안 프레임워크의 운영 관리

변경관리

bull 데이터베이스 보안 정책 및 관련 기준 절차 지침 등의

변경 및 작업 과정이 변경 관리 절차에 의해 통제되고

관리되어야 함

bull 점검 체크 리스트에 대한 변경 관리

bull 모든 변경 관리는 승인 절차에 의해 수행되어야 함

운영관리

bull 데이터베이스 보안 통제 수단으로서 보안 설루션에 대한

구성 관리 변경 관리 운영 인력 관리(필요 시) 및 운영

상태 점검 등의 활동 수행

정 보 시 스

템 운영관

리와 일관

성 유지

로그 및 백업

관리

bull 데이터베이스 보안 설루션에 적용된 규칙 변경 접근 기

록 등 중요 보안 로그를 정의하여 상시 백업하고 감사

증적 자료로 재활용될 수 있도록 위middot변조로부터 보호middot관

리middot보관 수행

bull 중요 로그의 보관 기관을 정의하고 관리

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

모니터링 체

계 수립

bull 보안 설루션 적용 시 성능 확인 및 서비스 장애 인지 등

의 모니터링 관리 체계 수립(모니터링을 통해 시스템 가

용성을 유지하고 시스템 업그레이드 시점 및 장애 예측

등의 관리 필요)

데이터베이스 보안 관리 절차

데이터베이스 보안 관리 절차는 데이터베이스 보안을 구축하고 관리하기 위한 제반 활동을

정의하는 것으로 데이터베이스 보안 관리 프레임워크를 운영middot 관리하기 위한 모든 활동을

포함하고 전사 보안 관리 업무와 일관성이 유지되어야 한다 데이터베이스 보안 관리 절차는

데이터베이스 보안 관리를 수행하는 세부 업무를 분류하고 내용을 정의하는 것은 물론이고 데

이터베이스 보안 관리를 위해 준수해야 할 규정이나 구체적이고 표준화된 수행 절차 또는 문

서 양식을 포함한다

다음 표는 이와 같은 데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목들을 예시하였다

lt데이터베이스 보안 관리 절차 구성 항목 예시gt

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

구분 설명 비고

성능 및 장애

관리

bull 보안 설루션 장애 발생에 대비한 장애 복구 계획 및 대

응 절차 마련

bull 장애 유형 또는 중요도에 따라 등급을 산정하여 장애 위

험 관리를 수행

bull 장애 이력 관리 및 재발 방지를 위한 대책 마련

권한관리접

근통제

bull 보안 설루션의 접근 계정은 계정 관리 절차에 의해 부여

하고 접근 계정에 대한 권한 부여는 역할과 직무에 따라

적정성을 판단

bull 보안 설루션 내 권한 및 등록 현황을 주기적인 감사를

통해 확인하고 직무 변경 시 이를 즉시 반영

기 술 요 소

별 상세

관리 내용

을 반영

취약점 개선

관리

bull 보안 설루션 자체의 HW 결함 SW 취약점 등을 점검하

고 보안 패치 등을 통해 지속적으로 취약점 개선활동을

수행

bull 보안 설루션 도입 시 보안성에 문제가 없는 시스템을 도

입하기 위한 보안 요건을 사전에 정의

침해사고 대

응체계 수립bull 침해 사고 대응을 위한 기준 및 프로세스 수립

데이터베이스 보안 관리 인력

데이터베이스 보안 관리 인력은 데이터베이스 보안 관리를 담당하는 직무 역량을 정의하고

이를 확보하기 위한 방안을 정의하는 것이다 데이터베이스 보안 관리를 위해 필요한 역량 요

소를 분류하고 역량 요소를 직무별로 할당한다 또한 이러한 역량 요소를 확보하기 위한 교육

계획을 수립하고 역량 수준을 평가할 수 있는 체계를 포함한다 데이터베이스 보안이 제대로

정착되고 성과를 발휘하기 위해서는 관련 인력들의 역량 확보가 중요하다 데이터베이스 보안

역량 강화를 위한 교육 프로그램은 해당 인력의 특성에 맞게 직무별로 맞춤식 교육이 이루어

질 수 있도록 해야 한다

데이터베이스 보안을 위한 역량 요소는 리더십 역량 기술적 역량 적용 역량으로 구분할

수 있다 데이터베이스 보안에 대한 리더십 역량은 데이터베이스 보안의 중요성과 가치를 정

확히 파악하고 데이터베이스 보안을 효율적으로 도입하고 적용할 수 있도록 전사적 공감대

형성과 내재화를 위한 변화 관리를 제대로 이끌 수 있는 관리 능력이다

데이터베이스 보안에 대한 기술적 역량은 데이터베이스 보안의 구축 및 관리에 대한 절차와

방법론을 이해하고 데이터베이스 보안 관리 체계를 구축할 수 있는 기술적 능력이다 데이터

베이스 보안 적용 능력은 데이터베이스 보안의 적용에 따른 업무상 불편으로 인해 IT 실무자

와 사용자들 이 적용을 기피하거나 제대로 준수하지 않는 경우가 없도록 지속적으로 유대 관

계를 유지 하고 설득하며 적용 및 준수를 유도하여 조기에 데이터베이스 보안 적용 체계를 완

성하고 효과성을 증대시킬 수 있는 실용적 능력이다 이러한 능력은 실질적으로 데이터베이스

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

보안 투자에 대한 성과와 직접적으로 연관되어 있다고 할 수 있다

데이터베이스 보안 관리 체계 고려 사항

효과적인 데이터베이스 보안 관리 체계 구축을 위해서는 다음과 같은 사항이 고려되어야 한

다

- 정의된 보안 관련 조직 체계 또는 데이터베이스 보안 관련 조직 체계와 프로세스 체

계 등을 문서화 하여 전 조직이 준수할 수 있도록 제도화해야 한다

- 데이터베이스 보안에 관련된 제반 이해 당사자의 데이터베이스 보안 인지도 향상 및

업무 수행 시 데이터베이스 보안 준수도 증진을 위한 적절한 교육 프로그램을 제공

해야 한다

- 데이터베이스 보안 관리 체계를 주기적으로 점검하여 개선점을 도출하고 반영 할 수

있는 제도적 장치를 마련해야 한다

- 데이터베이스 보안 통제 수단 및 데이터베이스 보안 관리체계에 대한 준수도와 효과

성을 주기적으로 점검하여 보안 시스템의 품질을 지속적으로 개선시켜 나가야 한다

(2) 데이터 거버넌스 - 프레임워크

(가) 기술정의 및 목적

데이터 거버넌스 체계를 나타내는 프레임워크는 데이터 전략 데이터 정책 데이터 아키텍

처 데이터 표준 및 관리 절차 규제 준수 이슈 관리 데이터 관리 프로젝트 데이터 관리

서비스 데이터 자산 가치 판단 의사 소통 및 증진으로 구분된다

(나) 주요내용

데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스 활동을 도출하면 다음과 같다

데이터 전략

데이터 전략은 상위 개념의 목적을 달성하기 위해 행해지는 선택과 의사 결정의 집합이다

특히 데이터 전략은 데이터 품질 무결성 보안 접근성에 대한 관리와 향상을 위한 계획인 데

이터 관리 프로그램을 위한 전략을 의미한다 데이터 전략은 데이터 거버넌스 위원회를 통해

수립되고 관리된다 또한 데이터 거버넌스 위원회는 최고정보책임자(CIO) 또는 데이터 관리

책임자로부터 업무 수행에 대한 지시를 받는다 데이터 관리는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 데이터 관리에 대한 예측

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

- 데이터 관리에 대한 비즈니스 사례

- 원칙 가치 관리에 대한 관점

- 데이터 관리에 대한 임무 및 장기적 목표

- 데이터 관리 성공 여부에 대한 측정

- 단기(12-24 개월)적인 데이터 프로그램 목표

- 데이터 관리 역할 조직에 대한 설명

- 데이터 관리 프로그램 요소 및 개시에 대한 설명

- 데이터 관리 구현 로드맵에 대한 개요

- 투자나 어떤 이슈를 연기할지에 대한 영역의 경계를 결정

lt데이터거버넌스 프레임워크gt

데이터 거버넌스 활동

데이터 관리 계획

전략적 엔터프라이즈 데이터 니즈 파악

데이터 전략 수립 및 관리

데이터 전문가 역할 및 조직 설립

데이터 스튜어드 식별 및 할당

데이터 거버넌스 및 스튜어드 조직 설립

데이터 정책 표준 관리 절차 개발

데이터 아키텍처 검토 및 승인

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 계획 및 지원

데이터 자산 가치 및 관련 비용 평가

데이터 관리 통제

데이터 전문가 조직 및 직원 감독

데이터 거버넌스 활동 조율

데이터 관련 이슈 관리 및 해결

규제 준수 감독 및 확인

데이터 정책 표준 아키텍처 감독 및 규제

데이터 관리 프로젝트 및 서비스 감독

데이터 자산 가치 증대

입력

비즈니스 목표

비즈니스 전략

IT 목적

IT전략

데이터 니즈

데이터 이슈

규제적 요구사항

공급자

비즈니스 책임자

IT 책임자

데이터 스튜어드

규제 조직

참여자

데이터 스튜어드 책임자

데이터 스튜어드 조율자

비즈니스 데이터 스튜어드

데이터 전문가

데이터 관리 책임자

최고정보책임자(CIO)

결과물

데이터 정책

데이터 표준

해결된 이슈

데이터 관리 프로젝트 및

서비스

품질 데이터 및 정보

인식된 데이터 가치

사용자

데이터 제조자

지식 노동자

관리자 및 책임자

데이터 전문가

고객

평가지표

데이터 가치

데이터 관리 비용

목료 달성

의사결정 횟수

데이터 전문가 수

데이터 관리 프로세스 성

숙도

도구

인트라넷 웹사이트

이슈 관리 도구

이메일

데이터 거버넌스 KPI 데쉬보드

메타데이터 도구

메타데이터 레파지토리

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

데이터 정책

데이터 정책은 데이터 및 정보의 생성 병합 무결성 보안 품질 활용을 통제하는 기본적인

역할이다 데이터 정책은 데이터 관리 전문가를 통해 만들어진다 데이터 거버넌스 위원회는

데이터 정책을 최종 검토하여 채택하는 역할을 한다 데이터 정책은 다음과 같은 주제를 포함

한다

- 데이터를 모델링하고 데이터를 시스템 개발 생명 주기(SDLC Systems Development Life

Cycle)에 따라 만들어내는 과정

- 데이터 아키텍처를 만들고 활용

- 데이터 품질에 대한 기대치 역할 책임

- 대외비 분류 정책 지적 재산권 정책 개인 정보 정책 일반 데이터 접근 및 활용 정책

외부 데이터 접근 및 활용 정책을 포함하는 데이터 보안

- 데이터베이스 복구 및 데이터 유지

- 외부 데이터에 대한 접근 및 활용

- 데이터의 내외부 공유

- 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 정책

- 비정형 데이터 정책

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스 자문위원회는 조직의 전사적인 데이터 모델과 그밖에 관련된 데이터 아키

텍처의 요소들을 지원하고 승인한다 데이터 아키텍처는 단위 업무의 데이터 설계 담당자와

데이터 스튜어드가 전사적인 데이터 모델을 고려하여 생성되어야 한다

데이터 표준 및 관리 절차

데이터 표준은 명명 표준 요구 사항 명세 표준 데이터 모델링 표준 데이터 설계 표준 아

키텍처 표준 각각의 데이터 관리 기능을 위한 절차 표준을 포함한다 데이터 표준은 데이터

관리 전문가가 작성하며 데이터 거버넌스 위원회를 통해 검토 및 승인되어야 한다 데이터 표

준 및 지침은 정기적으로 평가되고 지속적으로 관리되어야 한다

데이터 관리 절차는 특정 활동이나 업무를 수행하기 위한 문서화된 방법론 기술 단계들을

포함한다 절차는 전사적으로 적용되어야 하며 데이터 관리 절차를 명시한 문서는 데이터 관

리 전문가에 의해 만들어지고 데이터 표준 관리 위원회가 검토한다

데이터 표준 및 관리 절차는 다음과 같은 요소를 포함한다

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

- 명명 규칙 표준 정의 표준 영역 표준 약어를 포함하는 데이터 모델링 및 아키텍처 표준

- 저장되고 관리되고 통합될 수 있는 표준 업무 및 기술적 메타데이터

- 데이터 모델 관리 지침 및 절차

- 메타데이터 통합 및 활용 절차

- 데이터베이스 복원 업무 연속성 데이터베이스 성능 데이터 유지 외부 데이터 흡수 등

과 관련된 표준

- 데이터 보안 표준 및 절차

- 참조 데이터 관리 통제 절차

- 데이터 병합 데이터 정제 표준 및 절차

- 비즈니스 인텔리전스 표준 및 절차

- 전사적 콘텐츠 관리 표준 및 절차

규제 준수

모든 조직은 정부 혹은 산업 규제의 영향을 받는다 이러한 규제는 데이터나 정보가 어떻게

관리되어야 하는지를 기술하고 있다 일반적으로 규제는 선택 사항이 될 수 없다 데이터 거

버넌스가 하는 역할 중에 중요한 부분이 바로 이러한 규제 준수를 감독하고 확인하는 것이다

규제 준수는 데이터 거버넌스로의 이행이 필요한 근본적인 이유가 된다 데이터 거버넌스는

규제 준수를 적당한 방식으로 확인하고 문서화하고 관리 감독하는 것 등을 포함하는 지침 역

할을 한다

규제 준수를 위해서는 다음과 같은 문제에 대한 최적의 답을 찾아야 한다

- 적절한 규제인지 판단 규제가 중요한 이유

- 규제를 해석하는 방법 요구되는 정책 및 절차

- 현재 준수해야 하는지 여부 준수 방법

- 미래에 준수하는 방법 준수를 통한 영향도 파악 준수 시기

- 준수를 시연하고 입증하는 방법

- 준수를 감독하는 방법 및 빈도

- 비준수를 식별하고 보고하는 방법

- 비준수를 관리하고 바로잡는 방법

이슈 관리

데이터 거버넌스는 다음과 같은 데이터 관련 이슈를 식별 관리 해결하는 도구이다

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

- 데이터 품질 이슈

- 데이터 명명 및 정의 간 갈등

- 업무 규칙 간 분쟁 및 명확화

- 데이터 보안 개인정보 대외비 이슈

- 규제 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차의 비준수 이슈

- 정책 표준 아키텍처 절차 간의 갈등

- 데이터나 정보에 관심있는 이해 당사자 간의 갈등

- 조직적 혹은 문화적 변경 관리 이슈

- 데이터 거버넌스 절차 및 의사 결정 권한 관련 이슈

- 데이터 공유에 대한 합의를 위한 협상 및 검토

대부분의 이슈는 데이터 스튜어드 조직이 해결해야 한다 상호 간의 의사 소통이 필요한 이

슈는 기록되어야 한다 데이터 스튜어드 조직에서 해결이 어려운 이슈는 위원회 데이터 스튜

어드 관리 위원회 데이터 거버넌스 위원회로 단계적으로 이송되어야 하며 데이터 거버넌스

위원회에서 해결되지 않는 문제는 경영 관리로 이송되어야 한다

데이터 관리 프로젝트

데이터 관리 프로젝트는 일반적으로 조직의 IT 프로젝트의 일부분으로 인식된다 데이터 관

리 프로젝트는 다음과 같은 분야에 대한 데이터 관리 기능에 초점을 두고 있다

- 데이터 아키텍처 관리

- 데이터 웨어하우징 비즈니스 인텔리전스 관리

- 참조 데이터 및 기준 정보 관리

- 메타데이터 관리

- 데이터 품질 관리

모든 데이터 관리 프로젝트는 조직의 프로젝트 관리 표준을 따라야 한다 필수적으로 갖추어

야 할 문서는 프로젝트 정책 목표 범위 자원 결과물이다 데이터 거버넌스 위원회는 데이터

관리 프로젝트를 위한 비즈니스 사례를 정의하고 프로젝트의 상태와 진행 현황을 감독한다

또한 위원회는 프로젝트를 진행하고자 하는 프로젝트 관리 조직(PMO Program Management

Office)과 협업한다

데이터 관리 서비스

전사적인 필요성에 부합하기 위해 데이터 전문가는 다양한 서비스를 제공하는데 데이터 관

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

리 서비스 조직은 이러한 서비스를 정의하고 전달하는 것을 담당한다 고차원의 거버넌스 협

업 전사적 아키텍처 정의 정보 요구 사항 분석 데이터 모델링 간소화 데이터 품질 분석 등

을 포함한다

서비스로서의 데이터 관리의 전 영역을 포함하기 위해서 IT 관리 조직이 데이터 거버넌스 위

원회에 참여할 수 있다 또한 현재 진행 중인 서비스를 지원하기 위해서 데이터 거버넌스 위원

회는 비즈니스 관점에서 효율성을 검사할 수 있다 데이터 가치 평가를 보증 하고 데이터 가치

와 데이터 관리의 비즈니스적 가치 기여를 보증하는 것을 포함한다

데이터 자산 가치 판단

데이터와 정보는 비즈니스적 가치를 지니고 있기 때문에 소프트웨어 문서화 전문가 지식

무역 대외비 지적 재산권 등과 같은 무형 자산으로 평가될 수 있다 조직에서는 이러한 여러

유형의 데이터 자산 가치를 측정하기 위해 다양한 접근 방식을 사용한다 한 가지는 데이터 활

용으로부터 직간접적 비즈니스 이익이 생겨나는 것을 확인하는 것이고 다른 한 가지는 현재

와 같은 양과 질의 데이터를 보유하고 있지 않을 때 발생하는 영향을 확인하는 것이다 다음과

같은 지표로 측정이 가능하다

- 수익 변동 비율

- 비용 변동 비율

- 노출된 위험의 정도

- 잠재적 재정 영향도

비즈니스 스튜어드는 부정확한 정보로부터 발생하는 영업 손실의 가치를 판단하는 역할을

수행한다 필요한 정보와 가치 있는 정보간의 나타나는 정보 격차는 영업 부채를 나타내기도

한다 데이터 관리 프로그램은 이러한 격차를 줄이고 격차가 발생하는 것을 미연에 방지할 수

있도록 한다

의사 소통 및 증진

데이터 스튜어드 및 데이터 관리 전문가는 데이터 관리 기능의 비즈니스적 기여와 데이터

가치의 중요성에 대해 지속적으로 의사 소통하고 교육하여 이를 증진시키도록 해야 한다 데

이터 관리 이슈와 데이터 관리로 생기는 장점에 대해 이해 관계자의 인식도를 증가시키는 것

은 데이터 관리 커뮤니티에 속한 모두의 역할이다 모든 데이터 생성자와 정보 소비자는 데이

터 정책과 조직의 데이터 품질 데이터 보안 데이터 보호 데이터 전달 데이터 지원 등에 있

어서의 역할을 이해해야 한다 모든 이해관계자는 데이터 관리 프로젝트와 그러한 프로젝트의

목표와 기대치를 인식하고 있어야 한다 또한 데이터 표준을 확인하고 외부 규제를 준수하기

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

위한 역할을 지니고 있음을 이해해야 한다

의사 소통을 위해 주로 웹 사이트나 인트라넷 등을 이용하게 되며 다음과 같은 의사 소통

내용을 포함한다

- 중요한 데이터 관리 이슈를 고려한 경영 방침

- 비전 목표 이익 원칙을 포함하는 데이터 관리 전략 및 데이터 관리 프로그램 계획

- 데이터 관리 구현 로드맵

- 데이터 정책 및 데이터 표준

- 데이터 스튜어드 역할 및 책임 설명

- 이슈를 식별하고 처리되고 있는 상황

- 데이터 관리에 대한 핵심 개념

- 데이터 거버넌스 조직 설명 참여자 연락처

- 데이터 관리 서비스 조직 참여자 및 연락처

- 데이터 스튜어드 역할 담당자

4 기타 활동 결과

가 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스 개최

또한 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스를 개최하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 환경에서

의 데이터거버넌스 구축과 관련된 우수사례 등을 공유하였다 데이터베이스 그랜드 컨퍼런스

의 내용은 아래와 같다

o 주 제 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작

(Toward an Innovative Database World)

o 목 적 국내외 DB 품질 보안 등의 우수사례를 통해 최신 DB지식을 공유하고 빅데

이터 시대를 맞이하여 DB산업이 가야할 방향을 제시함으써 국내 공공민간

DB의 비즈니스 경쟁력 강화 지원

o 일 시 10월 17일(수) 0930~1800

o 장 소 코엑스 컨퍼런스센터 그랜드볼룸 101~105

o 주요내용 빅데이터 DB품질 DB보안 DB관리 데이터거버넌스 5개 트랙 29개 주제

발표 16개 전시부스 구성운영

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

시간 프로그램

0930~

1000 등록

1000~

1040Keynote Speech 빅데이터 새로운 데이터베이스 세상의 시작 (김형오 전국회의장)

1040~

1100

개회사(서강수 한국DB진흥원장)

환영사(문화체육관광부)

축사(권은희 의원)

1100~

1130

Tutorial1 실질적 성과를 얻기 위한 세가지의 빅데이터 융합 분석

(BI포럼 김종현 CEO)

1130~

1200

Tutorial2 DBMS 시장의 주요 동향 ndash DBMS 다변화와 빅데이터 전략

(티베로 이종욱 CEO)

1200~

1230

Tutorial3PlanningforaSmoothTransitiontoIn-MemorySolutions

(알티베이스 김성진 CEO)

　Track1

(Big Data)

Track2

(DB Quality)

Track3

(DB Security)

Track4

(DB Management)

Track5

(Data Governance)

1330~

1420

빅데이터 관리와

분석을 위한 플랫폼

융합 활용 사례

(BI포럼 안동혁

상무)

고품질 부동산

데이터 생산을

위한 DB구축 전략

(한국감정원

박재연 과장)

영향도 분석을

통한

대규모 사이트

암호화 방안

(신시웨이 김광열

상무)

In-memory Master

Data Management

(투비웨이 오세창

이사)

데이터 아키텍트의

하루

(엔코아 문태식

이사)

1420~

1510

Big data 시대의 인

메모리 컴퓨팅과

Enterprise IT

(SAPKorea 김의만

부장)

인명DB구축사업의

품질 활동

-한국연구업적통합

정보(KRI)사례검토-

(한국연구재단 이

덕우팀장)

DB보안의 필수요소

ndash 데이터베이스 취

약점 분석

(웨어밸리 김범 상

무)

빅데이터 시대의

애플리케이션 정보

수명 주기관리(ILM)

방안

(인포매티카 이철

민 부장)

비정형 텍스트 빅데

이터 분석과 기준 데

이터의 관리방법 및

사례소개

(솔트룩스 최광선

본부장)

o 참석규모 공공 금융 제조 유통 등 DB산업별 데이터 담당자 IT관련 기업 데이터

전문가 DB관련 학회 교수 DB전공 학생 등 1624명 참석

o 프로그램 구성

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

1510~

1530Break Time

1530~

1620

TiberoInfini Data

New Technology

for BigData (WBS

센서 DBMS과

제발표)

(티베로 박근용

팀장)

KISTI 국내

학술DB의 데이터

품질관리 활동

ndashKSCD를 중심으로-

(KISTI 류범종

책임)

대한주택보증

데이터보안 사례

(대한주택보증

유창환 과장)

워크로드에

최적화 된

성능관리와

SQL튜닝의 핵심

(ITEG정종오 차장)

건강보험심사평가원

데이터 표준화 추진

사례

(건강보험심사평가원

인병욱 대리)

1620~

1710

데이터 분산을 통한

빅데이터 처리방안

(큐브리드 남재우

이사)

수운영 정보

데이터베이스 구축

및 관리

(한국수자원공사

박대원 대리)

데이터보안 인증과

접근제어 설정

(국민연금공단

석지현 차장)

행복e음

데이터관리포탈구

축 프로젝트 소개

(한국보건복지정보

개발원 황계현

과장)

마스터 데이터를

이용한 공공정보

서비스 혁신전략

(아인스에스엔씨

황철현 이사)

1710~

1800

빅데이터 기술을

활용한 캠페인 성과

분석

(위세아이텍 김선영

이사)

MDM Architecture

이슈와 추세

(경희대학교

박주석 교수)

리스크와

컴플라이언스

관점의 취약점

추적 관리

(유젠아이 조응진

이사)

NoSQL canbere

placed with

Relational DBMS

(KAIST 이윤준

교수)

데이터 거버넌스와

MDM

(국민대학교 이춘열

교수)

일 시 내 용 장 소

2012년 08월 29일 ~

2012년 08월 31일

데이터 품질관리 프레임워크의 구조 표준 값 관점의 데이터 품질 진단 방법

및 관리 방법 실 적용사례 공유

한국

데이터베이스

진흥원

2012년 04월 18일 ~

2012년 04월 20일 데이터 품질관리 프레임워크의 구성요소와 요소 간 관계 데이터 값모델표준

관점에서의 관리 방법 데이터 아키텍처 및 메타데이터 관리를 통한 품질관리

방법 등 공유2012년 09월 19일 ~

2012년 09월 21일

2012년 07월 04일 ~

2012년 07월 05일접근제어 암호화 작업결재 취약점분석 등 기술요소별 DB보안 구축 전략 및

실 적용사례 공유2012년 11월 21일 ~

2012년 11월 23일

나 데이터거버넌스 관련 교육 개최

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

제 4 장 2013년도 주요 수행계획

제 1 절 2013년도 데이터거버넌스 포럼 연구목표

o 데이터거버넌스 포럼의 활성화를 통해 데이터 품질관리 이론과 실무 체계를 정립하고 우

수 사례를 공유하며 데이터 품질관리 기업 문화를 조성할 수 있도록 함

o 공공기관 및 민간기업의 DB 품질 관리자middot실무자로 구성된 포럼활동을 강화하여 현장의 의

견 및 애로사항을 수렴하고 DB 품질관리 문화의 확산을 도모

o 데이터 품질관리의 영역을 넓혀 데이터거버넌스 분야에 대한 연구 및 우수사례 공유 빅

데이터 클라우드 컴퓨팅에서의 데이터거버넌스 관련 이슈에 대해 업계학계 논의

제 2 절 수행 과제 내용

o 포럼 활동 활성화

- 분과위원회 운영 활성화 분과별 미션을 재검토하여 활동 목표를 구체화하고 결과물

산출 위주에서 토론과 정보 교류로 운영 방식을 개선

- 세미나 분기별 개최 운영위원 추천을 통해 정기세미나 연간 계획 수립(3월 이전) 일

반회원의 참여도가 높은 정기세미나 횟수를 확대하여 실시

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 데이터 표준화 및 데이터 관리 표준화에 관한 업계의 요구사항을 수렴하여 실제 업무에

활용 가능한 표준안 개발 및 보급

o 데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 데이터 품질평가 관련 표준 개발 산업데이터에 관한 표준을 개발하는 ISO TC184SC4

에 데이터 품질관리 프로세스 평가 및 개선을 제안하여 과제로 채택(ISO 8000-60 시리

즈)되었으며 이를 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

- 메타데이터 관련 표준 개발 데이터 관리 및 교환에 관한 표준을 개발하는 ISOIEC

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

JTC1SC32에 메타데이터의 의미적 매핑 절차 및 클라우드 컴퓨팅에서의 메타데이터 교

환 절차 등에 대해 국제표준으로 등록하기 위한 작업 수행

제 3 절 수행 과제 방법

o 포럼 활동 활성화

- 분기별 년 4회 정기회의 개최

- 연간 어젠다를 설정하여 토론 위주로 진행

- 회의별 토론 내용 및 결과를 포럼 홈페이지에 공유

- 추진일정

12 ~1월 분과 운영 목표 및 연간 어젠다 수립

1 ~11월 분기별 1회 정기모임

12월 초 정기총회에서 활동 결과 보고

o 업계 의견수렴에 의한 실용적인 표준안 제안

- 표준화 분과 정기 회의 개최

- 표준에 관한 업계 의견 수렵 창구 개설

- 포럼 정기회의를 통한 업계 의견 수렴 및 세미나를 통한 표준화 동향 및 기술 동향 파악

o 마스터데이터 및 메타데이터 관련 국제표준 개발

- 국제표준화의 원활한 진행을 위하여 국제협력연구 추진

- 국제 표준화 회의에 참석하여 표준 초안에 대한 의견 개진

- WG내의 지속적인 검토를 통한 국제 표준안 등록

- 표준 초안에 우리나라 현업의 의견을 반영하기 위하여 산업계 전문가 활용

- 국제표준화 활동의 전문성 확보를 위하여 전문위원 활용

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

제 5 장 결 론

제 1 절 결론

최근에는 빅데이터의 분석 및 활용을 위하여 대용량 DW를 구현하거나 대규모 CRM 데이터베

이스를 구축하는 사례가 증가하면서 이제는 기업이 데이터를 보유하는 것만으로는 큰 의미가

없게 되었다 중요한 것은 데이터의 품질 즉 데이터가 얼마나 정확하며 비즈니스에 어떠한

도움을 줄 수 있는가 하는 것이다 데이터거버넌스포럼은 이와 같이 기업이 안고 있는 데이터

품질 문제에 대처하고 해결해 나가기 위해 관련 업계 실무자와 학계 전문가를 중심으로 설립

된 포럼이다

데이터거버넌스 포럼은 기업이 보유하고 있는 데이터의 자산 가치를 극대화할 수 있도록 국

내 환경에 적합한 데이터 품질관리 방법론을 정립하여 보급하고 국내 전반에 데이터 품질 관

리 문화를 조성하며 회원간의 정보교류를 활성화하고 정보 공유를 지원함으로써 체계적인 품

질관리 연구를 촉진하고자 노력하고 있다

제 2 절 기대효과

본 보고서는 2012년도 데이터거버넌스 포럼의 운영 및 표준 연구 결과와 2013년도 수행 계

획에 관해 설명하고 있다 포럼 운영 현황과 더불어 데이터품질관리의 핵심 기술 및 시장 현

황에 대해 정리 요약하여 데이터를 구축하고 축적된 데이터를 기반으로 활용하고 서비스하는

하나의 독립된 산업을 형성하고 있는 데이터 산업을 파악하고 이해하는데 도움이 될 수 있을

것으로 기대한다

또한 포럼 활동을 통해 기업에서 데이터거버넌스 구축 시 참고 자료 및 정부 빅데이터 관련

정책 수립의 근거 자료를 마련하고 정보 활용 가치 고도화 실현에 기여할 것으로 기대하고

있으며 DB 품질관리의 중요성에 대한 관심을 고취시키고 고품질 데이터 기반의 IT 및 기업

경영문화 정착에 데이터거버넌스 포럼의 연구 결과가 활용되기를 기대하고 있다

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

표준화 추진과제(표준(안) 기고서) 요약서 작성

1 2012년도 국내표준화 활동실적-표준안

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제4부 데이터베이스 보안

- 영문 Data Governance - part 4 Database Security표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 데이터베이스 보안 관리를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 보안 통제는 보안 위험을 회피 대응하거나 최소화하도록 하는 보호 장치 또는 대응 조치라고 할 수 있다 내외부의 위험으로부터 정보 자산을 안전하게 보호하고 위험을 완화시키기 위해 보안 통제를 적용하는 범위는 보안 통제 성격에 따라 관리적 보안 통제 논리적 보안 통제 및 물리적 보안 통제로 나누어 볼 수 있다 각 보안 통제 범위는 하나 또는 그 이상을 복합적으로 적용할 수 있다 본 표준에서는 데이터 거버넌스에서 관리적 보안 통제에 대해서 다룬다

4 내용요약 데이터베이스 보안의 범위를 정의하는 것은 데이터베이스의 구성과 그 사용성 영향 범위 등에 따라 보다 세밀 하게 구분하고 보안 대상 영역을 정의해 볼 수 있다 이와 같은 세분화는 고려 대상이 되는 영역을 손쉽게 인식 가능하도록 한정할 수 있기 때문에 각 범위별로 가장 효과적인 보안 기법을 디자인하고 구현할 수 있다 이것은 구현 후 효과적인 관리에까지 영향을 주게 되고 문제가 발생했을 때 각 범위별로 분석하여 증상과 원인 영향의 범위를 손쉽게 추적할 수 있는 장점을 제공한다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

포럼 명 데이터거버넌스 포럼표준(안)명 - 국문 데이터 거버넌스 - 제5부 프레임워크

- 영문 Data Governance - part 5 Framework표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택

④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 본 표준은 데이터 관리 및 통제를 통해 데이터의 품질을 확보하고 지속적으로 유지하기 위한 데이터 거버넌스의 프레임워크를 정의하는 것을 목적으로 한다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 데이터 거버넌스 실현을 위한 프레임워크에 대해 정의하고 있다 이것은 기능 역할 프로세스를 포함하는 프레임워크이다 본 표준은 각각의 프레임워크 구성 요소에 대해 정의하며 또한 각 요소에 대한 선후 관계 종속 관계를 다루지 않는다

4 내용요약 기능은 데이터 거버넌스 실현을 위해 lsquo무엇을 할 것인가(What)rsquo 역할은 lsquo누가 할 것인가(Who)rsquo 프로세스는 lsquo어떻게 할 것인가(How)rsquo에 대해 각각 정의하고 있다 본 표준은 각각의 기능 역할 프로세스를 포함하는 종합적인 데이터 거버넌스 이행을 위한 도구로 프레임워크를 제시하고 있다

5 기대효과 본 표준은 데이터 품질과 관련된 경영정보시스템관리 산업 분야뿐만 아니라 데이터가 중요하게 다뤄지는 산업 전반에서 데이터 품질관리를 수행하는데 발생하는 어려움을 최소화하여 데이터 품질관리 및 관련 응용서비스 분야의 활성화에 기여하게 될 것이다

Reference 참고자료

국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

포럼 명 데이터거버넌스 포럼

표준(안)명- 국문 소셜미디어 메타데이터 - FOAF(Friend Of A Friend) 용어 명세- 영문 Social Media Metadata - FOAF(Friend Of A Friend) Vocabulary

Specification

표준 상태 ①포럼표준 개발중 ②포럼표준 제정완료 ③TTA 표준 과제채택 ④TTA표준 완료 ⑤국가표준 제안채택

표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 표준의 목적 FOAF(Friend Of A Friend)는 다른 사람들과 그들의 활동(예 사진찍기 일정표 웹로그 등)에 대한 정보를 공유하고 활용하기 쉽게 하고 웹사이트 간의 정보 전송이 가능하며 자동적으로 온라인에서 정보를 확장 병합 재사용할 수 있도록 하는 기술이다 FOAF(Friend Of A Friend) 프로젝트는 사람들과 그들이 만들어내고 활동하는 어떤 것을 기계가 이해 가능한 웹페이지로 만들어내고자 하는 프로젝트이다

2 추진 경위 ① 포럼표준개발 시작일 종료일 2012-04-01 2012-06-30 ② TTA표준 제안일 TTA표준 과제채택일 TTA표준 완료일 2012-05-16 2012-09-19 2012-12-21

3 대상 및 범위 본 표준은 FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)을 우리나라 정보통신업계에서 활용할 수 있도록 도입하기 위해 만들어졌으며 대상 및 범위는 해당 원문과동일하게 사람과 활동에 대한 정보 공유에 대해 명시되어 있다

4 내용요약 FOAF(Friend Of A Friend)는 웹을 사용하여 사람들 간의 정보를 연계하는 기술이다 정보는 사람들의 생각속에 있는지 물리적으로 혹은 디지털화된 문서로 또는 단편적인 데이터로 존재하든지 그것들은 서로 연계될 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 3가지 종류의 네트워크를 통합한다 3가지 네트워크는 인적 협업 교우 관계 그리고 유대 관계를 나타내는 소셜 네트워크 사실적 용어로부터 만화적 세상의 관범을 단순화하는 것을 설명하는 표현 네트워크 그리고 상호 연결된 세상에 대한 설명을 공유하기 위한 웹 기반의 연결을 활용하는 정보 네트워크를 나타낸다 FOAF(Friend Of A Friend)는 단지 소셜 웹사이트와 경쟁하는 것이 아니라 비전매 특허 형식으로 그들의 정보에 몇가지 통제를 유지할 수 있는 사용자에 의해 다양한 다른 내용을 포함하고 있는 사이트에 제공될 수 있다

5 기대효과 FOAF(Friend Of A Friend)는 어떤 서비스 선택을 통해서 친구와의 연결을 잃지 않고 사용자가 원하는 도구와 사이트를 선택할 수 있는 웹 공간으로 이동을 하도록 사용할 수 있다 FOAF(Friend Of A Friend)는 또한 다양한 원천 데이터로부터 정보를 상호 연결하고 공유하며 주변으로 이동시키고 지금까지 생각하지 못한 전혀 새로운 방법으로 활용할 수 있도록 해준다

Reference 참고자료FOAF Vocabulary Specification 098(Namespace Document 9 August 2010 - Marco Polo Edition)국내외 표준과 관련성 해당사항 없음

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

2 2012년도 국제표준화 활동실적-기고서

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 메타데이터 매핑 절차

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 임성준 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 선임연구원 연락처 02-3708-5413

제출 표준화 기구기구명 ISOIEC 관련기술위원회 SC32WG13

회의명 2012 Plenary 회의기간 20120604 ~ 08

장소 독일 베를린

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 같은 의미를 갖는 데이터 요소가 서로 다른 표현으로 명명되어 있을 경우 상호 운용의 문제가 발생하게며 이러한 데이터 상호 운용의 문제점을 해결하기 위해 ISOIEC 11179가 제정되었지만 이 표준은 사전적 조치의 표준이어서 이미 만들어져 있는 데이터베이스간에는 다른 방법이 필요하게 되었다 본 대상기술은 메타데이터의 의미를 파악하여 같은 데이터 요소를 식별하고 데이터 요소간의 매핑을 통하여 상호 운용할 수 있는 절차를 제공하고 있다

2 기고서 내용 메타데이터 매핑을 위한 아래와 같은 절차 제시

1단계

메타데이터 스키마 수집

- 도메인 내에서 개발된 메타데이터 스키마 수집

- 도메인 네임 서비스 데이터베이스 네임과 동의어 필드의 개수 예제 데이터 값 영역 등 조사

2단계

속성 분류

- 기준이 될 수 있는 메타데이터 세트 선택 기준 메타데이터에 다른 속성 값을 대입함

- 메타데이터 전문가와 도메인 전문가의 공동 작업 필요

3단계

DEC 설정

- 기준 메타데이터 세트의 각 속성 분석 객체와 속성 연결

- ISOIEC 11179-1의 DEC(Data Element Concep) 설정

4단계

의미적 맵핑 테이블 구성

- 모든 속성 값을 테이블에 맵핑시키고 의미 호환을 위한 단계 표시

- 향후 메타데이터 표준화를 위한 제안 사항 정리

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

포럼 명 데이터거버넌스 포럼기고서 명 - 국문 명 데이터 품질관리 및 평가

- 영문 명 Metadata mapping procedure

작성자 인적사항 성명 이창한 소속 한국데이터베이스진흥원

직급 책임연구원 연락처 02-3708-5410

제출 표준화 기구기구명 ISO 관련기술위원회 TC184SC4WG13

회의명 TC184SC4 Plenary

Meeting회의기간 20120611 ~ 15

장소 스웨덴 스톡홀름

기고서 상태 ① 기고서 제안 ② 기고서 반영 ③ 기고서 제정표준화 내용요약 (주요 표준화 대상 및 범위)

1 작성배경 및 목적 국내에서 개발된 데이터 품질관리 성숙모형의 개념을 확대하여 ISO 표준과 연동시키는 방안을 제시하고 ISO 8000-60 시리즈로 개발 예정인 데이터 및 정보 품질 성숙 모형 및 평가 모형에 대비하여 한국의 주도적 개발을 위한 토대 마련을 위하여 본 표준이 작성되었다

2 기고서 내용 이 모델은 정보 및 데이터 품질관리(Information and Data Quality Management IDQM) 프로세스의 성숙도를 향상시키기 위한 방법과 요구사항을 규정한다 이 모델은 다음과 같은 내용으로 구성된다

IDQM 프로세스 평가 모델 개요 (overview)IDQM 프로세스 참조 모델 (process reference model)IDQM 프로세스 성숙 모델 (process maturity model)IDQM 프로세스 측정 모델 (process measurement model)IDQM 프로세스 개선 모델 (process improvement model)

3 중요도 Base Document

Reference 참고자료

국내표준화 여부

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

3 회원사 명부 작성

o 기관 회원 45 기관

구분 NO 회원사 명 비고

산업체

(대기업)

1 교보생명보험 회원사

2 대한주택보증

3 아시아나IDT

4 우리에프아이에스

5 우리투자증권

6 코리아크레딧뷰로

7 한국산업은행

8 한국오라클

9 한국은행

10 한국증권금융

11 한국토지주택공사

12 한국IBM

13 효성캐피탈

14 IBK기업은행

15 KTDS

16 POSCO

17 POSCO ICT

산업체

(중소벤처)

18 데이터스트림즈

19 비투엔컨설팅

20 아미하이테크

21 아인스에스앤씨

22 에이온테크놀러지

23 에이투윈

24 엔코아

25 위세아이텍

26 인포와이즈

27 제니시스기술

28 지티원

29 투이컨설팅

30 건강보험심사평가원

연구 기관

31 교육과학기술부

32 국민건강보험공단

33 국민연금공단

34 산림청

35 산림청

36 서울특별시

37 수자원공사

38 정보통신산업진흥원

39 중앙선거관리위원회

40 특허청

41 한국연구재단

42 KISTI

학 계

43 경희대학교

44 연세대학교

45 중앙대학교

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

NO 성명 소속 직책 비고

1 고관식 한국산업은행 부부장

2 길준표 수자원공사 팀장

3 김경렬 교보생명보험 부장

4 김곤희 특허청 사무관

5 김도운 대한주택보증 팀장

6 김보성 효성캐피탈 부장

7 김선영 위세아이텍 이사

8 김성근 중앙대학교 교수

9 김승희 한국토지주택공사 과장

10 김인현 투이컨설팅 대표

11 김장원 한국IBM 이사

12 김재수 KISTI 단장

13 김재천 국민건강보험공단 과장

14 김종현 위세아이텍 대표

15 김찬회 산림청 과장

16 남동재 우리투자증권 부장

17 명재호 엔코아 전무

18 문승식 데이터스트림즈 상무

19 박기수 건강보험심사평가원 차장

20 박종덕 수자원공사 차장

21 박주석 경희대학교 교수

22 박준언 한국IBM 상무

23 박준환 한국IBM 상무

24 박창원 POSCO 차장

25 박철구 KTDS 부장

26 박혁진 중앙선거관리위원회 과장

27 배종우 POSCO ICT 전문위원

28 서상현 한국증권금융 과장

29 서태설 KISTI 책임

30 석지현 국민연금공단 차장

31 송종철 정보통신산업진흥원 수석

32 신재희 산림청 사무관

33 안민호 아시아나IDT 상무

34 양영진 아인스에스앤씨 대표

35 양정열 한국연구재단 연구원

36 오경조 지티원 상무

37 오창세 엔코아 이사

38 우동원 우리에프아이에스 과장

39 유창환 대한주택보증 과장

40 이수용 지티원 대표

41 이순근 국민건강보험공단 과장

42 이승원 에이온테크놀러지 대표

43 이영곤 건강보험심사평가원 부장

o 개인회원 61 명

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg

NO 성명 소속 직책 비고

44 이욱재 코리아크레딧뷰로 부장

45 이응록 KTDS 부장

46 이정열 제니시스기술 대표

47 이정우 연세대학교 교수

48 이진우 투이컨설팅 부사장

49 이창수 비투엔컨설팅 전무

50 이해석 아미하이테크 대표

51 이휘정 인포와이즈 대표

52 장민웅 대한주택보증 과장

53 정옥남 교육과학기술부 사무관

54 정일수 IBK기업은행 팀장

55 조강직 코리아크레딧뷰로 상무

56 조광원 비투엔컨설팅 대표

57 조일억 코리아크레딧뷰로 차장

58 주정용 에이투윈 대표

59 주현식 한국은행 과장

60 최승아 서울특별시 주무관

61 허용호 한국오라클 전무

4 약어표

- ISO International Standards Organization

- IEC International Electrotechnical Commission

- TC Technical Committee

- JTC Joint Technical Committee

- SC Sub Committee

- WG Working Group

5 참고문헌 등

- The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge(2009) DAMA International

- ISO TC184SC4 httpwwwtc184-sc4org

- ISOIEC JTC1SC32 httpjtc1sc32org

- ISOIEC JTC1SC32WG2 httpmetadata-standardsorg