DB구축 감리 서비스 개요
DB구축 감리란?
데이터의 수집, 구축, 품질검사 공정별로 진행되는 데이터베이스 구축사업의 특성을 고려하여 데이터 구축량과 품질목표 달성이라는 2가지 요건을 달성하고 데이터베이스 서비스 품질을 제고할 수 있는지 점검하는 서비스입니다.
목적
- 사업목적에 적합하게 DB 구축
- 구축 데이터의 무결성, 가용성, 기밀성 확보
- 데이터 품질에 대해 설정된 정량화된 목표 달성 여부 확인으로 서비스 품질 향상
법적 기준
- 전자정부법 (법률 제17962호, 2021.03.23)
- 전자정부법 시행령 (대통령령 제31380호, 2021.01.05)
- 「정보시스템 감리기준」 (행정안전부고시 제2021-4호, 2021.1.19)
- 정보시스템감리수행가이드 (한국지능정보사회진흥원, 2021.2.9)
- 행정기관 및 공공기관 정보시스템 구축운영 지침 (행정안전부 고시 제2018-21호, 2018.3.21)
- 공공기관의 데이터베이스 표준화 지침 (행정안전부 고시 제2019-20호, 2019.3.20)
- 개인정보보호법 (법률 제16930호, 2020.2.4)
- 개인정보의 기술적 관리적 보호조치 기준(개인정보보호위원회, 제2020-5호, 2020.8.11)
- 개인정보의 기술적‧관리적 보호조치 기준 해설서(개인정보보호위원회, 한국인터넷진흥원 2020.12.30)
- 소프트웨어 개발보안 가이드(행정자치부, 2017,1)
- 한국형 웹콘텐츠 접근성지침 2.1(한국정보통신표준, 2015.3.31)
- 행정기관의 코드표준화 추진지침 (행정안전부고시 제2021-6호, 2021.1.19)
- 국가DB사업 관리지침[미래창조과학부예규 제14호, 2016. 11. 21]
- 공공정보 제공지침 [행정자치부 고시 제2016-9호, 2016.2.5 폐지]
- 수치지도 작성 작업규칙 [국토교통부령 제209호, 2015. 6. 4]
- 공공측량 작업규정[국토교통부 , 제2013-1887호 , 2013.11.25]
- 지도도식규칙 [국토교통부령 제209호, 2015. 6. 4]
서비스 영역
| 서비스 시점 |
감리영역 |
서비스 내용 |
| 준비 |
데이터수집 및 시범구축 |
- 구축대상 조사 및 선정의 충분성
- 데이터 구축요건 및 데이터 구축계획이 적정하게 수립되었는지 여부
- 품질기준, 검사지침 및 품질보증 활동
- 계획이 적정하게 수립되었는지 여부
- 데이터 구축 공정 및 작업지침이 적정하게 수립되었는지 여부
- 시범 데이터 구축을 통한 문제점/해결
- 방안의 도출과 데이터 구축공정 및 계획 보완의 적정성
- 데이터 구축계획에 따라 원시 자료가 충분히 수집되었는지 여부
- 작업공정, 지침 등에 대한 작업자 교육을 충분하게 실시했는지 여부
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| 구축 |
데이터 구축 |
- 데이터 유형별 구축 작업지침의 확정 및 지속적인 관리 여부
- 공정 진척관리와 작업장 관리 여부
- 데이터 유형별 작업지침에 따라 데이터를 정확하게 구축했는지 여부
- 데이터 구축계획 대비 구축량 목표를 달성했는지 여부
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| 품질검사 |
- 계획에 따라 품질보증활동이 적정하게 수행되었는지 여부
- 검사지침에 따른 검사실시의 적정성
- 구축된 데이터의 품질 목표 달성 여부
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주요 서비스 내용
| 점검 항목 |
점검 내용 |
| 표준화 |
- 현행 표준화 지침서 수집 및 분석
- 표준화 지침서 기준의 단어․용어․도메인 표준의 적정성 검토
- 데이터 값과 관련된 품질기준을 적용하여, 오류 내역을 산출하고 주요 원인을 분석하여 개선 사항 제안
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| 구조 |
- 데이터 모델(ERD) 현행화(Reverse Data Modeling)
- 업무 특성 및 요구사항 기반의 요건(이력, 성능, 식별자 등) 충족을 위한 구조 검증
- 중복구조 검증(데이터 구조의 중복 및 반정규화의 적절성)
- 산출물 현행화 및 수준 검증
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| 성능 |
- 튜닝 필요 SQL 수집
- 인덱스 정의 적정성
- 데이터베이스 구조 적정성
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| 값 |
- 도메인 기반의 프로파일링(코드, 금액, 날짜, 번호 등)
- 데이터 모델(ERD)기반으로 관계 파악 및 검증
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핵심 고려 요소
| 구분 |
핵심 고려 요소 |
| 정확성 |
DB 데이터가 실제 값과 동일한지 여부 확인 |
| 완전성 |
표현하고자 하는 실세계의 중요한 객체들과 속성들이 담겨 있는지 확인 |
| 일관성 |
둘 이상의 데이터가 불일치하지 않은지 여부 |
| 최신성 |
가장 최근의 데이터로 갱신되었는지 여부 |
| 검색성 |
검색이 얼마나 신속하고 정교하게 이루어지는지 여부 |
| 사용 용이성 |
인터페이스를 통한 DB 접근과 산출 정보 활용이 얼마나 쉽고 편리한지 여부 |
| 사용자 지원성 |
Documentation, Training, Help 등 사용자 지원이 적합한지 여부 |
품질 관리
데이터 프로파일링
- 시스템의 테이블 정의서, 데이터 사전, ERD 등을 포함하여 데이터 품질진단 시 기초자료로 활용
- 메타데이터를 DB에서 수집(쿼리 이용)하고, 메타 데이터를 분석
- 분석에 대한 결과 테이블명 불일치 분석, 칼럼명 및 자료형 불일치 분석, 비표준화 분석 수행
- 칼럼 속성 분석하여 유형별 프로파일링 기법 활용
- 정형화 도구인 DQA11 활용
구축 데이터 검수
DB구축 감리 서비스 특장점
- 데이터베이스 구축 단계별 완전성 검증을 위해 DB 구축 공정부터 품질검수, 반납까지 철저한 현장 실증 점검팀 구성
- 유사사업 경험 인력 중심의 최적의 감리원 투입
- 자동화 도구를 활용한 객관적 증적 기반의 실증 감리
- 데이터베이스 구축 사업 분석을 통한 사전 위험요소 파악
