빅데이터 기반 비즈니스 인텔리전스 시스템의 정보 보호를 위한 감리 프레임워크 연구 = Audit of framework research in order to maintain the quality of the data security which is the business intelligence based on bigdata

국문 초록 (Abstract)

기업들이 치열한 경쟁 환경에서 축적한 상당기간의 대량 데이터를 기업의 의사결정에 유용한 정보로 가공하여 활용하는 능력은 기업의 경쟁력이다. 많은 기업들이 전사적 자원 관리(Enterprise Resource Planning)를 도입하여 경영활동을 통해 발생하는 데이터를 유기적으로 연계, 관리하고 입력된 정형화된 정보를 제공하고 있다. 최근 기업은 데이터에 접근， 가공， 분석，공유를 통해 기업의 의사결정을 지원하고 더 발전된 사용자의 환경에 빠른 정보를 제공하기 위해 비즈니스 인텔리전스(BI, Business Intelligence)를 도입하고 있다.[1]
이러한 비즈니스 인텔리전스는 웹 2.0의 등장으로 기존의 호스트 중심의 웹으로부터 사용자 참여 중심의 웹 환경으로 변화됨에 따라 그 정보의 생산 속도가 점차 가속화되어 가고 있다. 특히 트위터나 페이스북과 같은 소셜 네트워크를 기반으로 한 서비스들이 일상화 되고, 적극적인 참여 의도를 가진 사용자가 늘어남에 따라 사용자에 의해 생성되는 데이터와 활동 기록으로 인해 엄청난 규모의 데이터가 생성되고 있다. 2014년 조사된 자료에 따르면 트위터는 하루에 2억3.000만 개의 트위터 메시지를 생성하며 계정이 무려 2억 개 이상이나 된다. 또한 인터넷에서 보다 빠르게 정보를 확산시키고 축척시키는 또 다른 요인 중 하나는 인터넷에 상시 연결이 가능한 스마트폰이라 불리는 모바일 기기의 보급이다. 실례로 페이스북에 접속하는 사용자의 과반수 이상이 모바일 애플리케이션을 통해 접속하고 있다.
이와 같이 디지털 환경에서 사용자의 참여 기회가 증가되고, 보다 쉬운 접속성을 가진 IT기술의 발전으로 인해, 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. IDC 디지털 유니버스(IDC Digital Universe)의 보고서에 따르면 2011년에 생산되고 복제된 정보의 양이 1.8제타바이트(Zettabytes)에 달하고 있으며, 매 2년마다 그 양이 2배씩 증가하고 있다. 이러한 엄청난 양의 데이터의 축적은 웹에서뿐만 아니라 일반적인 기업에서도 현재 동일하게 발생하고 있다. 시만텍(Symantec)의 보고서에 따르면 많은 산업영역에서 2012년을 기준으로 기업들의 평균 저장된 데이터의 양이 2.2페타바이트(Petabytes)에 이르는 것으로 조사되었다. 이와 더불어 수백만 개의 네트워크 구조로 연결되어 정보를 생산해내는 센서 영역과 게놈 지도와 같은 의료 및 공공의 영역 등 다양한 영역에서 현재 방대한 양의 데이터가 축적되고 있다. 이상에서 기술한 것과 같이 경제 사회 영역을 비롯하여 다양한 영역에서 엄청난 양의 정보가 축적되어 왔으며, 또한 새롭게 생성되고 있다.
이에 따라 최근의 BI 시스템은 단기간 활용되거나 한 번의 구축으로 종료되는 시스템이 아니라 기업의 비즈니스 요건과 사용자의 요건에 맞춰 EUC(End User Computing), 하둡(Hadoop)를 직접 연결하는 빅데이터 기반의 BI 시스템 또한 많이 등장하고 있다.

BI시스템의 빅데이터 기반으로 하는 비즈니스 인텔리전스 시스템은 기업의 정보 및 개인정보 등을 다루게 되며 BI시스템의 특성상 노출될 수 있는 불안 요소가 존재한다. 즉 기업이 보유한 개인정보는 정보사회에서 중요한 경제적 가치를 갖고 있는 재화로서의 의미를 갖고 있을 뿐만 아니라, 다양한 정보 중에서도 정보주체의 인격권 보호와 사생활의 자유를 보장하는데 있어서 출발점으로서의 의미 또한 갖고 있다. 이러한 개인정보의 이중적 의미는 기업의 영업활동 보장과 정보주체의 인격권 보호라는 두 가치를 상충적인 관계로 설정한다. 즉, 기업의 개인정보 활용은 정보주체의 인격권을 침해하는 부작용을 낳게 되고, 반대로 정보주체의 개인정보보호는 기업의 영업활동을 제한하게 된다. 따라서 많은 기업이 빅데이터를 통하여 BI시스템을 구축하는 과정에서 개인정보를 다루는 일이 많아지며 이는 새로운 정보유형을 이용한 정보산업의 발전과 막대한 경제적 가치 창출을 이룰 수 있다
따라서 BI 시스템은 정보시스템으로 분류되어 효율성을 향상시키고 안정성을 확보하기 위하여 정보시스템 감리를 수행하고 있으며 감리기준에는 사업에 대한 기능성, 준수성, 효율성, 보안성, 안전성 등 여러 가지 감리 관점에 따라 세부 검토 항목을 제시하고 있다. 이러한 지침에는 정보보호에 관련된 점검항목이 부족한 경우가 많다 전통적인 BI시스템의 경우 마트의 데이터를 사용하기 때문에 DW에 의존하였지만 빅데이터 기반의 BI시스템의 경우 데이터를 직접 가공하고 추출하는 특성상 세부적인 개인정보를 가공하거나 민감한 비즈니스 정보를 취급하게 된다. 따라 체계적인 보안 감리가 필요하며 감리 점검항목의 일관성과 적절한 보안 투자가 필요한 상황이다. 본 연구는 BI 시스템이 빅데이터 시대를 맞아 갖춰야 할 요건을 살펴보고 BI시스템의 정보시스템 보안 감리프레임워크 및 기업(조직)이 각종 위협으로부터 주요 정보자산을 보호하기 위해 수립ㆍ관리ㆍ운영하는 종합적인 체계(정보보호 관리체계)의 적합성에 대해 인증을 부여하는 제도인 ISMS를 기반으로 보안점검 항목을 도출하여 보안 취약점을 제거함으로써 시스템의 안정성 및 신뢰성을 확보하여 품질을 향상을 위해 하는데 목적이 있다

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2 연구내용 및 방법 3
• 제2장 이론적 배경 5
• 2.1 BI(Business Intelligence) 5
• 2.1.1 BI의 개념정의 5
• 2.1.2 BI의 구축 목적 6
• 2.1.3 기업 환경의 변화 7
• 2.1.4 변화의 결과 7
• 2.2 BI(Business Intelligence) 분석기법 8
• 2.2.1 기술분석(Descriptive Analytics 8
• 2.2.2 예측분석(Predictive Analytics) 9
• 2.2.3 최적화(Optimization) 10
• 2.3 BI(Business Intelligence)분석을 위한 구성요소 10
• 2.3.1 DW (Data Warehousing) 10
• 2.3.2 OLAP (Online Analytical Processing) 11
• 2.3.3 DM (Data Mart) 12
• 2.4 빅데이터 와 BI의 연관성 12
• 2.4.1 빅데이터의 출현 배경 및 BI시스템의 연관성 13
• 2.4.2 데이터 빅데이터 환경 15
• 2.4.3 상호 데이터의 형태 16
• 2.5 BI 시스템 보안의 문제성 17
• 제3장 BI(Business Intelligence)의 보안감리 연구 20
• 3.1 정보시스템 감리 20
• 3.1.1 정보시스템 감리 개요 20
• 3.1.2 정보시스템 감리 프레임워크 22
• 3.2 정보시스템 정보보호 감리 25
• 3.2.1 정보시스템 정보보호감리 개념 및 필요성 25
• 3.2.2 정보시스템 정보보호감리 현황 및 문제점 26
• 3.3 BI 시스템의 정보보호 관리체계 28
• 3.3.1 기업 업무시스템의 정보보호 현황 28
• 3.3.2 BI 시스템의 정보보호 현황 28
• 3.3.3 BI 시스템의 정보보호 감리의 필요성 30
• 3.4 KISA-ISMS (정보보호관리체계) 32
• 3.4.1 정보보호관리체계 인증제도 도입 배경 32
• 3.4.2 정보보호관리체계(ISMS)인증 33
• 3.4.3 정보보호관리체계(ISMS) 인증기준 34
• 제4장 ISMS기반의 BI시스템 정보보호 감리 모형 정립 36
• 4.1 BI 시스템의 사업유형 및 감리시점 36
• 4.1.1 사업유형 및 감리시점 분류 36
• 4.1.2 BI시스템 정보보호 감리시점과 ISMS 관리과정 비교 38
• 4.2 빅데이터기반의 BI시스템의 감리영역 40
• 4.3 감리관점 및 점검기준 41
• 4.4 빅데이터 기반 BI시스템 감리 항목 43
• 4.4.1 구조적·정보공학적 개발 모델 분석단계 점검항목 43
• 4.4.2 구조적·정보공학적 개발 모델 설계단계 점검항목 45
• 4.4.3 구조적·정보공학적 개발 모델 구현단계 점검항목 47
• 4.4.4 KISA-ISMS 기반의 BI시스템 정보보호감리 점검항목 도출 48
• 제5장 제5장 연구의 검증 50
• 5.1 설문조사 개요 50
• 5.2 설문 결과 분석 51
• 제6장 결론 및 향후 연구 과제 58
• 6.1 연구 결론 58
• 6.2 연구의 향후 과제 59
• 참 고 문 헌 60
• 부록 : 설문지 61