A. 대안 및 조치 방법 권장

B. 위험 대응 계획

C. 프로젝트 관리 계획

D. 비용, 이점, 위험, 필요한 리소스 및 조직 영향과 같은 분석된 기준의 결과

A. 기능

B. 위험 성향.

C. 위험 평가 방법론.

D. 자산 가치.

A. 리스크 대응 및 리스크 모니터링

B. 요구 사항 수집, 데이터 액세스, 데이터 유효성 검사, 데이터 분석 및 보고 및 시정 조치

C. 데이터 액세스 및 데이터 유효성 검사

D. 위험 식별, 위험 평가, 위험 대응 및 위험 모니터링

E. 설명:
KRI는 종종 다양한 출처의 디지털 정보에 의존하므로 데이터 추출, 검증, 집계 및 분석과 관련된 기본 개념이 중요합니다. 이와 관련된 단계는 다음과 같습니다. 요구 사항 수집: 위험을 모니터링하려면 자세한 계획과 프로젝트 범위가 필요합니다. 모니터링 프로젝트의 경우 이 단계에는 프로세스 소유자, 데이터 소유자, 시스템 관리인 및 기타 프로세스 이해 관계자가 참여해야 합니다. 데이터 액세스: 데이터 액세스 프로세스에서 경영진은 사용 가능한 데이터와 분석에 사용할 수 있는 형식으로 데이터를 수집할 수 있는 방법을 식별합니다. 데이터 추출에는 두 가지 옵션이 있습니다. 시스템 소유자 승인 후 소스 시스템에서 직접 데이터 추출 시스템 소유자 승인 후 시스템 관리자(IT)로부터 데이터 추출 받기 직접 추출이 선호됩니다. 특히 여기에는 경영진의 통제를 모니터링하는 감사자/제3자 대신 자체 통제를 모니터링하는 경영진이 포함되기 때문입니다. 직접 액세스할 수 없는 경우 추출할 적절한 데이터 필드를 자세히 설명하는 데이터 액세스 요청 양식을 데이터 소유자에게 제출해야 합니다. 요청은 파일 전달 방법을 지정해야 합니다. 데이터 검증: 데이터 검증은 추출된 데이터가 분석 준비가 되었는지 확인합니다. 중요한 목표 중 하나는 데이터 품질을 검사하는 테스트를 수행하여 데이터가 완전하고 오류가 없는지 확인하는 것입니다. 여기에는 비교 분석에 적합한 다양한 출처의 데이터를 만드는 것도 포함될 수 있습니다. 데이터를 검증하는 동안 다음 개념을 고려해야 합니다. 테이블 레이아웃의 데이터 일치 정의 데이터가 완전한지 확인 추출된 데이터에 요청된 데이터만 포함되어 있는지 확인 시퀀스의 간격 또는 빈 레코드와 같은 누락된 데이터 식별 중복의 유효성 식별 및 확인 파생된 값 식별 주어진 데이터가 있는지 확인 합당한지 여부 테이블 필드 간의 관계 식별 트랜잭션 또는 세부 정보 테이블에서 레코드가 마스터 테이블에서 일치하지 않는다는 것을 기록합니다. 데이터 분석: 데이터 분석에는 간단한 단계 집합 또는 명령 및 기타 기능의 복잡한 조합이 포함됩니다. 데이터 분석은 프로젝트 계획에서 명시된 목표를 달성하는 방식으로 설계되었습니다. 이는 모든 모니터링 활동에 적용할 수 있지만 이전 가능성과 확장성을 고려하는 것이 좋습니다. 여기에는 강력한 문서, 소프트웨어 개발 표준 및 명명 규칙 사용. 보고 및 시정 조치: 모니터링 목적 및 사용 중인 기술의 요구 사항에 따라 보고 구조 및 배포가 결정됩니다. 보고 절차는 자동화된 모니터링 프로세스의 출력이 올바른 사람에게 올바른 형식 등으로 배포되도록 누구에게 배포되는지 나타냅니다. 보고 매개변수 또는 모니터링 활동의 시기와 빈도가 필요할 수 있습니다.

A. 결과는 비즈니스 결정을 지원하는 데 유용한 용어와 형식으로 보고되어야 합니다.

B. 의사 결정자에게 최악의 경우와 가장 가능성이 높은 시나리오, 실사 노출 및 중요한 평판, 법적 또는 규제 고려 사항에 대한 이해를 제공합니다.

C. 이벤트의 부정적인 영향만 전달합니다. 더 많은 고려가 필요합니다.

D. 위험-수익 맥락을 명확하게 전달합니다.

A. IT를 조직의 단기 및 장기 목표에 맞추기

B. 고객에게 서비스를 제공하는 내부 부서 우선

C. IT 예산 및 자원이 위험 관리에 집중되도록 보장

D. 고위 경영진의 주요 초점이 식별된 위험의 영향에 있는지 확인