데이터 표준·품질 관리 솔루션
VARA DQ
표준 점검부터 값 진단, 오류 개선, 품질관리 수준평가 준비까지 — 공공기관 구축형
VARA DQ 는 공공기관의 데이터 표준과 품질을 관리하는 솔루션입니다. 기관 DB 의 구조를 수집해 표준과 맞는지 점검하고, 범정부 진단기준 16개와 업무규칙으로 값을 진단하고, 오류 개선 과제를 끝까지 관리하고, 공공데이터 품질관리 수준평가에 낼 자료와 예측 점수를 만듭니다. 원천 DB 는 읽기 전용으로만 열고, 기관 자체 서버에 설치해 씁니다.
- 범정부 진단기준 16개
- 공공데이터 공통표준 8차
- 수준평가 점수 예측
- AI 친화 진단
- 원천 DB 읽기 전용
- 구축형 · 내부망 설치
- MariaDB · PostgreSQL
FOR
이런 기관에 맞습니다
- 품질관리 수준평가 때마다 지표별 증빙을 모으고, 올해 점수가 얼마나 나올지 미리 알기 어렵다
- 표준 등록은 하고 있지만, 실제 DB 컬럼이 표준과 맞는지와 값이 맞는지는 따로 확인해야 한다
- 진단에서 찾은 오류가 실제로 고쳐졌는지, 다음 진단에서 줄었는지 끝까지 추적되지 않는다
- 운영 DB 에 진단 도구를 붙이는 것이 부담스럽다 — 쓰기 권한, 부하, 개인정보
- 인공지능에 쓸 데이터의 준비 상태를 점검하고 메타데이터와 데이터 카드를 갖춰야 한다
- 외부 서비스를 쓸 수 없는 내부망이라 설치형 제품이 필요하다
WHY
핵심 특징
- 01
평가 기준을 그대로 화면으로
범정부 진단기준 16개, 공통·기관·DB 3계층 표준, 안내서의 8개 지표 17개 세부 지표, AI 친화 세부 지표 19개를 화면으로 옮기고 화면마다 근거 쪽수를 적었습니다. 배점·구간·집계 기간은 평가 기준 화면에서 연도별로 바꿉니다.
- 02
원천 DB 는 읽기만, 값은 남기지 않음
대상 DB 연결은 항상 읽기 전용으로 열고, 쓰기 권한이 있는 계정이면 경고합니다. 저장소에는 건수 같은 집계만 남깁니다. 오류 표본은 켠 경우에만 가려서 저장하고 기한이 지나면 자동으로 지웁니다.
- 03
진단이 점수와 개선으로 이어짐
진단 결과·표준 적용률·구조 현행화·개선 이행률을 안내서 산식으로 계산해 기관 점수를 예측하고, 다음 구간까지 몇 건을 줄여야 하는지 보여 줍니다. 결과에서 바로 개선 과제를 만들고, 재진단 오류 건수로 이어서 봅니다.
- 04
규칙이 많아도 테이블당 쿼리 하나
값 규칙은 테이블을 한 번 읽으며 판정합니다. 규칙 수만큼 쿼리가 늘지 않고, 쿼리 제한 시간·최대 행·동시 테이블 수·허용 시간대로 원천 DB 부하를 막습니다.
PUBLIC STANDARD
행정안전부 고시 · 평가 안내서 대응
행정안전부 「공공기관의 데이터베이스 표준화 지침」(고시 제2025-19호), 「공공데이터 품질관리 수준진단·평가 세부 안내서」(2024년도), 「공공데이터의 인공지능 친화적 관리 가이드라인」 v1.0 의 요구를 화면과 산식으로 옮겼습니다. 화면마다 근거 쪽수를 적었습니다. 행정안전부가 보급하는 메타데이터 관리시스템과 품질·표준관리 통합시스템을 대체하지 않고, 그 시스템이 맡는 등록·심사는 그대로 둔 채 값 진단·업무규칙·개선 이행·평가 준비를 맡습니다.
표준 3계층과 제·개정 절차
공통표준 → 기관표준 → DB표준의 3계층으로 단어·도메인·용어·코드를 관리합니다. 제정·변경·폐기는 요청과 승인을 거치고, 용어명·영문약어 변경은 폐기 후 신규 제정으로 처리합니다(지침 제13조④). 연간 표준화 계획과 연 1회 점검 기록을 남깁니다.
표준 적용률과 비표준 매핑
컬럼의 영문약어·타입·길이가 모두 맞아야 일치로 세어 표준 적용률을 냅니다. 비표준 용어는 공통표준 용어와 매핑해 미적용 사유와 함께 관리하고 엑셀로 냅니다(지침 제8조⑤).
범정부 진단기준 16개와 업무규칙
정합성 5·완결성 4·유효성 7, 16개 기준을 모두 넣었습니다. 업무규칙은 안내서 서식의 규칙명·내용·스크립트·근거 규정 항목으로 등록하고 정의서를 엑셀로 냅니다.
오류율·충족률·구조 현행화 산식
오류율과 충족률은 안내서의 건수 산식으로, 구조 현행화는 4종 현행화율의 최저값으로 계산합니다. 진단 범위에서 뺄 때는 제외 사유와 공문 번호를 남깁니다. 최초·최종 진단을 구분해 평가에는 최종 결과를 씁니다.
예방 점검과 개선 이행
정보화 사업별로 진단 항목을 계획·발주·완료 단계마다 점검합니다(지침 제10조). 진단 오류는 원인, 단기·중장기, 이월을 나눠 개선 과제로 관리하고 이행률을 안내서대로 계산합니다.
AI 친화 지표와 공유 요건
가이드라인의 6대 지표를 세부 지표 19개로 회차별로 측정하고, 공유 최소 요건으로 1차 판정합니다. 자동으로 재지 못하는 항목은 사람이 입력하며, 판정 임계값과 최종 판단은 기관이 정합니다.
배점과 산식은 2024년도 세부 안내서 기준이며, 2025·2026년 평가 편람은 확보하지 못했습니다(배점·구간은 평가 기준 화면에서 연도별로 바꿉니다). 화면의 점수는 예측값이고 실제 평가 결과가 아닙니다. 지침 산출물 7종 가운데 논리모델·엔터티·속성 정의서는 파일로 등록하고, 중앙 메타 연계와 통합시스템 등록은 파일 내려받기까지입니다. AI 친화 지표는 수준평가 배점이 아닙니다. 요구마다 기능을 짝지은 대조표를 제품 문서로 드립니다. 인증이나 평가 기관의 인정을 받은 제품이 아니며, 「대응」은 기준에 맞춰 기능을 만들었다는 뜻입니다.
SCREENS
화면 둘러보기
품질 담당자는 진단과 개선을, 표준 담당자는 표준 사전과 점검을, 기관 총괄은 평가 현황과 증빙을 봅니다. 화면을 누르면 크게 볼 수 있습니다. 화면의 기관(○○시)·DB·수치는 지어낸 시연 자료이고, 점수는 예측값입니다.
평가 현황판 — 지표 × DB 취득률, 칸을 누르면 해당 화면으로 (예시 데이터) 표준 점검 — 표준 적용률, 불일치 유형, 테이블별 적용률 (예시 데이터) 구조 현행화 — 정의서와 실제 DB 대조, 4종 현행화율 (예시 데이터) 진단 규칙 — 범정부 진단기준 16개, 규칙 자동 생성 (예시 데이터) 진단 결과 — 오류율·다음 구간까지 줄일 건수·최초 → 최종 비교 (예시 데이터) 개선 과제 — 이행률, 기한 초과, 원인별 분포 (예시 데이터) 증빙·제출 관리 — 지표별 상태, DB 별 제출 현황 (예시 데이터) AI 준비도 현황 — 6대 지표, 공유 등급, 메타데이터·데이터 카드 (예시 데이터) 보고서·내려받기 — 평가·감사 자료 18종 (예시 데이터)
FEATURES
주요 기능
표준
- 공공데이터 공통표준 엑셀 가져오기 (8차 2025-11 파일로 시험), 차수 비교로 추가·변경·폐기 확인
- 공통 → 기관 → DB 3계층, 단어·도메인·용어·코드
- 제정·변경·폐기 요청과 승인 — 요청한 사람은 직접 승인할 수 없음
- 표준 적용률(약어·타입·길이 일치), 비표준 매핑
- 연간 표준화 계획·추진 과제·연 1회 점검·시정 요구 기록
구조·연계
- JDBC 메타데이터로 테이블·컬럼 수집, 임시·백업·로그 테이블과 개인정보 컬럼 후보 찾기
- 컬럼별 개인정보·암호화·공개 여부, 테이블별 C/S/O 보안 등급
- 테이블·컬럼 정의서를 올려 실제 DB 와 대조, 4종 현행화율
- 데이터베이스·테이블·컬럼 정의서 생성, 지침 산출물 7칸 관리
- 연계 12개 필수 항목, 송수신 점검·오류 조치 내역
값 진단
- 프로파일링 — NULL 수·값 종류·길이·패턴 집계, 규칙 추천
- 컬럼 이름·설명·표준 도메인으로 규칙 자동 생성 (논리관계·계산식·선후관계·중복은 담당자가 직접)
- 업무규칙 — 규칙명·내용·스크립트·근거 규정, 스크립트는 SELECT 한 문장만
- 최초·최종·수시 실행, 예약(한 번·매일·매주·매월), 진행률, 실패 규칙만 다시 실행
- 오류율·충족률, 기준별·테이블별·규칙별 분석, 최초 → 최종 비교
개선
- DB 별 개선 계획과 결재 문서 정보 기록
- 개선 과제 — 원인, 단기·중장기, 단순 형식 오류, 이월, 담당, 완료 증빙
- 재진단 오류 건수 연결, 이행률 계산
- 이용자 오류 신고 접수·처리 (담당자가 입력)
수준평가 준비
- 기관 점수 예측 — 기관 단위 지표와 DB 평균 지표, 제외 포함 값 함께 표시
- 보유 DB 현행화와 연도별 평가 대상 선정
- 증빙 대장 — 미진행·임시저장·확인의뢰·반려·검토완료
- 예방적 품질관리 — 사업별 진단 항목 × 계획·발주·완료 단계
- 연간 일정, 역할별 내 할 일, 보고서 18종과 지표별 묶음 내려받기
AI 친화
- 여러 테이블을 묶은 데이터셋 단위 진단
- 6대 지표의 세부 지표 19개 회차별 측정 — 지니 계수·불균형 비율·카이제곱·KS 등 자동 측정
- 공유 등급과 공유 요건 1차 판정 (최종 판단은 기관)
- 메타데이터, 데이터 카드 36항목, 체크리스트 38개
- DCAT·Croissant·데이터 카드 문서로 내보내기
SECURITY
보안 · 개인정보
- 원천 DB 보호
- 대상 DB 연결은 읽기 전용으로만 열고, SELECT 만 가진 전용 계정을 쓰도록 안내하며 접속 시험에서 쓰기 권한이 보이면 경고합니다. 접속 주소는 DBMS 별 앞머리를 확인하고 위험한 매개변수를 막습니다
- 값 저장 안 함
- 저장소에는 건수 같은 집계만 남깁니다. 오류 표본은 실행 때 켠 경우에만 가려서 저장하고 기한(기본 30일)이 지나면 자동 삭제, 열람은 감사 기록에 남습니다
- 인증
- 2단계 인증(OTP) 기본 필수 — 시스템 관리자는 정책과 관계없이 항상. 비밀번호 2종류 10자 또는 3종류 9자, 90일 주기, 최근 3개 재사용 금지, 5회 실패 시 10분 잠금, 같은 IP 15분 20회 실패 시 차단
- 역할과 세션
- 역할 7종 최소 권한, 권한은 서버에서 확인. 활동 없으면 60분·최대 12시간, 사용 중지·역할 변경·초기화 때 그 사람의 세션을 바로 끊음
- 비밀값
- 대상 DB 접속 비밀번호와 OTP 비밀은 AES-256-GCM 으로 암호화해 저장하고 화면에 다시 보이지 않음. 사용자 비밀번호는 PBKDF2-SHA256 해시
- 기록
- 로그인·화면 접속 기록 730일(최소 365일), 감사 기록 최소 3년. 감사 기록은 해시 사슬로 고친 흔적을 확인. 자료를 내려받을 때마다 감사 기록에 남고, 개인정보가 들어갈 수 있는 자료는 사유를 적어야 내려받음
INTEGRATION
연동
진단 대상 DB
읽기 전용 JDBC — MariaDB·PostgreSQL 실제 DB 로 시험
표준·정의서 가져오기
공통표준 엑셀, 기관·DB 표준, 테이블·컬럼 정의서, 보유 DB, 연계 항목 엑셀
평가 자료 내보내기
보고서 18종과 지표별 묶음 — 엑셀·Word·zip (통합시스템에는 담당자가 올림)
AI 친화 메타데이터
DCAT JSON-LD, Croissant JSON, 데이터 카드 Word, 데이터 사전 엑셀
통합 로그인
OIDC 인가 코드 + PKCE, 한 번에 로그아웃 수신 — 시험용 제공자로 확인
상태 확인
상태 확인 주소(HTTP) — VARA EMS 같은 감시 도구의 점검에 씀
SPEC
지원 환경
| 운영체제 | Linux (systemd) — 시험 환경 Rocky Linux |
|---|---|
| Java | JDK 21 |
| 저장소 DB | MariaDB, PostgreSQL (시험 환경 MariaDB 10.11 · PostgreSQL 14) |
| 진단 대상 DB | MariaDB, PostgreSQL — 실제 DB 로 시험 |
| 기반 | Spring Boot 4, Spring Security 7, Thymeleaf — 외부 스크립트·글꼴 없이 내부망에서 동작 |
| 웹 서버 | Apache · Nginx 등에서 HTTPS(TLS 1.2 이상)를 받아 넘김 |
| 권장 사양 | 앱 메모리 1GB 이상, 증빙 파일을 담을 저장소 DB 용량 |
| 브라우저 | Chromium 계열로 시험 — PC 와 휴대폰 너비 화면, 밝게·어둡게 |
DELIVERY
제공 형태
실행 jar + systemd
화면을 포함한 실행 파일 하나와 시스템 서비스 설정. 저장소 테이블은 처음 실행할 때 자동으로 만듭니다
웹 서버 설정
Apache 역방향 프록시·HTTPS 설정 예, 업그레이드·백업 절차
시연 자료
빈 설치본에 가상 기관 자료를 넣어 화면과 흐름을 살펴보고, 운영 전에 지웁니다
사용권
- · 사용권은 설치본 수, 진단 대상 DB 수, 사용자 계정 수, 기간을 기준으로 정합니다.
- · 제품은 회사나 외부로 데이터를 보내지 않습니다. 원천 DB 의 값은 저장하지 않고 집계만 기관 저장소에 남깁니다.
- · 도입 전에 평가 기간을 정해 기관 서버에서 직접 써 볼 수 있습니다.
PROCESS
도입 절차
- 01
상담·데모
보유 DB 현황과 올해 평가 준비 상황을 듣고, 시연 자료가 든 실제 화면으로 보여 드립니다.
- 02
평가 설치
기관 서버에 설치하고, 대상 DB 하나를 읽기 전용 계정으로 연결해 구조 수집과 진단을 직접 확인합니다.
- 03
표준·규칙 구성
공통표준과 기관표준을 가져오고, 정의서 대조, 진단 범위와 규칙, 업무규칙, 담당자와 권한을 맞춥니다.
- 04
운영 지원
진단·개선·증빙 준비를 함께 점검합니다. 새 연도 배점은 평가 기준 화면에서 더하고, 유지보수 기간에는 수정판과 갱신판을 드립니다.
제품 문서
도입 검토·납품에 필요한 문서를 함께 드립니다. 문의 주시면 보내 드립니다.
- 제품 설명서
- 사용자 설명서
- 운영자 설명서
- 설치 설명서
- 보안 설명서
- 개인정보 처리 기준서
- 요구사항 정의서
- 지침·기준 대조표
- 설계서
- 연동 설명서
- 시험 결과서
- 오픈소스 고지
- 사용권 계약서
- 릴리스 노트
알려 드릴 점
제품과 설명이 다르지 않도록, 현재 범위를 밝힙니다.
- 평가 기준
- 배점·산식은 2024년도 세부 안내서 기준 — 2025·2026년 편람은 확보 전, 점수는 예측값
- 진단 대상 DBMS
- MariaDB·PostgreSQL 만 실제 DB 로 시험. MySQL·Oracle·SQL Server·Tibero·CUBRID·Altibase 는 접속 경로만 있고 실제 DB 시험 전
- 파일 진단
- CSV 등 파일은 진단하지 않음 — DB 만
- 통합시스템 · 중앙 메타
- 자동 등록·연계 없음 — 자료를 내려받아 담당자가 올림
- 산출물 7종
- 데이터베이스·테이블·컬럼 정의서는 생성, 논리모델·엔터티·속성 정의서는 파일 등록
- 업무 API
- 다른 시스템이 부르는 API 없음 — 화면과 파일로 주고받음
- 결재 · ITSM
- 결재 문서 정보와 ITSM 번호를 기록할 뿐, 결재·자동 등록 기능 없음
- 통합 로그인
- 시험용 제공자로만 확인 — 실제 제공자와의 연동은 시험 전
- 검증필 암호모듈
- 적용하지 않음 (암호 처리는 한곳에 모아 둠). DB 암호화·접근제어 기능은 넣지 않음
- 브라우저
- Windows Chrome·Edge, iPhone Safari 실제 기기에서는 시험 전
VARA DQ 도입을 검토 중이신가요?
지금 쓰는 방식과 환경을 알려 주시면 화면으로 보여 드리고, 평가판 설치까지 도와드립니다.