セクション: ボリューム D

IT 制御ステータス レポートは、IT 制御の有効性と効率性に関するデータを収集して分析するプロセスです。IT 制御とは、IT リソースと情報の機密性、整合性、可用性を保証するポリシー、手順、およびプラクティスです。IT 制御ステータス レポートは、定義済みの目標と基準に対する IT 制御のパフォーマンスを監視し、対処が必要なギャップや問題を特定するのに役立ちます。IT 制御ステータス レポートは、IT 制御の実装と改善の現在のステータスと進捗状況に関する情報を関係者に提供します。
IT 制御ステータス レポートの主な目的は、IT 制御の現在の状態と望ましい状態の比較を容易にすることです。つまり、IT 制御ステータス レポートは、IT 制御の実際のパフォーマンスと期待されるパフォーマンスのギャップを評価し、そのギャップを埋めるために必要なアクションとリソースを決定するのに役立ちます。
IT 制御ステータス レポートは、IT 制御をビジネス目標や戦略に合わせ、IT 制御が組織に価値をもたらしていることを確認するのにも役立ちます。IT 制御の現在の状態と望ましい状態を比較することで、IT 制御ステータス レポートは、IT 制御プロセスと結果の継続的な改善と最適化を可能にします。
その他のオプションは、IT 統制ステータス レポートの主な目的ではなく、むしろその利点または結果の一部です。IT 統制ステータス レポートは、IT ガバナンス戦略への準拠を保証するのに役立ちますが、それを行う主な理由ではありません。IT ガバナンスは、IT の意思決定と監視に関与する利害関係者の役割、責任、および関係を定義するフレームワークです。IT 統制ステータス レポートは、利害関係者に関連性と信頼性のある情報を提供し、IT 統制活動の説明責任と透明性を示すことで、IT ガバナンスをサポートできます。ただし、IT 統制ステータス レポートは IT ガバナンスと同じではなく、IT ガバナンス戦略への準拠を保証する唯一の方法でもありません。
IT 管理ステータス レポートは、内部監査による評価と修復作業の開始にも役立ちますが、それが内部監査の主な目的ではありません。内部監査は、IT 管理の妥当性と有効性を評価し、改善のための推奨事項を提供する、独立した客観的な保証およびコンサルティング活動です。
IT 管理ステータス レポートは、内部監査プロセスに情報と証拠を提供し、さらにレビューやテストが必要な IT 管理の領域を特定するのに役立ちます。また、IT 管理ステータス レポートは、監査結果と推奨事項の実装を監視および追跡し、改善作業の結果を確認するのにも役立ちます。ただし、IT 管理ステータス レポートは内部監査と同じではなく、内部監査の唯一の情報源でもありません。
最後に、IT 制御ステータス レポートでは、IT 制御を業界標準と比較できますが、それが主な目的ではありません。業界標準とは、IT 制御のパフォーマンスと品質に対する最低要件または期待を定義するベスト プラクティスまたはガイドラインです。IT 制御ステータス レポートは、IT 制御を業界標準と比較し、強化または更新が必要な IT 制御の領域を特定するのに役立ちます。また、IT 制御ステータス レポートは、IT 制御が業界標準に準拠または適合していることを実証し、外部の関係者や規制当局に保証を提供するのにも役立ちます。ただし、IT 制御ステータス レポートは業界標準と同じではなく、IT 制御をベンチマークする唯一の方法でもありません。
参考文献
* ITIL におけるサービス レポート: プロセス、目的、例 - KnowledgeHut
* 効果的なステータスレポートの分析 - プロジェクトマネジメント協会
* プロジェクト ステータス レポートを作成する方法 [テンプレートと例]
* プロジェクトの文書管理の進捗状況の伝達
* [CRISC レビューマニュアル、第 7 版]

ビッグ データ戦略を定期的に見直すことは、不正確なデータのリスクを最小限に抑える最善の方法です。これにより、組織はデータ ソースと分析方法の品質、有効性、信頼性を評価できます。また、組織はデータと結果のギャップ、エラー、または不一致を特定して対処できます。ビッグ データ戦略を見直すことで、組織はデータ分析がビジネス目標とリスク許容度と一致していることを確認できます。
知的財産契約を締結することは、データの所有権と使用を保護するための法的措置であり、データの品質や正確性を保護するものではないため、不正確なデータのリスクとは関係ありません。
各データ ソースの脆弱性を評価することは良い方法ですが、データ自体の有効性や信頼性ではなく、データのセキュリティ面のみに焦点を当てているため、不正確なデータのリスクを最小限に抑えるには十分ではありません。
業界のベストプラクティスへのベンチマークは、データ分析のパフォーマンスと結果を比較するのに便利な方法ですが、データと方法がすでに有効で信頼できると想定しているため、不正確なデータのリスクに直接対処するものではありません。参考文献 = リスクITフレームワーク、第2版、ISACA、2019年、ページ
62-63.

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