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ISO/WD 21926 監査データサービスのためのセマンティックデータモデル – コメント募集期間開始のお知らせ
「監査データサービスのためのセマンティックデータモデルの草案が公開され、コメント募集期間が開始されました。
この草案は、監査データサービスに対する標準化されたアプローチを確立するためのフレームワーク、方法論、主要要素を概説しています。以下は、この重要なプロジェクトに関連する主要な詳細とマイルストーンです。
1. プロジェクト概要
1.1. タイトルと範囲
タイトル: 監査データサービスのためのセマンティックデータモデル
範囲: 本書は、監査データサービスにおける監査データの定義、表現、および記録方法を確立するセマンティックデータモデルを詳細に説明します。
1.2. タイムライン
登録日: 2023-08-07
期間: 24ヶ月
登録からの経過時間: 9ヶ月
現在のステージ: 20.20 (作業草案 – 進行中の研究と専門家コメント)
ステータス: 作業草案 (WD) 進行中 + 専門家コメント
1.3. ステージの詳細
| ステージ | バージョンの説明 | 目標日 | 制限日 | ステータス |
|---|---|---|---|---|
|
20.00 |
TC/SC作業プログラムに新規プロジェクトが登録 |
– |
2023-08-07 |
完了 |
|
20.20 |
作業草案 (WD) 研究開始 |
2024-05-24 |
2024-05-24 |
現在 |
|
20.60 |
コメント期間終了 |
2024-07-18 |
2024-07-18 |
予定 |
|
20.99 |
WDがCDとして登録承認 |
– |
– |
予定 |
|
40.00 |
DIS登録 |
2024-08-07 |
2024-08-07 |
予定 |
|
60.60 |
国際規格として発行 |
2025-08-07 |
2025-08-07 |
予定 |
1.4. 投票
| 種類 | バージョン | 開始日 | 終了日 | ステータス | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
|
WDS |
1 |
2024-05-24 |
2024-07-18 |
開始 |
– |
|
NP |
1 |
2023-05-05 |
2023-07-29 |
完了 |
– |
2. フレームワークの拡張性と背景要件
セマンティックデータモデルフレームワークは、さまざまなビジネス環境および規制フレームワークの多様な要件に対応できるよう、拡張性と適応性を持つように設計されています。以下は、その拡張性を支える主要な要素です。
2.1. はじめに
監査データサービスのためのセマンティックデータモデルは、会計データ要素の統一的な定義を確立し、関連する監査データの抽出を容易にします。この標準は、監査サービスにおける監査人、被監査人、ソフトウェア開発者、IT専門家など、さまざまな利害関係者間のギャップを埋めることに重点を置いています。会計情報を特定の会計およびアプリケーションシステムから独立して表現するフレームワークと方法論を提供することで、この標準は総勘定元帳、仕訳帳、売掛金、販売、買掛金、購買、在庫（在庫および移動データ）、および有形固定資産などの重要な領域でのデータ抽出作業をサポートします。
監査データサービス（ADS）の分野は年々複雑化しており、監査データを管理、理解、正確に表現するための洗練されたツールの必要性が高まっています。この文書では、理論的な堅牢性と実用的な適用性のバランスを取りながら、ADSに特化したフレームワークと方法論を紹介し、モデルが動的なデータ環境に対応できるようにします。
ISO AWI 21926は、監査データサービス（ADS）のセマンティックデータモデルのさまざまな側面に対処する複数のコンポーネントで構成されています：
— パート1: セマンティックデータモデルのフレームワークを概説し、監査データサービスを理解し実施するために必要な基礎知識を提供します。
— パート2: 特化技法を通じて基礎セマンティックモデルをビジネスセマンティックモデルに拡張する方法論を説明し、グラフウォーク方法論を使用して論理的階層モデルを生成する詳細を説明します。
— パート3: ISO 21378で指定されたCSVファイル形式に論理的階層モデルをバインドする方法を提供し、さまざまなデータ処理環境でのモデルの適用性を向上させます。
— パート4: ISO 21377に従って、XMLスキーマ構文、JSONスキーマ構文、およびCSV列に論理的階層モデルをバインドするプロセスを説明し、データの交換とシステムの相互運用性を促進します。
2.2. 基礎セマンティックモデル（FSM）
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コアアーキテクチャ: Unified Modeling Language (UML) を使用してクラスとその関係を定義します。
-
基本定義: データ表現の一貫した基盤を確立し、相互運用性を確保します。
-
抽象クラス: 具体化せずにさらなる特化のための基礎として機能します。
2.3. ビジネスセマンティックモデル（BSM）
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特化: FSMを拡張して、特定の地域や組織の要件に対応します。
-
地域およびセクター適応: 地域のデータ標準、規制、実務を統合します。
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カスタマイズ: 新しいプロパティを追加し、既存のプロパティを変更して、特定のニーズに対応します。
2.4. 論理的階層モデル（LHM）
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階層的表現: データを構造化された階層に整理し、明確なコミュニケーションとデータ整合性を促進します。
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グラフウォーク方法論: BSMをLHMに移行するために、データ構造の体系的なナビゲーションを行います。
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ファイル形式のバインディング: LHMをさまざまなデータ形式（XML、JSON、CSV）にマッピングし、実用的な実装と使いやすさを確保します。
2.5. 共有、整合、および固有の層
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共有層: 一貫した監査実務のために普遍的に適用可能なクラスとプロパティを含みます。
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整合層: 共有層のクラスとプロパティを精緻化して地域の要件に適応します。
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固有層: 特定のセクターやユーザーグループの固有の監査要件をサポートします。
2.6. 特化による拡張
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プロセス概要:
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コア要素の特定: FSMから始まり、コア抽象クラスと要素を特定します。
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特化: これらのクラスを拡張してBSMを作成し、地域およびセクター固有のニーズに対応します。
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整合および固有の拡張: 共有モデルを開発し、特定のドメインに固有の属性を含みます。
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グラフウォーク方法論:
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階層的組織: データ要素を階層的に整理し、関係と依存関係を明確にします。
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構文バインディング: XML、JSON、およびCSV形式の具体的な構文ルールにバインドして、LHMを実用的に実装できるようにします。
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この包括的なフレームワークは、監査データサービスの多様で動的な要件に対応しながら、セマンティックデータモデルの堅牢性、適応性、および効率性を確保します。
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