Agent-almanac monitor-data-integrity
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/pjt222/agent-almanac "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/i18n/de/skills/monitor-data-integrity" ~/.claude/skills/pjt222-agent-almanac-monitor-data-integrity-0d4760 && rm -rf "$T"
i18n/de/skills/monitor-data-integrity/SKILL.mdDatenintegritaet ueberwachen
Ein Programm entwerfen und betreiben, das Datenintegritaet ueber validierte Systeme hinweg kontinuierlich ueberwacht, unter Anwendung von ALCOA+-Prinzipien und Anomalieerkennung.
Wann verwenden
- Aufbau eines Datenintegritaets-Ueberwachungsprogramms fuer GxP-Systeme
- Vorbereitung einer Behoerdeninspektion, bei der Datenintegritaet ein Schwerpunktbereich ist
- Nach einem Datenintegritaetsvorfall mit erweiterter Ueberwachung
- Regelmaessige Ueberpruefung bestehender Datenintegritaetskontrollen
- Implementierung der MHRA-, WHO- oder PIC/S-Datenintegritaetsleitlinien
Eingaben
- Erforderlich: Systeme im Umfang und ihr ALCOA+-Risikoprofil
- Erforderlich: Anwendbare Leitlinien (MHRA Data Integrity, WHO TRS 996, PIC/S PI 041)
- Erforderlich: Aktuelle Auditpfad-Faehigkeiten jedes Systems
- Optional: Frueherer Datenintegritaetsbefunde oder regulatorische Beobachtungen
- Optional: Bestehende Ueberwachungsverfahren oder Metriken
- Optional: Benutzerzugangsmatrizen und Rollendefinitionen
Vorgehensweise
Schritt 1: Aktuelle ALCOA+-Situation beurteilen
Jedes System gegen alle ALCOA+-Prinzipien bewerten:
# Data Integrity Assessment ## Document ID: DIA-[SITE]-[YYYY]-[NNN] ### ALCOA+ Assessment Matrix | Principle | Definition | Assessment Questions | System 1 | System 2 | |-----------|-----------|---------------------|----------|----------| | **Attributable** | Who performed the action and when? | Are all entries linked to unique user IDs? Is the timestamp system-generated? | G/A/R | G/A/R | | **Legible** | Can data be read and understood? | Are records readable throughout retention period? Are formats controlled? | G/A/R | G/A/R | | **Contemporaneous** | Was data recorded at the time of the activity? | Are timestamps real-time? Are backdated entries detectable? | G/A/R | G/A/R | | **Original** | Is this the first-captured data? | Are original records preserved? Is there a clear original vs copy distinction? | G/A/R | G/A/R | | **Accurate** | Is the data correct and truthful? | Are calculations verified? Are transcription errors detectable? | G/A/R | G/A/R | | **Complete** | Is all data present? | Are deletions detectable? Are all expected records present? | G/A/R | G/A/R | | **Consistent** | Are data elements consistent across records? | Do timestamps follow logical sequence? Are versions consistent? | G/A/R | G/A/R | | **Enduring** | Will data survive for the required retention period? | Is the storage medium reliable? Are backups verified? | G/A/R | G/A/R | | **Available** | Can data be accessed when needed? | Are retrieval procedures documented? Are access controls appropriate? | G/A/R | G/A/R | Rating: G = Good (controls adequate), A = Adequate (minor improvements needed), R = Remediation required
Erwartet: Jedes System hat eine bewertete ALCOA+-Bewertung mit spezifischen Erkenntnissen fuer jedes Prinzip. Bei Fehler: Kann ein System nicht bewertet werden (z. B. keine Auditpfad-Faehigkeit), es als kritische Luecke kennzeichnen, die sofortige Behebung erfordert.
Schritt 2: Detektivkontrollen entwerfen
Die Ueberwachungsaktivitaeten definieren, die Datenintegritaetsverletzungen erkennen:
# Detective Controls Design ## Document ID: DCD-[SITE]-[YYYY]-[NNN] ### Audit Trail Review Schedule | System | Review Type | Frequency | Reviewer | Scope | |--------|-----------|-----------|----------|-------| | LIMS | Comprehensive | Monthly | QA | All data modifications, deletions, and access events | | ERP | Targeted | Weekly | QA | Batch record modifications and approvals | | R/Shiny | Comprehensive | Per analysis | Statistician | All input/output/parameter changes | ### Review Checklist For each audit trail review cycle: - [ ] All data modifications have documented justification - [ ] No unexplained deletions or void entries - [ ] Timestamps are sequential and consistent with business operations - [ ] No off-hours activity without documented justification - [ ] No shared account usage detected - [ ] Failed login attempts are within normal thresholds - [ ] No privilege escalation events outside change control
Erwartet: Detektivkontrollen sind terminiert, zugewiesen und mit klaren Pruefkriterien dokumentiert. Bei Fehler: Werden Auditpfad-Ueberpruefungen nicht termingerecht durchgefuehrt, die Luecke dokumentieren und an das QA-Management eskalieren. Versaeumte Pruefungen haeufen Risiken an.
Schritt 3: Anomalieerkennungsmuster definieren
Spezifische Muster erstellen, die Untersuchungen ausloesen:
# Anomaly Detection Patterns ### Pattern 1: Off-Hours Activity **Trigger:** Data creation, modification, or deletion outside business hours (defined as [06:00-20:00 local time, Monday-Friday]) **Threshold:** Any GxP-critical data modification outside defined hours **Response:** Verify with user and supervisor within 2 business days **Exceptions:** Documented shift work, approved overtime, automated processes ### Pattern 2: Sequential Modifications **Trigger:** Multiple modifications to the same record within a short timeframe **Threshold:** >3 modifications to the same record within 60 minutes **Response:** Review modification reasons; verify each change has documented justification **Exceptions:** Initial data entry corrections within [grace period, e.g., 30 minutes] ### Pattern 3: Bulk Changes **Trigger:** Unusually high volume of data modifications by a single user **Threshold:** >50 modifications per user per day (baseline: [calculate from normal usage]) **Response:** Verify business justification for bulk activity **Exceptions:** Documented batch operations, data migration activities under change control ### Pattern 4: Delete/Void Spikes **Trigger:** Unusual number of record deletions or voidings **Threshold:** >5 delete/void events per user per week **Response:** Immediate QA review of deleted/voided records **Exceptions:** None — all delete/void events require documented justification ### Pattern 5: Privilege Escalation **Trigger:** User access changes granting administrative or elevated privileges **Threshold:** Any privilege change outside the user access management SOP **Response:** Verify with IT security and system owner within 24 hours **Exceptions:** Emergency access per documented emergency access procedure ### Pattern 6: Audit Trail Gaps **Trigger:** Missing or interrupted audit trail entries **Threshold:** Any gap > 0 entries (audit trail should be continuous) **Response:** Immediate investigation — potential system malfunction or tampering **Exceptions:** None — audit trail gaps are always critical
Erwartet: Muster sind spezifisch, messbar und handlungsrelevant mit definierten Schwellenwerten und Reaktionsverfahren. Bei Fehler: Sind Schwellenwerte zu niedrig (zu viele Fehlalarme), auf Basis von Basisdaten anpassen. Sind sie zu hoch (echte Probleme werden uebersehen), nach dem ersten Ueberwachungszyklus verschaerfen.
Schritt 4: Metrik-Dashboard aufbauen
# Data Integrity Metrics Dashboard ## Document ID: DIMD-[SITE]-[YYYY]-[NNN] ### Key Performance Indicators | KPI | Metric | Target | Yellow Threshold | Red Threshold | Source | |-----|--------|--------|-----------------|---------------|--------| | DI-01 | Audit trail review completion rate | 100% | <95% | <90% | Review log | | DI-02 | Anomalies detected per month | Trending down | >10% increase MoM | >25% increase MoM | Anomaly log | | DI-03 | Anomaly investigation closure rate | <15 business days | >15 days | >30 days | Investigation log | | DI-04 | Open data integrity CAPAs | 0 overdue | 1-2 overdue | >2 overdue | CAPA tracker | | DI-05 | Shared account instances detected | 0 | 1-2 | >2 | Access review | | DI-06 | Unauthorised access attempts | <5/month | 5-10/month | >10/month | System logs | | DI-07 | Audit trail gap events | 0 | N/A | >0 (always red) | System monitoring | ### Reporting Cadence | Report | Frequency | Audience | Owner | |--------|-----------|----------|-------| | DI Metrics Summary | Monthly | QA Director, System Owners | QA Analyst | | DI Trend Report | Quarterly | Quality Council | QA Manager | | DI Annual Review | Annual | Site Director | QA Director |
Erwartet: Dashboard liefert auf einen Blick den Compliance-Status mit klaren Eskalationsausloesern. Bei Fehler: Koennen Datenquellen keine automatisierten Metriken unterstuetzen, manuelle Erfassung implementieren und den Plan zur Automatisierung dokumentieren.
Schritt 5: Untersuchungsausloeser und Eskalation etablieren
# Investigation and Escalation Matrix ### Investigation Triggers | Trigger | Severity | Response Time | Investigator | |---------|----------|---------------|-------------| | Audit trail gap detected | Critical | Immediate (within 4 hours) | IT + QA | | Confirmed data falsification | Critical | Immediate (within 4 hours) | QA Director | | Anomaly pattern confirmed after review | Major | Within 5 business days | QA Analyst | | Repeated anomalies from same user | Major | Within 5 business days | QA + HR | | Overdue audit trail review | Minor | Within 10 business days | QA Manager | ### Escalation Path | Level | Escalated To | When | |-------|-------------|------| | 1 | System Owner | Any confirmed anomaly | | 2 | QA Director | Major or critical finding | | 3 | Site Director | Critical finding or potential regulatory impact | | 4 | Regulatory Affairs | Confirmed data integrity failure requiring regulatory notification |
Erwartet: Jede Untersuchung hat definierte Schwere, Zeitplan und Eskalationspfad. Bei Fehler: Werden Untersuchungen nicht innerhalb der definierten Zeitplaene abgeschlossen, auf die naechste Ebene eskalieren.
Schritt 6: Ueberwachungsplan zusammenstellen
Alle Komponenten in den Master-Datenintegritaets-Ueberwachungsplan zusammenfuehren:
# Data Integrity Monitoring Plan ## Document ID: DI-MONITORING-PLAN-[SITE]-[YYYY]-[NNN] ### 1. Purpose and Scope [From assessment scope] ### 2. ALCOA+ Assessment Summary [From Step 1] ### 3. Detective Controls [From Step 2] ### 4. Anomaly Detection Rules [From Step 3] ### 5. Metrics and Reporting [From Step 4] ### 6. Investigation and Escalation [From Step 5] ### 7. Periodic Review - Monitoring plan review: Annual - Anomaly thresholds: Adjust after each quarterly review - ALCOA+ re-assessment: When systems change or new systems are added ### 8. Approval | Role | Name | Signature | Date | |------|------|-----------|------| | QA Director | | | | | IT Director | | | | | Site Director | | | |
Erwartet: Ein einzelnes genehmigtes Dokument, das das vollstaendige Datenintegritaets-Ueberwachungsprogramm definiert. Bei Fehler: Ist der Plan fuer ein einzelnes Dokument zu gross, einen Masterplan mit Referenzen auf systemspezifische Ueberwachungsverfahren erstellen.
Validierung
- ALCOA+-Bewertung fuer alle Systeme im Umfang abgeschlossen
- Auditpfad-Pruefungsplan mit Haeufigkeit, Umfang und verantwortlichem Pruefer definiert
- Mindestens 5 Anomalieerkennungsmuster mit spezifischen Schwellenwerten definiert
- Metrik-Dashboard hat KPIs mit Gruen/Gelb/Rot-Schwellenwerten
- Untersuchungsausloeser mit Schwere und Reaktionszeitplaenen definiert
- Eskalationsmatrix erreicht Regulatory Affairs bei kritischen Befunden
- Ueberwachungsplan von QA und IT-Leitung genehmigt
- Regelmaessiger Pruefungsrhythmus etabliert
Haeufige Stolperfallen
- Ueberwachung ohne Handlung: Metriken sammeln aber Anomalien nie untersuchen gibt ein falsches Sicherheitsgefuehl und ist schlimmer als keine Ueberwachung (es erzeugt Nachweise ignorierter Befunde).
- Statische Schwellenwerte: Schwellenwerte basierend auf Vermutungen statt Basisdaten erzeugen uebermaeig viele Fehlalarme, die zu Alarmmudigkeit fuehren.
- Auditpfad-Pruefung als Checkboxen-Uebung: Auditpfade ohne Verstaendnis, wonach man sucht, zu pruefen ist wirkungslos. Pruefer in Anomalieerkennungsmustern schulen.
- Systemlimitierungen ignorieren: Manche Systeme haben schlechte Auditpfad-Faehigkeiten. Einschraenkungen dokumentieren und kompensierende Kontrollen implementieren, anstatt so zu tun als gaebe es die Einschraenkung nicht.
- Kein Trending: Einzelne Anomalien koennen geringfuegig erscheinen, aber Muster ueber Zeit oder Nutzer hinweg offenbaren systemische Probleme. Datenintegritaetsmetriken immer im Trend verfolgen.
Verwandte Skills
— identifiziert Systeme, die Datenintegritaets-Ueberwachung benoetigendesign-compliance-architecture
— die technische Grundlage, auf die Ueberwachung angewiesen istimplement-audit-trail
— wenn Ueberwachung Probleme aufdeckt, die formale Untersuchung erforderninvestigate-capa-root-cause
— Audits bewerten die Wirksamkeit des Ueberwachungsprogrammsconduct-gxp-audit
— Datenintegritaet ist ein primaerer Schwerpunktbereich bei Behoerdeninspektionenprepare-inspection-readiness