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개념
- 개별 소프트웨어가 아닌 기업에서 사용하는 업무 시스템 구축에 목표를 두어 기업이 전략적 경쟁우위를 확보할 수 있도록 데이터 중심 분석과 설계 관점의 개발 방법론
- 기업 전체 또는 기업의 주요 부문을 대상으로 정보시스템의 계획수립, 분석, 설계 및 구축에 이르는 기법들의 상호 연관된 집합을 적용하는 데이터 중심의 방법론
특징
| 특징 | 상세설명 |
| 기업 중심 | 적용대상이 기업의 비즈니스 시스템 기업의 전략경영을 지원하기 위해SIS(Strategic Information System)에 초점 |
| ISP 중심 | 계획 단계에 수행되는 활동으로 경영층의 요구와 견해를 시스템에 반영 기업의 경쟁우위를 달성하기 위한 정보화 전략 계획이 중요한 역할 수행 |
| 데이터 중심 | 자주 변동되는 업무 프로세스와 달리 데이터는 잘 변하지 않기 때문에 시스템 유지보수를 줄이고 잦은 변화에 적극 대응하고자 하는 접근 프로세스와 데이터를 분리하여 분석 및 설계를 진행하되 상관분석을 통해 상호 검증(CRUD매트릭스) |
| 분할과 정복 | 프로젝트 관리 가능 단위로 문제의 영역을 세분화해가면서 완성해가는 방식으로 Top-Down 방식 적용) |
| 공학적 접근 | Case Tool, 소스코드 자동 생성, 모듈화, 다이어그램 사용 분석, 설계 등 초기단계에서 철저하게 작업 후 후속 단계에서는 소스코드를 자동으로 생성하는 방식을 활용 |
| 사용자 참여 | 초기 단계부터 사용자의 적극적 참여와 피드백 반영 |
정보공학 방법론 프로세스
기술설계 및 구축단계(SC, System Construction)
- 이전 단계에서 정의한 산출물을 기반으로CASE 도구 및4세대 언어를 활용, 개발하여 자동화하기 위한 코드를 생성하는 단계
- 실제적인 데이터베이스와 선정된 하드웨어, 소프트웨어 도구를 이용하여 응용 프로그램을 개발
| 주요활동 | 설명 |
| 데이터 사용분석 | 시스템 부하를 최적으로 분산하기 위한 기초 정보 분석 |
| 물리적 데이터베이스 설계 | 시스템의 비용, 성능, 응답 시간을 고려 최적의 해를 찾아 설계 |
| 분산 분석 | 데이터와 프로세스를 여러 서버에 분산시켜 부하를 평준화시키기 위한 방법으로 지역, 프로세스, 데이터를 매트릭으로 구성 후 분석 |
정보공학 방법론의 문제점
- 구조적 방법의SDLC인 폭포수 모델을 그대로 사용
- CASE 도구의 이용 및 활용의 어려움
- 중소 규모의 프로젝트 적용이 어렵고 복잡한 논리, 프로젝트 관리가 어려움
구조적 방법론과 정보공학 방법론의 비교
| 구분 | 구조적 방법론 | 정보공학 방법론 |
| ISP | 없음 | 정보체계, 데이터 모델, 업무 기능 모델 통합 시스템 지향, 전략적 활동 모색 |
| 업무분석 | 기능분할, Data Flow 분석 프로세스 명세화(프로세스 중심) |
데이터 모델, 기능 분할, Dependency 분석 프로세스 명세화(데이터 중심) |
| 시스템설계 | 프로세스모델, 사용자모델, 인터페이스 설계, 데이터베이스 모델 설계 | 이벤트 설계, 패키징 대화 설계 기술 설계, 데이터 베이스 설계 데이터 구조 설계 |
| 구축 | 절차적 프로그래밍, 코드 작성 | 코드 생성, CASE Tool의 활용 |
| 유지보수 | 코드 작성 후 다이어그램 수정 | 다이어그램 수정 후 코드 생성 |
| 장점 | 이해가 용이하고 프로세스 중심의 개발이라 요구사항이 명확한 경우 효율적 | 명확한 데이터 관점의 정규화 산출물이 단계별로 명확하여 대규모 프로젝트에 적합 |
| 단점 | 비즈니스와 같은 거시적 관점 부족 데이터와 프로세스가 별도 대규모 시스템 프로젝트에 부적합 |
전형적인 아키텍처 고려 못 함 웹 환경에 적용 어려움 분산환경, 컴포넌트 실행 환경 지원 어려움 |
모범답안