정보 공학 방법론

• 정보 공학 방법론의 개요
  • 정의
    • 기업 전체 또는 주요 부문을 대상으로 정보시스템 계획 수립, 분석, 설계, 구축에 정형화된 기법들을 상호 연관성 있게 통합.적용하는 데이터 중심 방법론
    • 기업에 필요한 정보와 업무를 총체적. 체계적, 효과적으로 파악하여 이를 모형화하고, 빠른 시간 내에 정보시스템으로 발전시키기 위해 필요한 일련의 작업 절차를 자동화한 공학적인 방법론
  • 등장 배경
    • 환경의 변화
      • 비즈니스의 변환 : 컴퓨터 이용의 활성화, 업무 기능 및 데이터의 분업화
      • 정보 기술의 발달 : 하드웨어, 네트워크. RDBMS 성능 향상 등
    • 구조적 방법론의 한계
      • 데이터 모델링 방법의 미흡
      • 기업 전반의 거시적 관점의 부족
      • 명확한 방법론적 지침의 미흡
      • 설계와 코딩을 강조
           
• 정보 공학 방법론의 필요성 및 특징
  • 필요성
    • 구조적 방법론의 한계를 극복하기 위해 1990년대 초 James Martin이 제창
    • 기업 전체 조망과 데이터 통합의 문제에 새로운 정보시스템 개발 방법이 필요
    • 기업 경쟁력 확보, 통합 정보시스템 구축, 정보 이동 등의 요구에 대한 대응 방안
  • 특징
    • 기업 업무 중심, 자료 중심, 도형 중심의 접근
    • 프로젝트 계획, 개발, 운영 단계의 명확한 구조 기반 제시
         
• 정보 공학 방법론의 추진 원칙 및 추진 단계
  • 추진 원칙
    • 프로젝트를 관리 가능한 단위로 분할 및 정복
    • 데이터와 프로세스의 균형 유지
    • 모듈화, 하향식 구현
    • 핵심 기술 : 레파지토리, CASE, 4GL 등
  • 추진 단계 및 단계별 추진 내역
    • 정보 전략 계획(ISP; Information Strategy Planning)
      • 경영 전략, 관련 조직, 업무 자료 거시적 분석, 현행 시스템 평가
    • 업무 영역 분석(BAA; Business Area Analysis)
      • 데이터 모델링 : ERD
      • 프로세스 모델링 : PHD(Process Hierarchy Diagram), PDD(Process Dependency Diagram), DFD
    • 업무 시스템 설계(BSD; Business System Design)
      • 업무 절차 정의, Presentation 설계, 분산 설계
    • 시스템 구축(SC; System Construction)
      • 데이터베이스 생성과 프로그램 작성
       
• 정보 공학 방법론의 장.단점
  • 장점
    • 경쟁 우위 확보의 전략적 기회 식별 및 방안 제공
    • 일관성 있고 통일된 정보시스템 구축 가능
    • 시스템의 장기적인 진화 및 발전 허용
    • 데이터 중심으로 업무 절차 및 환경 변화에 유연
  • 단점
    • 정보 공학의 효과를 위해 장기간의 시간이 필요
    • 소규모의 자동화 요구 사업 영역에는 시간이 오래 걸림
    • 특정 사업 영역으로부터 독립된 시스템 개발에는 부적합
         
• 정보 공학 방법론의 문제점 및 개선 대책
  • 문제점
    • 구조적 방법의 SDLC를 그대로 이용
    • CASE 도구 이용이 쉽지 않음
    • 중소 규모 프로젝트의 무리한 적용
    • 복잡한 논리 및 다량의 산출물
  • 동향 및 개선 대책
    • 재사용 패러다임이 대안
    • 정보 공학으로 커버하지 못하는 영역의 확산(인터넷, 멀티미디어)
    • 기업 시스템 구축은 당분간 유지