분석 방법론과 업무 특성에 따른 모델 , ADP/ADsP #14

본 포스팅은 ADP와 ADsP의 공통 과정인 데이터 분석 기획의 2절 분석 방법론의 내용을 다룹니다. 분석 방법론이 한번에 포스팅하기에는 내용이 방대하고 어려울 수 있기 때문에 하나의 토픽마다 포스팅을 독립해서 작성하였습니다.

분석 방법론 

분석방법론의 개요

- 데이터 분석이 효과적으로 기업에 정착하기 위해 체계화한 절차와 방법이 정리된 데이터 분석 방법론 수립이 필수적

- 방법론은 상세한 절차(Procedures), 방법(Methods), 도구와 기법(Tool & Techniques), 템플릿과 산출물(Templates & Output)로 구성

데이터 기반 의사결정의 필요성

- 고정관념(Stereotype), 편향된 생각(Bias), 프레이밍 효과(framing effect, 동일한 사건이나 상황임에도 개인의 판단이나 선택이 달라지는 현상)로 인하여 기업의 합리적인 의사결정을 가로 막는다

방법론의 생산과정

- 암묵지 -> (형식화) -> 형식지 -> (체계화) -> 방법론 -> (내재화) -> 암묵지

업무 특성에 따른 모델

폭포수 모델(Waterfall Model)

- 단계를 순차적으로 진행하는 방법으로 이전 단계가 완료되어야 다음 단계로 진행될 수 있음

- 순서 : 요구사항 분석 > 설계 > 구현 > 테스트 > 유지보수

- 장점 : 체계적인 문서화가 가능하여 프로젝트 진행을 명확하게 알 수 있음

- 단점 : 앞 단계가 완료될 때 까지 다음 단계들은 대기상태, 문제가 발견되면 피드백 과정이 수행되기도 함 

일반적인 SDLC 상에서의 폭포수 모델

프로토타입 모델 (Prototype Model)

- 폭포수 모델의 단점을 보완하기 위해 점진적으로 개발해 나가는 방식으로 고객의 요구를 이해하고 있지 못하거나 분석의 어려움을 해결하기 위해 일부분을 우선 개발하여 사용자에게 제공한 후. 추후 진행하는 방식

- 순서 : 계획 수립 > 요구분석 및 정의 > 프로토타입 개발/개선 > 프로토타입 평가 > 구현 > 인수/설치

- 장점 : 사용자 요구사항 도출 용이, 요구사항이 불명확할 경우 사용

- 단점 : 중간단계 산출물의 문서화 어려움 (document 경시), 프로토타입 결과를 최종 결과물로 오해할 가능성 있음, 평가 후 프로토타입 폐기 시 비경제적임

SDLC 상에서의 프로포타입 모델

나선형 모델 (Spiral Model)

- 반복을 통해 점증적으로 개발하는 방법으로 처음 시도하는 프로젝트에 적용이 용이하지만 관리 체계를 효과적으로 갖추지 못한 경우 복잡도가 상승하여 프로젝트 진행이 어려울 수 있음

- 순서 : 목표 설정 > 위험 분석 > 구현 및 테스트 > 고객 평가 및 다음 단계 수립

- 장점 : 처음 시도하는 프로젝트에 적용이 용이

- 단점 : 복잡성으로 프로젝트 관리가 어렵고, 개발 장기화 가능성 존재.

- 대규모 프로젝트나 국책사업 및 위험 부담이 큰 시스템 개발에 적합

SDLC 상에서의 나선형 모델(spiral model)

참고자료

SDLC의 고전적 모델, 폭포수모델(Waterfall Model)

고객과의 원활한 의사소통을 위한 모델, 프로토타입(Prototype) 모델, SDLC

위험을 최소화하는 SW 개발 프로세스, 나선형(Spiral) 모형, 모델

연관자료

2과목 1장 분석기획 방향성 도출, ADP 요약 및 설명 #13