데이터 흐름 다이어그램(DFD)이란 무엇입니까?

데이터 이동을 시각적으로 보여주는 것은 비즈니스 시스템 분석에서 새로운 개념이 아닙니다. 하지만 데이터 흐름 다이어그램은 20세기 중후반이 되어서야 공식적인 모델링 도구가 되었습니다. 1970년대 및 1980년대에 구조화된 시스템 분석 방법의 성장은 DFD의 사용이 널리 퍼지는 데 중요한 역할을 했습니다. 초기의 컨셉 계획 방법은 순서도와 같은 선형 표현과 마찬가지로 시각적인 표현 면에서 DFD의 발전과 비슷한 부분이 있습니다.

Tom DeMarco와 같은 핵심적인 인물들은 구조적 분석에 대한 연구로 데이터 흐름 모델링을 강조했습니다. 컴퓨터 과학자이자 정보 기술 작가인 Chris Gane 및 Trish Sarson이 만든 Gane-Sarson 표기법은 나중에 DFD를 위한 표준 기호 및 규칙을 제공하여 정보 시스템 개발에서의 활용도를 높였습니다. 이 방법 및 표기법은 복잡한 시스템의 데이터 흐름을 이해하고 기록할 수 있는 구조화된 방법을 제공하여 DFD를 시스템 분석 및 설계에 매우 중요한 부분으로 만들었습니다.

데이터 흐름 다이어그램(DFD)은 데이터가 시스템에서 이동하는 방식을 이해하고 비즈니스 프로세스를 개선하고 이해 관계자 커뮤니케이션을 향상하는 데 매우 중요합니다. DFD는 데이터 처리 방식을 명확하게 표현하여 복잡한 프로세스를 관리 및 이해하기 더 쉬운 부분으로 세분화합니다. 이 시각적 선명도는 프로젝트 또는 시스템에 관련된 모든 이해 관계자 간의 커뮤니케이션을 크게 개선합니다.

DFD가 기술 이해 관계자에게 제공하는 이점은 다음과 같습니다.

• 효율적인 시스템 설계 및 개발을 위한 정확한 블루프린트를 지원합니다.
• 시각적 데이터 추적을 통해 시스템 이슈를 더 빠르게 해결하도록 지원합니다.
• 시스템 요구 사항을 문서화하고 이해하기 위한 구조적이고 시각적인 접근 방식을 제공합니다.
• 데이터 종속성을 명확하게 식별하여 더 원활한 시스템 통합을 보장합니다.
• 구성 요소 상호 작용에 대한 시각적 이해를 통해 더 강력한 시스템으로 이어집니다.

DFD가 기술 분야 이외의 이해 관계자에게 제공하는 이점은 다음과 같습니다.

• 복잡한 시스템 기능에 대한 접근 가능한 시각적 인사이트를 제공합니다.
• 공통의 시각적 언어를 통해 프로젝트 공동 작업 및 기술 팀과의 정렬을 개선합니다.
• 명확한 시각적 이해를 바탕으로 시스템 설계에 대한 더 효과적인 피드백을 지원합니다.
• 개발한 시스템이 중요한 비즈니스 요구 사항 및 목표에 진정으로 정렬되도록 보장합니다.
• 시각적 분석을 통해 프로세스 개선 및 효율성 향상의 기회를 발견합니다.

궁극적으로, 데이터 흐름 다이어그램은 기술 구현 및 비즈니스 이해 사이의 다리 역할을 합니다. 더 성공적인 시스템 개발 및 프로세스 개선 이니셔티브에 기여하며 팀 간의 더 나은 지식 공유를 촉진합니다.

데이터 흐름 다이어그램은 두 가지 주요 유형(논리적 및 물리적)을 통해 시스템에 대한 다양한 관점을 제공합니다. 개략적인 컨텍스트 다이어그램에서 더 자세한 다단계 표현에 이르기까지 세부 사항의 수준도 다양합니다.

논리적 DFD 및 물리적 DFD의 차이점은 다음과 같습니다.

• 논리적 DFD: 논리적 DFD는 필수적인 비즈니스 활동 및 필요한 데이터 흐름에 중점을 둡니다. 어떤 데이터가 필요한지, 데이터의 출처, 목적지 및 비즈니스 기능에 필요한 변화를 설명합니다. 특히, 팀이 핵심 비즈니스 요구 사항에 집중할 수 있도록 특정 기술 또는 구현 세부 사항과는 독립적입니다.
• 물리적 DFD: 물리적 DFD는 비즈니스 시스템의 실제 구현을 묘사하여 관련된 특정 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 파일 및 데이터베이스를 보여줍니다. 데이터가 이 물리적 구성 요소에서 처리되고 이동하는 방식을 보여주며, 데이터 형식 및 시스템 인터페이스와 같은 세부 사항도 포함되는 경우가 많습니다.

DFD의 계층 수준은 비즈니스 시스템의 복잡성을 효과적으로 관리하는 데 필수적입니다. 광범위한 개요로 시작하여 점차 세부 사항을 도입하면 이해 관계자가 시스템을 점차 이해할 수 있게 되어 복잡한 프로세스를 이해하기 더 쉽고 덜 부담스럽게 만들 수 있습니다.

이 수준은 다음과 같이 분류됩니다.

• 컨텍스트 다이어그램(수준 0 DFD): 수준 0 DFD는 시스템을 단일 프로세스로 표현하고 외부 엔터티와의 상호 작용을 나타내 가장 추상적이고 개략적인 수준의 시스템을 보여줍니다. 이 수준은 시스템의 범위와 경계를 정의하는 데 필수적입니다.
• 수준 1 DFD: 수준 1 DFD는 컨텍스트 다이어그램의 기본 프로세스를 주요 하위 프로세스로 나눠 주요 내부 활동 및 이 활동과 데이터 스토어 간의 데이터 흐름을 보여줍니다. 이 수준을 통해 시스템의 주요 기능을 더 자세히 이해할 수 있습니다.
• 수준 2 DFD: 이 수준은 수준 1 DFD의 특정 프로세스를 더 세분화된 활동으로 나눠 특정 시스템 구성 요소 및 상호 작용에 대해 더 심층적인 이해를 제공합니다.
• 수준 3 이상: 수준 3은 필요에 따라 특정 프로세스를 점점 더 자세히 볼 수 있도록 분류 프로세스를 계속합니다. 각 수준의 깊이는 시스템의 각 부분에 대한 복잡성 및 필요한 분석 수준에 따라 달라집니다.

데이터 흐름 다이어그램의 다양한 유형 및 수준을 이해하면 팀이 비즈니스 로직 또는 기술 구현 중 어떤 것에 초점을 맞추든 특정 요구 사항에 가장 적합한 보기를 선택하고 복잡성을 효과적으로 관리할 수 있습니다.

시스템 내에서 데이터 흐름을 효과적으로 시각화하려면 구조화된 접근 방식이 필요합니다. 일련의 주요 단계를 따르면 정보의 이동 및 변환을 계획하는 데이터 흐름 다이어그램을 만들 수 있습니다.

자체 DFD를 만들려면 다음 단계를 따르세요.

• 시스템의 범위 및 경계 정의: 모델링하는 시스템 내에 무엇이 포함되어 있고 그 경계 외부에 있는 것(외부 엔터티)이 무엇인지 식별합니다. 여기에는 적절한 컨텍스트를 판단하기 위한 초기 브레인스토밍 세션이 포함되는 경우가 많습니다.
• 주요 프로세스, 입력 및 출력 식별: 시스템 내에서 데이터를 변환하는 주요 활동 또는 기능을 판단합니다. 각 프로세스에 대해 프로세스로 유입되는 데이터(입력) 및 프로세스에서 생성되는 데이터(출력)를 식별합니다.
• 데이터 스토어 식별: 시스템이 데이터를 저장하고 가져오는 위치를 판단합니다. 이 소스는 프로세스에서 사용하는 정보의 리포지토리를 나타냅니다.
• 데이터 흐름 식별: 외부 엔터티, 프로세스 및 데이터 스토어 간의 데이터 이동을 추적합니다. 화살표를 사용하여 각 데이터 흐름의 방향을 표시하고 전송 중인 데이터에 명확한 레이블을 지정합니다.
• 표준 DFD 표기법 사용: 외부 엔터티, 프로세스, 데이터 스토어 및 데이터 흐름에 일관된 기호 집합(예: Yourdon-Coad 또는 Gane-Sarson 표기법)을 사용합니다. 일관성이 있으면 다이어그램을 쉽게 이해할 수 있습니다.

Confluence 화이트보드를 다이어그램 만들기를 위한 공동 작업 플랫폼으로 사용하세요. 직관적인 인터페이스 및 기능으로 다이어그램을 만드는 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

데이터 흐름 다이어그램은 데이터 이동을 이해하고 시각화하는 것이 중요한 다양한 시나리오에서 매우 유용하다고 증명된 다양하게 활용 가능한 도구입니다. 데이터 요구 사항 및 흐름에 대한 명확한 개요를 제공하여 새 시스템의 초기 계획 단계에서 특히 유용합니다. 현재 데이터 흐름을 계획하고 개선 또는 최적화가 필요한 영역을 식별하도록 지원하므로 기존 시스템을 재설계하거나 다시 엔지니어링할 때도 매우 유용합니다.

DFD를 실제로 적용하는 다른 분야에는 다음이 포함됩니다.

• 소프트웨어 개발: 애플리케이션 내의 데이터 흐름을 시각화하여 설계 및 개발을 지원합니다.
• 비즈니스 프로세스 모델링: 비즈니스 워크플로를 계획하고 분석하여 비효율성 및 잠재적 개선을 식별합니다.
• 규정 준수 검토: 데이터가 처리되고 저장되는 방식을 문서화하여 규제 요구 사항을 충족하도록 지원합니다.
• 시스템 분석: 복잡한 시스템을 이해하기 쉬운 구성 요소로 나누고 데이터 상호 작용을 분석합니다.

데이터 흐름 다이어그램은 시스템 또는 프로세스 내에서 데이터의 이동 및 변환을 명확히 해야 할 때마다 강력하고 효과적인 솔루션을 제공합니다. Confluence의 포괄적인 프로젝트 계획 템플릿은 위의 프로젝트 중 어떤 것이든 계획할 때 특히 유용합니다.

명확하고 가치 있는 데이터 흐름 다이어그램을 만들려면 그 구성 요소를 이해하는 것만으로는 부족합니다. DFD의 효과를 보장하는 몇 가지 팁 및 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 디자인을 깔끔하게 유지: 단순함을 목표로 하고 하나의 수준에서 다이어그램에 너무 많은 프로세스 또는 데이터 흐름을 포함하지 마세요. 가장 효과적인 방법은 복잡한 영역을 하위 수준의 DFD로 나누는 것입니다.
• 일관되고 의미 있는 레이블 사용: 해당 기능 또는 이동 중인 데이터를 정확하게 반영하는 이름을 사용하여 모든 외부 엔터티, 프로세스, 데이터 스토어 및 데이터 흐름에 명확하고 일관된 레이블을 지정해야 합니다.
• 컨텍스트 다이어그램으로 시작: 범위를 정의하려면 더 자세한 수준으로 들어가기 전에 개략적인 개요(수준 0)부터 시작합니다.
• 제어 흐름이 아니라 데이터 흐름에 집중: DFD는 프로세스의 제어 또는 의사 결정의 순서가 아니라 데이터가 어떻게 이동하는지를 보여준다는 것을 기억합니다.
• 이해 관계자와 함께 DFD를 검증: 사용자 및 기타 관련자와 함께 다이어그램을 검토하여 시스템에 대한 이해를 정확하게 반영하는지 확인합니다.

DFD의 효과를 방해할 수 있는 다음과 같은 일반적인 실수를 아는 것도 중요합니다.

• 다이어그램을 너무 복잡하게 만들기: 불필요한 세부 사항을 추가하거나 너무 많은 수준을 너무 빠르게 추가하면 혼란스러운 DFD가 될 수 있습니다. 항상 수준 0에서 시작하여 데이터 흐름이 복잡해짐에 따라 수준을 높이세요.
• 일관되지 않은 표기법: 여러 DFD 표기법을 전환하면서 사용하거나 기호를 잘못 사용하면 다이어그램 해석이 어려워집니다. 시작하기 전에 표기법 및 기호에 대한 합의를 이루고 각 수준에서 해당 표기법 및 기호만 사용하세요.
• 이해 관계자와의 검토 생략: 시스템을 이해하는 관련자와 함께 DFD를 검증하지 못하면 부정확성이 발생하고 기대치가 정렬되지 않고 궁극적으로는 시스템이 사용자 또는 비즈니스의 실제 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.
• 불분명하거나 누락된 레이블: 명확한 레이블이 없는 다이어그램은 이해하기 어렵고 데이터 흐름을 효과적으로 전달하지 못합니다. 모호함이 있으면 팀이 데이터 여정에 대해 서로 다르게 이해하면서 작업하게 되므로 잘못된 해석, 시스템 설계와 관련하여 잘못된 의사 결정 및 개발 노력의 낭비로 이어질 수 있습니다.

이 팁을 따르고 일반적인 위험을 피하면 팀은 원활한 분석, 커뮤니케이션 및 시스템 이해를 가능하게 하는 데이터 흐름 다이어그램을 만들 수 있습니다. Confluence의 서비스 블루프린트 템플릿을 사용하여 고객 여정을 계획하고 이해 관계자를 위해 서비스 관련 시스템을 검증하면 더욱 좋습니다.