정보시스템 분석 및 설계 김경규 교수님 - 연세대학교 정보대학원 수업내용

2015-03-03 정보시스템 분석 및 설계 김경규 교수님 - 연세대학교 정보대학원 수업내용

DB를 기본적으로 배우지 않으면 따라가기 힘들 것이다.

코딩없이 시스템을 구축할 것이다. (Tool을 쓴다.)

IT회사에서 하는 비즈니스 컨설팅. (SDS, LG, 액센츄어, 삼일, 등등) + 보안쪽에서 알아야 하는 과목.

Oracle Desinger 2000(UI툴)과 Developer 2000을 쓴다.

 

Function Decomposition Diagram

 

강의 노트는 ysec에 업로드

시스템이 무엇일까요? 구성요소가 여러 개 있어서 서로 협력하는 것.

정보시스템의 목적은 무엇일까요? 정보를 처리하는 것.

 

가장 중요한 것이 무엇일까요? DB라고 생각한다.

row data가 없으면 원하는 정보를 얻을 수 없다.

Software 정보를 가공하고 CRUD 작업을 도와주는 것.

우리가 하는 것은 주로 Database와 software 를 중심으로 설계를 하고 하드웨어와 네트워크를 필요에 따라 설계한다.

 

 

사원부터 임원까지 Timing Horizon이 다르다. 때문에  (얼마나 먼 미래를 보느냐.)

옛날에는 먼 미래라고 하면 5년이였다. 이제는 1년반.

사원급은 Day-to-Day. 정확도와 반응속도가 생명. 보통 3달. 1년반 데이터 활용. 내부정보 많이 본다.

과장급

 사원, 과장급이 쓰는 DB 데이터는 업데이트가 없다. (DB구조가 다르다. 10년, 30년 자료에 업데이트 시키면 load가 엄청나서) DB 데이터 분산시키면 큰일난다. Join 연산을 해야 하는데 Production (곱셈)을 활용해야 한다. 대한항공 국내 데이터(2천만개) + 국외 데이터(1억개)

 Q. 이런 경우에는 분산 파일 시스템을 활용하면 되는 것이 아닌가요?

임원급은 숫자가 잘 안보인다고 하는 경우가 많다. (단위가 틀려) 10년, 30년 데이터 활용. 주로 외부정보 많이본다. 시장동향. 트랜드.

 이렇듯 필요로 하는 정보가 다르기 때문에 설계 방법도 다르다.

 이 과목에서는 거래 처리 시스템을 배웁니다. Transaction Processing System에 대해 배웁니다.

 

 

a TPS supports the monitoring, collection, storage, processing, and dissemination(전파) of the organization’s basic business transactions

이걸 해결하려고 나온 것이 ERP. 이렇게 복잡한 절차를 처리하려고 만든 것이 방법론.

조립식 건물과 우리 대학원 건물의 차이? 설계의 유무.

 

Management Information Systems (MIS) 는 TPS에서 나온 정보를 간략하게 정리해서 보여주는 것이다.

 

이것이 개발 방법론인데, 각 과정에서 어떻게 해야하는지에 대한 기준.

이것을 Methodology 방법론이라고 한다.

SI 업체. SDS, LG CNS, SK C&C

방법론을 배우면 산출물간의 질(Quality)의 차이가 없어진다.

 

의사 결정 방식 구조가 다르다.

 

 

의사결정 시스템과 전문가 시스템의 차이.

 - 전문가 시스템은 의사결정을 해줌. ex. 검사자료, 진단자료를 보고 병이름을 도출함. 세무정보를 보고 구체적인 세금액수를 정해줌.

 - 때문에 의사결정 시스템과 전문가 시스템의 설계, 개발에 차이가 날 수 밖에 없다.

TPS DB + 당시 상황에 대한 데이터(경제상황, 이자율 등)가 모여서 데이터 웨어하우스에 저장.

Data warehouse를 기반으로 Business Inteligence를 뽑아낸다. (BI)

일반적으로 DW라고 하면 몇 테라바이트가 된다.

SAP에서는 Data Warehouse를 Business warehouse라고 부른다.

내부 데이터 -> 과거의 데이터. 평가를 위한 자료.

 

내부/외부의 구분 기준 -> 회사 내부/외부

 

# Big Data를 이야기 할 때는 3V를 이야기 한다.  (외부 데이터 - 미래에 대한 데이터. 트랜드 예측 등에 대한 자료.) 지금까지 데이터 분석을 말할 때, 내부 데이터 중심이었는데, 외부 데이터를 분석해서 수익을 얻는 기업들이 늘어남에 따라 빅데이터(외부 데이터)에 대한 수요가 늘어났다.

Volume - 얼마나 크냐? 기준은 없다.

Velocity - 속도(데이터 생성 속도), ex. SNS 데이터 생성 속도. 항공기 데이터. (실시간으로 1대당 26테라바이트) 어떻게 처리? 그게 문제.

Variety - 데이터의 종류가 다양함. (비디오, 사진, text)

 

 

Big Data Analytics 분석이 중요하다.

텍스트 분석의 경우 파싱을 해서 재코딩을 한다. ex. 감정분석.

 

Data warehouse는 내부에 대한 데이터. 외부데이터는 없음. (신기술 동향. 트랜드 등)

 

전문가의 지식을 어떻게 시스템화 하는가가 중요함. Rule Base

박사는 스스로 혼자 연구할 수 있도록. 연구 스킬을 어떻게 가르친다?

석사는 논문 주제 잡는 연습.

비전문가가 전문가와 같은 의사결정을 하도록 도와주는 것.

 

 

 

시스템 분석가 비즈니스 시스템 분석.

현업에 나가보면 IT 시스템 이야기만 하는데, 시스템 분석가가 하는 일이 아니다.

예) 건물주가 엘리베이터를 3달전에 주문해야 하는 데, 보통 한 달전에 주문한다. how to? 외국회사는 이런 단납기 못받음. ERP로 되어 있기 때문에. flexible하게 못바꿔줌. LG는 단납기 수용해왔다. ERP 도입하려는데 단납기 어떻게 처리해야 하나? ERP는 관리체계를 impose 하는 것.

 

Document의 기본적인 지식은 DB에서 나온다.

 

3 Schema 모델

(1) Conceptual Schema(뷰) -> ERD

(2) Logical Schema -> Relatinal Model

(3) Physical Schema -> Data Structure

 

데이터 독립성 (3)이 바뀌어도 (2)는 영향을 받지 않고, (2)가 바뀌어도 (1)이 영향을 받지 않는다.

https://wikidocs.net/1210

 

ERP가 대표적인 거래처리 시스템의 예에요.

독립적인 중앙 DB. 애플리케이션이 공유를 하는.

물리적으론 안되더라도 논리적으로는 묶여있어야 한다.

 

 

Information Engineering 이 뿌리가 정보 공학 방법론.

  vs

Object-oriented 객체지향 방법론

캡슐화

 

 

객체지향 방법론과 정보공학방법론은 철학이 다르다. 객체 지향 방법론에서는 상호 교류는 있지만 데이터 교류는 없다. ( Q. 싱글톤 방식은…!? )

One size fits all 이런 방법론은 없다. 

 

클라우드 시스템. 남의 하드웨어를 빌려쓰는 것. 전 세계에 5%만 쓴다.

왜? 싸고 보안이 좋은데? Switching 비용 때문

 

IaaS, PaaS, SaaS http://www.sqler.com/470686

 

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팀으로 간다. 2인1조 내지는 3인1조.

 

수업을 한 번 빠지면 재앙임.

개인 숙제가 거의 매일 있음.