논리적 vs. 물리적 데이터 흐름도

논리적 DFD는 비즈니스 및 비즈니스 활동에 초점을 맞추는 반면 물리적 DFD는 시스템 구현 방법을 살펴봅니다. 따라서 모든 데이터 흐름도는 프로세스 또는 시스템에 대한 정보 흐름을 매핑하는 반면 논리적 데이터 흐름도는 "대상"을 제공하고 물리적 데이터 흐름도는 "방법"을 제공합니다. 동일한 데이터 흐름에 대한 두 가지 다른 관점이며 각각 시스템을 시각화하고 개선하도록 설계되었습니다. 논리적 DFD는 발생하는 비즈니스 이벤트와 각 이벤트에 필요한 데이터를 설명합니다.하드웨어, 소프트웨어, 종이 파일, 관련된 사람들 등 데이터 시스템이 어떻게 작동하는지를 나타내는 물리적 DFD에 대한 견고한 기반을 제공합니다. 논리적 및 물리적 데이터 흐름도는 함께 사용되어 현재 상태를 완전히 시각화하고 새 상태를 고려 및 구현해 모델링할 수 있습니다.

현재의 논리적 DFD를 사용해 시작하면, 비즈니스 작업의 흐름을 있는 그대로 매핑하여 결점이나 비효율성을 강조할 수 있습니다. 또는 추가하고자 하는 기능 유형을 이미 알고 있을 수 있으며, 현재의 논리적 DFD가 삭제하거나 변경해야 하는 프로세스 단계를 표시하는 데 도움이 됩니다.  다른 데이터 흐름도와 마찬가지로 논리적 DFD는 실행이 가능하도록 충분히 상세 내용을 포함해야 합니다. 범위에 따라 현재의 논리적 DFD는 생성하는 데 시간이 걸리고 지루해 보일 수 있지만 그만큼 다양하게 활용할 수 있습니다.

논리적 DFD의 또 다른 이점은 비기술자도 쉽게 이해할 수 있다는 것입니다. 논리적 DFD의 경우, 비즈니스 작업을 수행하는 사람들에게 의미가 잘 전달될 가능성이 높습니다. 방법에 대한 고민을 하지 않고도, 더 나은 정보와 기능에 대해 협력하고 의사소통을 할 수 있는 유용한 도구로 활용할 수 있습니다.  비즈니스 요구 사항과 기술적 요구 사항 사이의 다리 역할을 합니다. 현재의 논리적 흐름을 매핑하는 훈련은 관련된 모든 사람이 작업을 더 깊이 이해하고, 잘못된 가정, 오해 또는 단점을 밝혀내는 데 도움이 됩니다. 논리적 모델을 수행하면 프로세스에서 뒤늦게 발견되어 지연과 재작업을 유발할 수 있는 비즈니스 요구 사항이 누락될 위험을 줄여줍니다.

그런 다음 현재 비즈니스 활동에 대한 확실한 이해를 바탕으로 새로운 상태 논리적 DFD를 통해 더 나은 방법을 모델링할 수 있습니다. 이때 비즈니스 분석에서 밝혀진 내용을 기반으로 새로운 특징과 기능을 보여줄 수 있습니다. 이 새로운 논리적 DFD는 기술 솔루션이나 시스템 구현 방법에 관계없이 더 나은 기능을 생성하는 데 필요한 데이터 흐름을 모델링합니다.

새로운 논리적 DFD가 그려진 후에는 업그레이드된 시스템에서 비즈니스 활동을 구현하는 최고의 방법을 찾는 데 사용할 수 있습니다. 이 경우 새로운 물리적 DFD의 기반이 되며, 비즈니스 프로세스를 가능하게 하는 장치, 소프트웨어, 파일 및 사람의 물리적 구현을 나타냅니다. 이러한 의미에서 물리적 DFD는 비즈니스에 필요한 것을 제공하는 수단이 됩니다. '대상'에 연료를 공급하는 '방법'이라고 할 수 있습니다. 그런 다음 물리적 DFD는 비즈니스 프로세스를 실행하는 데 필요한 새로운 소프트웨어, 하드웨어, 인력 또는 기타 물리적 부분 등을 제공하기 위한 구현 계획의 기초를 제공합니다.

HR 부서에서 구직자 현황을 추적하는 데 구식 방식 및 시스템을 사용하고 있다고 가정해 보겠습니다. 시작하려면 바로 새로운 소프트웨어를 검토하는 대신 현재의 논리적 데이터 흐름을 매핑하세요. 채용 공고 작성, 광고, 회사 파일 또는 데이터베이스에 지원자 입력, 채용 관리자에게 알림, 파일 업데이트, 프로세스 단계 추적, 후보자 알림 등과 같이 진행될 비즈니스 활동을 자세히 설명합니다. 이 모든 것은 기술이나 구현 방법의 일부가 아니라 비즈니스 활동의 관점에서 나온 것입니다. 우선 현재의 데이터 흐름을 펼쳐 보여주고, 구직자를 분류하는 데 필요한 비즈니스 작업을 수행할 수 있도록 더 나은 기능을 통해 의사소통 및 협업을 수행할 수 있는 기초를 제공합니다. 그런 다음 잠재적인 새 논리적 흐름을 매핑합니다. 예를 들어 채용 관리자에게 제때에 알림을 제공하여 그때그때 알 수 있게 합니다. 이를 통해 이력서에 더 쉽게 액세스하고 최종 후보자의 자격을 비교할 수 있습니다. 이 새로운 논리적 DFD는 소프트웨어, 하드웨어, 파일링 시스템 및 직원 등의 측면에서 더 나은 기능을 구현하기 위한 방법을 논의하는 데 대한 기초가 되며, 이 모든 측면은 물리적 DFD에서 시각화될 수 있습니다. 이는 소프트웨어 솔루션 및 기타 구현 부분을 평가하고 비즈니스 요구 사항을 가장 잘 충족하는 부분을 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 소프트웨어 플랫폼이 물리적 DFD의 서로 다른 버전에서 어떻게 달라지는지 보여주어 최상의 솔루션을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 흐름도는 외부 개체, 프로세스, 데이터 저장 및 데이터 흐름 등 네 가지 요소로 구성됩니다. 그러나 물리적 DFD와 논리적 DFD의 각 요소는 다른 측면을 나타냅니다.

예를 들어 논리적 DFD에서 프로세스는 비즈니스 활동입니다. 물리적 DFD에서 프로세스는 소프트웨어 프로그램, 수동 절차 또는 기타 정보 처리 방식입니다. 논리적 DFD에서 데이터 저장은 저장 방법에 관계없이 정보 모음을 나타냅니다. 물리적 DFD에서 데이터 저장은 데이터베이스, 컴퓨터 파일 및 종이 파일을 나타냅니다.

소프트웨어 엔지니어링의 논리적 및 물리적 DFD: DFD는 소프트웨어 엔지니어링 및 개발에서 시작되었습니다. 논리적 DFD는 프로세스에 필요한 현재 및 필요한 활동을 캡처할 수 있습니다. 새로운 논리적 DFD는 새로운 활동 및 기능 집합을 모델링합니다. 현재의 물리적 DFD는 현재의 소프트웨어, 하드웨어, 데이터베이스 및 활동을 수행하는 사람을 나타내고 새로운 물리적 DFD는 새로운 시스템 구현을 모델링합니다.이 분석은 요구 사항을 뒷받침하는 실제 코드에 도달하는 더 나은 방법을 제공할 수 있습니다.

비즈니스 분석: 논리적 DFD는 프로세스 후반까지 발견되지 않아 지연과 재작업을 유발할 수 있는 비즈니스 요구 사항을 밝히는 데 도움이 됩니다.  또한 현재의 정보 흐름과 제안된 새로운 방식 모두에 대해 비즈니스 활동에 관련된 비기술 전문가들과의 명확한 의사 소통을 진행할 수 있는 도구 역할을 합니다. 그런 다음 물리적 DFD는 요구 사항을 구동하는 "방법"을 시스템에 제공합니다.

구조적 분석: 기존의 하향식 구조적 분석의 경우, 현재 시스템의 논리적 DFD를 그려 현재 상태를 설명한 다음, 개선된 시스템을 새로운 논리적 DFD로 모델링합니다. 그런 다음 하향식 물리적 DFD를 그려 소프트웨어, 장치 및 기타 시스템 부분의 대상 물리적 솔루션을 보여줍니다. 이벤트 기반 상향식 구조적 분석의 경우, 컨텍스트 DFD(레벨 0)는 프로젝트 범위를 설정하고 후속 레벨이 이를 하위 프로세스로 나눕니다. 그런 다음 응답이 필요한 시스템 이벤트를 지정하고 이벤트 DFD를 그려 각 이벤트가 처리되는 방식을 설명합니다. 그런 다음 이러한 이벤트 DFD를 시스템 다이어그램에 병합할 수 있습니다.

사무실 및 행정: 논리적 DFD는 사무실 운영에 필요한 비즈니스 작업을 설명하는 데 사용됩니다. 그런 다음 새로운 논리적 DFD가 인사 데이터나 고객 데이터, 주문 정보와 같은 사무실 데이터를 활용해 더 나은 기능을 모델링할 수 있습니다. 새로운 소프트웨어, 장치, 데이터 파일 또는 데이터베이스 및 사람을 구현하는 방법을 설명하는 물리적 DFD에 표시된 대로 이를 수행하는 방법을 파악하기 위한 기초를 형성합니다.

의료: 현재의 물리적 DFD는 환자 정보와 같은 데이터 흐름의 현재 시스템을 나타낼 수 있습니다. 이는 현재의 논리적 DFD를 그리는 데 사용될 수 있으며 "방법"이 제거된 데이터 기능을 보여줍니다. 이러한 DFD는 새로운 시스템의 단점과 새로운 시스템에 요구되는 사항을 명확하게 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 차례로 새로운 논리적 DFD의 기초를 형성하게 되며, 이후 새로운 소프트웨어, 장치, 데이터베이스 및 기타 물리적 항목을 나타내는 새로운 물리적 DFD를 형성합니다.

데이터 흐름도는 1970년대 말에 컴퓨터 분야의 선구자인 Ed Yourdon과 Larry Constantine의 저서 구조화된 설계에서 소개되면서 널리 사용되기 시작했습니다. 구조화된 설계 개념은 소프트웨어 엔지니어링 필드에서 각광을 받았으며, 이와 함께 DFD 방법론도 인기를 끌기 시작했습니다. 데이터 흐름 차트는 단순한 프로세스 개요부터 데이터 취급 방식을 훨씬 더 심도 있게 분석하는 심층적이고 다층적인 DFD까지 다양합니다. DFD는 기존의 시스템을 분석하거나 새로운 시스템을 모델링할 때 사용할 수 있습니다. 데이터 흐름도는 외부 개체, 프로세스, 데이터 저장 및 데이터 흐름 등 네 가지 요소를 설명하기 위해 정의된 기호 시스템을 활용합니다. 가장 일반적인 기호 시스템은 작성자의 이름을 따서 명명되었습니다. Yourdon과 Coad, Yourdon과 DeMarco, 그리고 Gane과 Sarson입니다.

표기법	Yourdon과 Coad	Gane과 Sarson
외부 개체
프로세스		​
데이터 저장
데이터 흐름

DFD 레벨에는 0, 1 또는 2의 숫자가 지정되며, 간혹 레벨 3 이상이 지정되기도 합니다. 필요한 상세 정보 레벨은 달성하려는 내용의 범위에 따라 달라집니다. DFD 레벨 0은 맥락도라고도 합니다. 맥락도는 분석 또는 모델링의 대상인 시스템 전체나 프로세스의 기본적인 개요를 나타내며, DFD 레벨 1은 맥락도의 여러 부분을 보다 자세하게 분석한 도표입니다. 여기서는 맥락도의 개략적인 프로세스를 하위 프로세스로 나누어 분석하면서 시스템이 수행하는 주요 기능을 강조합니다.  DFD 레벨 2는 레벨 1의 부분을 더 심층적으로 분석합니다. 시스템의 기능을 필요한 만큼 자세하게 설명하기 위해 더 많은 텍스트가 포함될 수 있습니다.

DFD는 시스템의 프로세스 모델링에 사용되지만 데이터 모델링은 종종 ERD(개체 관계 다이어그램)로 수행되어 시스템에 입력된 데이터를 표시합니다. 개체 모델링의 경우 UML(통합 모델링 언어)이 시스템 로직의 "대상"과 "이유"를 가장 잘 설명합니다. 또한 DFD는 일반적으로 간단한 상자와 화살표로 프로세스를 완료하는 단계를 보여주는 흐름 차트와 다릅니다. 흐름 차트에는 외부 소스의 입력 또는 출력이 표시되지 않으며 프로세스를 완료할 데이터의 경로도 표시되지 않습니다.

더 자세히 알아보고 싶으신가요? 데이터 흐름도에 대한 개요 문서에서 자세한 내용을 참조하세요.