새로운 소프트웨어 시스템을 구축하거나 기존 시스템을 대대적으로 개선하는 프로젝트를 시작할 때, 가장 먼저 던져야 할 질문은 무엇일까요? 바로 “우리는 지금 어디에 있는가?” 입니다. 목표 지점(To-Be)을 향해 나아가기 전에 현재 우리의 위치와 상태(As-Is)를 정확하게 파악하는 것은 성공적인 여정을 위한 필수적인 첫걸음입니다. 현행 시스템 분석(As-Is System Analysis)은 바로 이 질문에 답하는 과정으로, 현재 운영 중인 시스템의 비즈니스 프로세스, 데이터 흐름, 애플리케이션 구조, 기술 인프라 등을 면밀히 조사하고 분석하여 그 강점, 약점, 문제점, 그리고 개선 기회를 명확히 이해하는 활동입니다. 마치 건강 검진을 통해 현재 몸 상태를 정확히 알아야 올바른 처방과 건강 관리 계획을 세울 수 있듯이, 현행 시스템 분석은 성공적인 시스템 변화 관리를 위한 가장 중요한 기초 작업입니다. 특히 Product Owner(PO)나 데이터 분석, 사용자 조사를 담당하는 분들이라면 현재 시스템에 대한 깊이 있는 이해가 얼마나 중요한지 더욱 공감하실 것입니다. 이 글에서는 개발자와 분석가의 관점에서 현행 시스템 분석이 왜 필요하며, 무엇을 어떻게 분석하고 그 결과를 어떻게 활용해야 하는지에 대해 상세히 알아보겠습니다.
왜 현재를 알아야 할까? 현행 시스템 분석의 목표
“현재를 모르면 미래를 설계할 수 없다”는 말처럼, 현행 시스템 분석은 단순히 현재 상태를 기록하는 것을 넘어, 더 나은 미래 시스템을 만들기 위한 명확한 목표를 가지고 수행됩니다.
문제점과 기회 찾기: 분석의 핵심 목적
현행 시스템 분석의 가장 중요한 목적은 현재 시스템이 가진 문제점(Pain Point)과 비효율성을 정확히 진단하고, 이를 해결하기 위한 개선 기회를 발굴하는 것입니다.
- 문제점 식별: 사용자의 잦은 불만 사항, 반복적인 시스템 오류, 성능 병목 현상, 데이터 불일치, 보안 취약점 등 현재 시스템 운영상의 문제점을 객관적으로 파악합니다.
- 비효율성 진단: 불필하거나 중복되는 업무 프로세스, 수작업 의존도가 높은 구간, 데이터 입력 오류 발생 지점 등 비즈니스 또는 시스템 운영의 비효율적인 부분을 찾아냅니다.
- 개선 기회 발굴: 분석된 문제점과 비효율성을 바탕으로 프로세스 자동화, 기능 개선, 사용자 인터페이스(UI/UX) 향상, 신기술 도입 등 구체적인 개선 방향과 기회를 도출합니다.
- 요구사항 도출 기반 마련: 현재 시스템의 문제점과 사용자의 숨겨진 니즈(Unmet Needs)를 파악하여 새로운 시스템(To-Be)이 갖춰야 할 핵심 요구사항을 정의하는 중요한 기초 자료를 제공합니다.
나침반 없이 항해할 수 없다: To-Be 설계를 위한 기준점
현행 시스템 분석 결과는 단순히 문제점을 나열하는 데 그치지 않고, 미래 시스템(To-Be)을 설계하기 위한 명확한 기준점(Baseline)과 방향성을 제시합니다.
- To-Be 모델 설계 기준: 현재 시스템의 구조와 기능을 이해해야 개선된 아키텍처, 효율적인 프로세스, 사용자 중심적인 인터페이스 등 미래 시스템의 청사진(To-Be 모델)을 현실적으로 설계할 수 있습니다. As-Is 모델과의 비교를 통해 변화의 효과를 예측하고 정당화할 수 있습니다.
- 프로젝트 범위 설정: 현재 시스템의 기능 범위와 문제 영역을 명확히 함으로써, 새로운 프로젝트에서 무엇을 포함하고 무엇을 제외할지 합리적으로 결정하는 데 도움을 줍니다. (Scope Management)
- 위험 식별 및 관리: 현행 시스템 분석 과정에서 기술적 제약 사항, 데이터 마이그레이션의 어려움, 조직 변화에 대한 저항 등 프로젝트 진행 시 발생할 수 있는 잠재적 위험 요소를 미리 식별하고 대비책을 마련할 수 있습니다.
- 변화 관리(Change Management) 기반: 현재 상태에 대한 명확한 이해는 새로운 시스템 도입으로 인해 발생할 변화를 예측하고, 이해관계자들의 변화 수용성을 높이며, 성공적인 전환을 이끄는 데 필수적입니다.
무엇을 얼마나 깊게 볼 것인가?: 분석 범위와 대상 정의하기
현행 시스템 분석을 시작하기 전에 분석의 범위(Scope)와 대상(Target)을 명확히 정의하는 것이 매우 중요합니다. 모든 것을 다 분석하려고 하면 시간과 비용이 과도하게 소모될 수 있고, 핵심을 놓칠 수도 있습니다. 분석 범위는 프로젝트의 목표와 제약 조건에 따라 결정되어야 합니다.
분석은 크게 비즈니스 관점과 기술 관점으로 나누어 볼 수 있으며, 두 관점을 균형 있게 고려해야 합니다.
- 비즈니스 관점: 조직의 목표, 전략, 업무 프로세스, 사용자 요구사항 등 비즈니스 운영 측면에 초점을 맞춥니다. (주로 PO, 기획자, 현업 담당자 참여)
- 기술 관점: 시스템 아키텍처, 데이터 구조, 사용 기술, 성능, 보안 등 시스템의 기술적인 구현과 운영에 초점을 맞춥니다. (주로 개발자, 아키텍트, 시스템 운영자 참여)
프로젝트의 성격에 따라 특정 관점에 더 비중을 둘 수도 있지만, 일반적으로는 양쪽 모두를 종합적으로 분석해야 전체적인 그림을 파악하고 올바른 의사결정을 내릴 수 있습니다.
현미경으로 들여다보기: 비즈니스 데이터 시스템 인프라
현행 시스템 분석의 구체적인 대상은 일반적으로 다음과 같은 영역들을 포함합니다.
- 비즈니스 프로세스 (Business Process): 현재 업무가 어떤 절차와 규칙에 따라 수행되는지, 각 단계별 활동, 담당자, 사용되는 정보(데이터), 관련 시스템 등을 분석합니다. 업무 흐름도(Flowchart)나 BPMN(Business Process Model and Notation) 등을 사용하여 시각화합니다. 비효율적인 병목 구간이나 자동화 가능 지점을 찾는 것이 중요합니다.
- 조직 및 역할 (Organization & Role): 시스템을 사용하는 조직 구조, 각 부서나 담당자의 역할과 책임, 의사결정 과정 등을 분석합니다. 시스템 개선이 조직 구조나 역할 변경에 미치는 영향을 고려해야 합니다.
- 데이터 및 정보 흐름 (Data & Information Flow): 시스템 내외부에서 데이터가 어떻게 생성, 저장, 처리, 이동, 활용되는지를 분석합니다. 데이터의 종류, 구조, 품질, 일관성, 보안 등을 파악하고 데이터 모델(ERD 등)을 분석합니다. 데이터 분석 경험이 있다면 이 영역에서 강점을 발휘할 수 있습니다.
- 응용 시스템 (Application System): 현재 운영 중인 소프트웨어 애플리케이션의 기능, 구조(아키텍처), 사용자 인터페이스(UI), 주요 로직, 다른 시스템과의 연동 방식 등을 분석합니다. 시스템의 노후도, 사용 기술, 유지보수 현황 등을 파악합니다.
- 기술 인프라 (Technical Infrastructure): 시스템이 운영되는 하드웨어(서버, 스토리지), 네트워크 환경, 운영체제(OS), 데이터베이스 관리 시스템(DBMS), 보안 솔루션 등 기반 환경을 분석합니다. 성능, 안정성, 확장성, 보안 수준 등을 평가합니다.
분석 대상과 깊이는 프로젝트의 목표와 상황에 따라 달라지므로, 초기에 이해관계자들과 충분히 협의하여 결정해야 합니다.
현재 시스템 해부하기: 분석 기법 총정리
현행 시스템의 속살을 들여다보기 위해서는 다양한 분석 기법과 도구를 종합적으로 활용해야 합니다. 어떤 기법을 사용할지는 분석 대상, 가용 시간 및 자원, 필요한 정보의 종류 등에 따라 결정됩니다.
잠자는 문서 깨우기: 기존 자료 분석의 힘
가장 먼저 시도해볼 수 있는 방법은 현행 시스템과 관련된 기존 문서들을 검토하는 것입니다. 이는 시스템에 대한 기본적인 이해를 빠르게 얻고, 인터뷰나 다른 분석 활동의 기초 자료로 활용될 수 있습니다.
- 분석 대상 문서: 요구사항 정의서, 시스템 설계서(아키텍처, 데이터 모델, UI 설계 등), 사용자 매뉴얼, 운영 지침서, 교육 자료, 이전 프로젝트 결과 보고서, 시스템 감사 보고서, 이슈 트래킹 기록 등.
- 장점: 비교적 적은 노력으로 시스템의 공식적인 정보와 이력을 파악할 수 있습니다.
- 단점/유의사항: 문서가 최신 상태가 아니거나, 부정확하거나, 아예 존재하지 않을 수 있습니다. 문서의 내용을 그대로 믿기보다 다른 분석 기법을 통해 검증하는 과정이 필요합니다.
사람의 머릿속 지식 캐내기: 인터뷰와 설문조사 노하우
시스템을 실제로 사용하거나 운영하는 사람들은 문서화되지 않은 귀중한 정보와 경험, 그리고 문제점에 대한 깊은 통찰력을 가지고 있습니다. 인터뷰와 설문조사는 이러한 지식을 얻는 효과적인 방법입니다. 사용자 조사 경험이 있다면 이 기법들을 더욱 능숙하게 활용할 수 있습니다.
- 인터뷰: 주요 이해관계자(관리자, 핵심 사용자, 시스템 운영자, 개발자 등)를 대상으로 심층적인 대화를 통해 정보를 얻는 방법입니다. 개방형 질문과 폐쇄형 질문을 적절히 사용하여 시스템 사용 방식, 불편 사항, 개선 요구사항 등을 구체적으로 파악합니다.
- 장점: 문서로는 알 수 없는 상세하고 생생한 정보, 숨겨진 문제점이나 니즈를 발견할 수 있습니다. 즉각적인 질의응답이 가능합니다.
- 단점/유의사항: 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 인터뷰 대상자의 주관적인 의견이나 편견이 개입될 수 있으므로 여러 사람의 의견을 교차 확인해야 합니다. 명확한 목적과 질문 목록을 미리 준비하는 것이 중요합니다.
- 설문조사: 다수의 사용자로부터 정량적인 데이터나 의견을 수집하는 데 유용합니다. 특정 기능의 사용 빈도, 만족도, 개선 우선순위 등에 대한 통계적인 정보를 얻을 수 있습니다.
- 장점: 짧은 시간에 많은 사람으로부터 정보를 얻을 수 있습니다. 통계 분석을 통해 객관적인 경향성을 파악할 수 있습니다.
- 단점/유의사항: 심층적인 정보나 예상치 못한 의견을 얻기 어렵습니다. 질문 설계가 잘못되면 응답의 질이 떨어질 수 있습니다. 응답률을 높이기 위한 노력이 필요합니다.
백문이 불여일견: 직접 사용하고 관찰하기
때로는 시스템을 직접 사용해보거나 사용자가 사용하는 모습을 관찰하는 것이 가장 효과적인 분석 방법이 될 수 있습니다.
- 시스템 워크스루(Walkthrough): 분석가가 직접 시스템을 사용해보면서 특정 시나리오나 기능을 단계별로 따라가며 문제점이나 개선점을 파악하는 방법입니다.
- 사용자 관찰(Observation): 실제 사용자가 업무 환경에서 시스템을 어떻게 사용하는지를 직접 관찰합니다. 사용자가 말로 표현하지 못하는 불편함이나 비효율적인 작업 방식, 예상치 못한 사용 패턴 등을 발견할 수 있습니다. (사용자 조사 기법)
- 장점: 실제 사용 맥락에서 시스템의 문제점과 사용자 경험을 생생하게 파악할 수 있습니다. 문서나 인터뷰로는 놓치기 쉬운 암묵적인 정보(Tacit Knowledge)를 얻을 수 있습니다.
- 단점/유의사항: 관찰자의 존재가 사용자의 행동에 영향을 미칠 수 있습니다(호손 효과). 관찰 결과를 객관적으로 기록하고 해석하는 능력이 중요합니다. 시간과 노력이 필요할 수 있습니다.
코드 속 숨은 의도 찾기: 리버스 엔지니어링과 소스 분석
특히 기술적인 측면을 깊이 있게 분석해야 할 경우, 시스템의 실제 구현 내용을 들여다보는 것이 필요합니다.
- 리버스 엔지니어링(Reverse Engineering): 기존 시스템의 실행 파일이나 데이터베이스 스키마 등을 분석하여 설계 정보나 동작 원리를 역으로 추적하는 기법입니다. 문서가 부족한 레거시 시스템 분석에 활용될 수 있습니다.
- 소스 코드 분석: 시스템의 소스 코드를 직접 검토하여 실제 로직, 데이터 구조, 기술적인 문제점(코드 복잡도, 성능 이슈, 보안 취약점 등)을 파악합니다.
- 장점: 시스템의 가장 정확하고 상세한 정보를 얻을 수 있습니다. 문서와 실제 구현 간의 차이를 발견할 수 있습니다.
- 단점/유의사항: 시간과 전문적인 기술 지식이 많이 요구됩니다. 코드의 양이 방대하거나 품질이 낮으면 분석이 매우 어려울 수 있습니다. 전체적인 구조보다는 세부 구현에 매몰될 위험이 있습니다.
숫자는 거짓말 안 한다: 로그 및 성능 데이터 분석
시스템이 운영되면서 남기는 로그 파일이나 성능 모니터링 데이터는 현행 시스템의 실제 동작 상태와 문제점을 파악하는 데 매우 유용한 객관적인 증거를 제공합니다. 데이터 분석 경험이 이 영역에서 큰 도움이 됩니다.
- 분석 대상 데이터: 웹 서버 로그, 애플리케이션 로그, 데이터베이스 로그, 시스템 성능 지표(CPU, 메모리, 네트워크 사용량 등), APM(Application Performance Management) 데이터 등.
- 분석 내용: 자주 발생하는 오류 패턴, 특정 기능의 응답 시간 분포, 사용량이 많은 기능/시간대, 성능 병목 구간 식별, 사용자 행동 패턴 분석 등.
- 장점: 실제 운영 환경에서의 객관적인 데이터를 기반으로 문제점을 정량적으로 파악하고 개선 효과를 측정할 수 있습니다. 사용자가 인지하지 못하는 잠재적인 문제를 발견할 수도 있습니다.
- 단점/유의사항: 분석을 위해서는 로그 수집 및 분석 도구(예: ELK Stack, Splunk, 데이터 분석 라이브러리) 활용 능력과 데이터 해석 능력이 필요합니다. 로그 데이터가 충분히 기록되지 않거나 형식이 비표준적이면 분석이 어려울 수 있습니다.
데이터 흐름 읽기: DB 분석과 데이터 모델링
시스템의 핵심 자산인 데이터를 분석하는 것은 현행 시스템 이해에 필수적입니다.
- 데이터베이스 스키마 분석: 테이블 구조, 컬럼 정의, 관계(Relationship), 제약 조건(Constraint) 등을 분석하여 데이터의 구조와 의미를 파악합니다.
- 데이터 프로파일링: 실제 저장된 데이터의 분포, 값의 범위, Null 값 비율, 유효성 등을 분석하여 데이터 품질 문제를 진단합니다.
- 데이터 모델링(역분석): 분석된 정보를 바탕으로 현재 데이터 구조를 나타내는 논리적/물리적 데이터 모델(ERD 등)을 작성하거나 검증합니다.
- 장점: 시스템의 핵심 정보 구조를 명확하게 이해하고, 데이터 관련 문제점(중복, 불일치, 누락 등)을 체계적으로 파악할 수 있습니다. 데이터 마이그레이션 계획 수립에 필수적입니다.
- 단점/유의사항: 데이터베이스 구조가 복잡하거나 문서화가 부족하면 분석이 어려울 수 있습니다. 데이터 모델링에 대한 지식이 필요합니다.
분석을 돕는 도구들
효율적인 현행 시스템 분석을 위해 다양한 도구들을 활용할 수 있습니다.
- 모델링 도구: UML(Unified Modeling Language) 도구(예: StarUML, PlantUML), BPMN 도구(예: Bizagi Modeler, Camunda Modeler), ERD 도구(예: ERwin, draw.io) 등은 분석 결과를 시각적으로 표현하고 공유하는 데 유용합니다.
- 인터뷰/설문 도구: 온라인 설문 조사 도구(예: Google Forms, SurveyMonkey), 인터뷰 기록 및 분석 도구 등을 활용할 수 있습니다.
- 데이터 분석 도구: 로그 분석 플랫폼(ELK, Splunk), APM 솔루션(Datadog, New Relic), 데이터베이스 쿼리 도구, 통계 분석 소프트웨어(R, Python 라이브러리 – Pandas, NumPy 등) 등이 데이터 기반 분석에 활용됩니다.
- 코드 분석 도구: 정적 코드 분석 도구(SonarQube 등), 리버스 엔지니어링 도구 등은 기술적인 분석을 돕습니다.
- 협업 도구: Confluence, JIRA, Google Workspace 등은 분석 결과 문서화, 이슈 관리, 팀원 간 협업에 유용합니다.
상황에 맞는 적절한 분석 기법과 도구를 선택하고 조합하여 사용하는 것이 성공적인 현행 시스템 분석의 핵심입니다.
분석 결과를 보물 지도로: As-Is 모델링과 활용법
현행 시스템 분석을 통해 수집된 방대한 정보들을 체계적으로 정리하고 시각화하는 과정이 바로 As-Is 모델링입니다. 모델링은 복잡한 현실을 단순화하고 핵심을 명확하게 표현하여 이해관계자들이 현재 시스템을 동일하게 이해하고 문제점을 공유하며 개선 방향을 논의할 수 있도록 돕는 중요한 활동입니다.
현재 모습 그려보기: As-Is 모델링이란?
As-Is 모델링은 현행 시스템 분석 결과를 바탕으로 현재 시스템의 모습(As-Is State)을 다양한 관점(프로세스, 데이터, 아키텍처 등)에서 표준화된 표기법(Notation)을 사용하여 시각적으로 표현하는 것입니다. 잘 만들어진 As-Is 모델은 다음과 같은 역할을 합니다.
- 현재 상태 명확화: 복잡한 시스템 구조와 동작 방식을 한눈에 파악할 수 있도록 돕습니다.
- 의사소통 촉진: 이해관계자들이 동일한 모델을 보며 논의함으로써 오해를 줄이고 효과적인 의사소통을 가능하게 합니다.
- 문제점 식별 용이: 모델을 통해 비효율적인 프로세스, 불필요한 데이터 중복, 복잡한 시스템 의존성 등을 시각적으로 쉽게 발견할 수 있습니다.
- To-Be 모델 설계 기반: 현재 상태를 정확히 알아야 개선된 미래 모델(To-Be)을 효과적으로 설계할 수 있습니다.
일의 흐름을 그리다: 비즈니스 프로세스 모델링 (BPMN)
현재 업무가 어떻게 흘러가는지를 분석하고 시각화하는 데는 비즈니스 프로세스 모델링이 사용됩니다. 특히 BPMN(Business Process Model and Notation)은 국제 표준 표기법으로, 업무 흐름을 명확하고 일관되게 표현하는 데 널리 사용됩니다.
- 표현 요소: 이벤트(시작, 중간, 종료), 활동(Task, Sub-process), 게이트웨이(분기, 병합), 흐름(시퀀스, 메시지), 역할(Swimlane, Pool) 등을 사용하여 프로세스를 상세하게 표현합니다.
- 활용: As-Is 프로세스 모델을 통해 현재 업무의 병목 구간, 비효율적인 수작업, 예외 처리 방식 등을 파악하고 개선 기회를 도출합니다.
데이터 관계망 파악: 데이터 모델링 (ERD)
시스템에서 사용되는 데이터의 구조와 관계를 표현하는 데는 데이터 모델링이 사용됩니다. ERD(Entity-Relationship Diagram)는 데이터 모델링의 대표적인 표기법입니다.
- 표현 요소: 엔티티(Entity, 데이터의 주체, 예: 고객, 상품, 주문), 속성(Attribute, 엔티티의 특성, 예: 고객 이름, 상품 가격), 관계(Relationship, 엔티티 간의 연관성, 예: 고객은 주문을 한다), 카디널리티(Cardinality, 관계의 수, 예: 1:N) 등을 사용하여 데이터 구조를 표현합니다.
- 활용: As-Is 데이터 모델(주로 물리적 ERD 분석)을 통해 데이터 중복, 불일치, 누락 등의 문제를 파악하고 데이터 구조 개선 방향을 설정합니다. 데이터 마이그레이션 계획 수립의 기초 자료가 됩니다.
시스템 뼈대 보기: 아키텍처 모델링 (UML)
응용 시스템의 구조와 구성 요소 간의 관계를 표현하는 데는 아키텍처 모델링이 사용됩니다. UML(Unified Modeling Language)은 객체지향 시스템 모델링을 위한 표준 표기법으로, 다양한 다이어그램을 제공합니다.
- 주요 다이어그램:
- 컴포넌트 다이어그램(Component Diagram): 시스템을 구성하는 주요 컴포넌트(모듈, 라이브러리 등)와 그들 간의 의존성을 보여줍니다.
- 배포 다이어그램(Deployment Diagram): 소프트웨어 컴포넌트가 어떤 하드웨어(서버, 노드)에 어떻게 배치되어 실행되는지를 보여줍니다.
- 클래스 다이어그램(Class Diagram): 시스템의 정적인 구조, 즉 클래스들과 그 속성, 메서드, 관계(상속, 연관 등)를 보여줍니다. (리버스 엔지니어링 통해 생성 가능)
- 시퀀스 다이어그램(Sequence Diagram): 특정 시나리오에서 객체 간의 상호작용(메서드 호출) 순서를 시간 흐름에 따라 보여줍니다.
- 활용: As-Is 아키텍처 모델을 통해 시스템의 복잡도, 모듈 간 결합도, 기술적 제약 사항, 성능 병목 지점 등을 파악하고 개선된 아키텍처(To-Be) 설계 방향을 모색합니다.
진단 결과서 작성: 문제점 및 개선 과제 도출하기
As-Is 모델링 결과를 바탕으로, 현행 시스템 분석 과정에서 발견된 문제점(Pain Point), 비효율성, 위험 요소 등을 체계적으로 정리하고 개선 과제(Improvement Opportunities)를 도출해야 합니다.
- 문제점 목록화 및 분류: 발견된 문제점들을 심각도, 발생 빈도, 영향 범위 등에 따라 분류하고 우선순위를 정합니다.
- 근본 원인 분석: 단순히 현상만 나열하는 것이 아니라, 문제의 근본적인 원인이 무엇인지 분석합니다. (예: 5 Whys 기법 활용)
- 개선 방향 제시: 도출된 문제점과 원인을 바탕으로 구체적인 개선 방향과 목표를 설정합니다. (예: 특정 프로세스 자동화, 데이터 정합성 확보 방안, 성능 개선 목표치 설정)
- 분석 기법 활용: SWOT 분석(강점, 약점, 기회, 위협 분석), Gap 분석(As-Is와 To-Be 목표 간의 차이 분석) 등의 기법을 활용하여 분석 결과를 효과적으로 정리하고 시사점을 도출할 수 있습니다.
이 단계의 결과물은 이해관계자들이 현재 상황의 심각성을 인지하고 변화의 필요성에 공감하며, 향후 프로젝트의 방향을 설정하는 중요한 근거가 됩니다.
미래 설계의 기초 공사: To-Be 모델로 나아가기
궁극적으로 현행 시스템 분석과 As-Is 모델링은 미래 시스템(To-Be)을 성공적으로 설계하고 구축하기 위한 기초 공사입니다. As-Is 분석 결과를 바탕으로 개선된 To-Be 프로세스 모델, To-Be 데이터 모델, To-Be 아키텍처 모델을 설계하고, 이를 통해 새로운 시스템이 가져올 기대 효과(정량적/정성적)를 예측하고 제시할 수 있습니다. 현재에 대한 깊이 있는 이해 없이는 효과적인 미래 설계를 할 수 없습니다.
가시밭길 헤쳐나가기: 현행 시스템 분석의 도전 과제
현행 시스템 분석은 매우 중요하지만, 실제 수행 과정에서는 여러 가지 어려움과 난관에 부딪히는 경우가 많습니다. 이러한 도전 과제들을 미리 인지하고 대비하는 것이 중요합니다.
“자료가 없어요”: 문서 부재와 싸우기
가장 흔하게 겪는 어려움 중 하나는 현행 시스템에 대한 문서가 부족하거나, 오래되어 정확하지 않거나, 아예 존재하지 않는 경우입니다. 특히 오래된 레거시 시스템일수록 이런 경향이 강합니다. 이 경우, 문서 검토만으로는 충분한 정보를 얻기 어려우므로 인터뷰, 시스템 직접 사용, 리버스 엔지니어링, 코드 분석 등 다른 분석 기법에 더 의존해야 합니다. 관련 담당자들을 찾아 적극적으로 정보를 수집하고, 분석 과정에서 파악된 내용을 새롭게 문서화하는 노력이 필요합니다.
“바빠서 못 해요”: 이해관계자 참여 유도하기
현행 시스템 분석은 시스템을 실제로 사용하는 현업 담당자, 시스템 운영자, 개발자 등 다양한 이해관계자들의 적극적인 참여와 협조가 필수적입니다. 하지만 이들은 본인의 업무로 바쁘거나, 변화에 대한 거부감 때문에 분석 활동에 비협조적일 수 있습니다. 따라서 분석 초기 단계부터 프로젝트의 목표와 필요성을 명확히 설명하고, 분석 활동이 그들에게 어떤 도움이 될 수 있는지(예: 업무 효율성 증대, 불편 해소)를 설득하며, 인터뷰나 워크숍 시간을 효율적으로 사용하여 부담을 줄여주는 노력이 필요합니다. 경영진의 지원을 확보하는 것도 중요합니다.
“어디까지 해야 하죠?”: 분석 범위 설정의 딜레마
앞서 언급했듯이 분석 범위를 명확히 정의하는 것은 중요하지만, 실제로는 쉽지 않은 경우가 많습니다. 너무 좁게 설정하면 핵심 문제를 놓칠 수 있고, 너무 넓게 설정하면 분석이 끝없이 길어지고 비용이 증가할 수 있습니다. 프로젝트의 목표, 기간, 예산 등 제약 조건을 고려하여 우선순위를 정하고, 이해관계자들과 합의하여 현실적인 분석 범위를 설정해야 합니다. 필요하다면 단계적으로 분석 범위를 확장하는 접근 방식도 고려해볼 수 있습니다.
스파게티 코드 풀기: 레거시 시스템 분석의 고충
오래되고 복잡하게 얽힌 레거시 시스템이나 기술 부채가 많이 쌓인 시스템을 분석하는 것은 특히 어렵습니다. 문서도 부족하고, 코드는 이해하기 어려우며(스파게티 코드), 사용된 기술은 너무 오래되어 전문가를 찾기도 힘들 수 있습니다. 이 경우, 리버스 엔지니어링 도구나 코드 분석 도구를 활용하고, 해당 시스템 경험이 있는 내부 인력의 도움을 받는 것이 중요합니다. 모든 것을 완벽하게 분석하기보다는, 프로젝트 목표 달성에 필요한 핵심적인 부분에 집중하여 분석하는 전략이 필요할 수 있습니다.
클라우드와 MSA 시대: 새로운 환경에서의 분석 고려사항
최근 클라우드 컴퓨팅 환경으로 시스템을 이전하거나, 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 시스템을 전환하는 프로젝트가 많아지고 있습니다. 이러한 새로운 기술 환경은 현행 시스템 분석 시 추가적인 고려사항을 요구합니다.
- 클라우드 환경 분석: 현재 온프레미스(On-premise) 환경의 인프라 자원 사용량, 성능 특성, 보안 설정, 라이선스 비용 등을 면밀히 분석하여 클라우드 환경으로의 마이그레이션 전략(Rehost, Replatform, Refactor 등)과 적절한 클라우드 서비스 선택, 비용 예측 등을 수행해야 합니다.
- MSA 환경 분석: 기존 모놀리식(Monolithic) 시스템을 MSA로 전환하려는 경우, 현행 시스템의 비즈니스 도메인을 분석하여 서비스를 어떻게 분리할지(Bounded Context 식별), 서비스 간의 의존성은 어떻게 되는지, 데이터는 어떻게 분리하고 동기화할지 등을 심층적으로 분석해야 합니다. 기존 시스템의 트랜잭션 처리 방식, API 인터페이스 등도 중요한 분석 대상입니다.
이처럼 변화하는 기술 트렌드에 맞춰 현행 시스템 분석의 관점과 기법도 지속적으로 발전시켜 나가야 합니다.
성공적인 분석을 위한 마지막 조언
현행 시스템 분석은 단순히 기술적인 활동이 아니라, 조직의 현재를 진단하고 미래를 준비하는 전략적인 과정입니다. 성공적인 분석을 위해 다음 사항들을 기억하는 것이 좋습니다.
현재를 알아야 미래를 바꾼다: As-Is 분석의 핵심 가치
다시 한번 강조하지만, 현행 시스템 분석은 성공적인 변화 관리의 가장 중요한 출발점입니다. 현재 시스템에 대한 정확하고 깊이 있는 이해 없이는 효과적인 개선 방향을 설정할 수도, 새로운 시스템을 성공적으로 구축할 수도 없습니다. As-Is 분석에 충분한 시간과 노력을 투자하는 것은 프로젝트 전체의 성공 확률을 높이는 가장 확실한 방법 중 하나입니다.
숲과 나무를 함께 보라: 현상 너머의 본질 통찰
현행 시스템 분석은 단순히 눈에 보이는 현상(Symptom)을 나열하는 데 그쳐서는 안 됩니다. 그 현상이 발생하게 된 근본적인 원인(Root Cause)을 파악하고, 시스템 전체적인 관점에서 숲과 나무를 함께 보는 통찰력이 필요합니다. 예를 들어, 특정 기능의 성능 저하라는 현상 뒤에는 비효율적인 데이터베이스 쿼리, 잘못된 아키텍처 설계, 부족한 인프라 자원 등 다양한 원인이 있을 수 있습니다. 근본 원인을 찾아 해결해야 실질적인 개선이 가능합니다.
성공 방정식을 쓰다: 철저한 계획과 협업 그리고 객관성
성공적인 현행 시스템 분석을 위해서는 다음 요소들이 중요합니다.
- 철저한 계획: 분석 목표, 범위, 일정, 참여자 역할, 사용할 기법 및 도구 등을 명확히 정의한 계획을 수립해야 합니다.
- 이해관계자 협업: 분석 초기부터 완료까지 모든 이해관계자들과 긴밀하게 소통하고 협력하며, 그들의 참여를 적극적으로 유도해야 합니다.
- 적절한 기법 및 도구 활용: 분석 대상과 목표에 맞는 최적의 분석 기법과 도구를 선택하고 효과적으로 활용해야 합니다.
- 객관적인 시각 유지: 개인적인 편견이나 선입견을 배제하고, 수집된 데이터를 기반으로 객관적이고 사실적으로 분석 결과를 도출하고 해석해야 합니다.
- 체계적인 문서화: 분석 과정과 결과를 명확하고 체계적으로 문서화하여 모든 이해관계자가 쉽게 이해하고 공유하며 활용할 수 있도록 해야 합니다.
현행 시스템 분석은 때로는 지루하고 어려운 과정일 수 있습니다. 하지만 이 과정을 충실히 수행했을 때 얻게 되는 명확한 현황 진단과 개선 방향은 성공적인 미래 시스템 구축의 가장 든든한 초석이 될 것입니다.
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