데이터 중심 개발 모델은 소프트웨어 개발 프로세스를 공식적인 반복 모델로 변환하여 소프트웨어 개발 효율성을 향상시키고 개발 주기를 단축하며 개발 비용을 절감할 수 있습니다.

저자: Zen과 컴퓨터 프로그래밍의 기술

1. 소개

클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 신기술의 적용으로 소프트웨어 개발 분야는 활발한 발전의 시기를 맞이하고 있습니다. 다양한 프로그래밍 언어, 프레임워크 및 도구가 지속적으로 등장하고 있으며 공동 작업에 대한 강력한 필요성이 오늘날 사회의 주요 과제가 되었습니다. 이를 위해서는 복잡하고 변화하는 환경에 적응하기 위한 새로운 개발 접근 방식이 필요합니다. 기존의 폭포수 모델 개발 방법은 더 이상 요구 사항의 변화를 충족할 수 없습니다.

"데이터 중심" 개발 모델은 독일의 컴퓨터 과학자 Andy Kahneman이 처음 제안했으며, 그는 소프트웨어 개발 프로세스의 주요 문제가 "재구성 모델링"에 있다고 믿었습니다. 즉, 프로그래머는 먼저 전체 구조 다이어그램을 설계한 다음 점차적으로 각 모듈을 개선합니다. 그러나 오늘날의 복잡한 산업에서는 요구 사항이 시간이 지남에 따라 항상 변하며 이는 프로젝트 진행에도 영향을 미칩니다. 따라서 Kahneman은 데이터 수집 및 분석의 핵심 개념에 의존하는 "데이터 중심" 개발 모델을 채택할 것을 권장했습니다.

핵심 아이디어는 기존의 이력 데이터를 분석하고, 미래 개발 방향을 추측하고, 소프트웨어 시스템의 동작을 예측함으로써 올바른 설계 가정을 설정하고 미래에 맞는 소프트웨어 제품을 개발하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 소프트웨어 개발 과정에서 사용자의 실제 요구 사항을 더 잘 이해하고, 제품 목표를 정확하게 파악하고, 개발 계획을 효과적으로 계획하고, 개발 주기를 단축하고, 개발 품질을 향상시킬 수 있습니다.

앞으로는 "데이터 중심" 개발 모델이 주류 개발 모델이 될 것입니다. 이유는 다음과 같습니다.

1. 정확한 관리 - "데이터 기반" 개발 모델은 사용자의 실제 요구 사항을 보다 정확하게 식별하고 사용자 피드백을 기반으로 개발 진행 상황과 전략을 적시에 조정하여 위험을 효과적으로 제어할 수 있습니다. 또한 팀 구성원의 의사소통을 더욱 원활하게 하고 업무 마찰을 줄이며 협업 기능을 향상시킬 수도 있습니다.

2. 시장에 신속하게 대응 - 소프트웨어 시스템의 개발은 사용자 참여에 달려 있습니다. "데이터 중심" 개발 모델은 고객 요구의 변화를 즉시 반영하고 사용자 요구를 충족하며 더 많은 창의적인 리소스를 출시할 수 있습니다. 동시에 제품 품질의 급속한 성장을 보장하기 위해 민첩한 개발 및 지속적인 제공 정신도 지원합니다.

3. 더 높은 개발 효율성 - "데이터 중심" 개발 모델은 개발자가 비즈니스 로직에 집중하고 더 이상 오래된 소프트웨어 설계 아이디어 및 규칙에 얽매이지 않도록 지원하여 개발 효율성을 크게 향상시킵니다. 동시에 불필요한 재작업과 재설계를 효과적으로 방지하여 개발 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

4. 기술 부채 감소 - "데이터 중심" 개발 모델은 소프트웨어 개발자가 기술 세부 사항에 너무 많은 관심을 기울이는 대신 핵심 비즈니스 논리 구현에 기술 지식을 투자하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 소프트웨어 개발자가 풀스택 분야에서 탁월한 성과를 달성하고 기술 부채를 줄이며 개인 경력 개발 공간을 강화할 수 있습니다.

2.기본 개념 및 용어

2.1.데이터

데이터란 객관적인 사물이나 관찰 가능한 사건을 기술하기 위해 사용된 모든 원본 정보를 의미합니다. 이 정의에 따르면 데이터는 모든 것의 실제 상황일 수도 있고 인간이나 기계에 의해 생성된 정보일 수도 있습니다. 일반적으로 데이터에는 텍스트, 숫자, 이미지, 비디오, 사운드, 문서, 표 등과 같은 다양한 형태가 포함됩니다.

2.2 소프트웨어 개발 모델

소프트웨어 엔지니어링 방법, 소프트웨어 개발 방법 및 소프트웨어 개발 사양으로도 알려진 소프트웨어 개발 모델은 소프트웨어 제품을 이해, 정의, 구성 및 관리하는 데 사용되는 프로세스, 방법, 기술 및 표준을 나타냅니다. 특정 모델을 통해 소프트웨어 개발의 모든 측면에서 작업, 활동, 역할, 조직, 프로세스 및 도구를 명확히 할 수 있으며 소프트웨어 개발 프로세스를 계획, 감독 및 제어하는 ​​데 도움이 될 수 있습니다.

현재 일반적으로 사용되는 소프트웨어 개발 모델에는 Waterfall 모델, Agile 모델, XP 익스트림 프로그래밍 모델, Kanban 워크플로 모델, 마이크로서비스 아키텍처 기반 모델, DevOps 운영 및 유지 관리 개발 모델이 포함됩니다. 이 모델들 사이에는 큰 차이점과 연관성이 있습니다. 여기서는 데이터 기반 개발 모델에 대해서만 논의합니다.

2.3 데이터 기반 개발 모델

데이터 기반 개발 모델은 "자동화된 애자일 개발", 줄여서 ADP 모델이라고도 합니다. ADP 모델은 소프트웨어 개발이 매우 반복적인 프로세스라고 보고, 개발 프로세스의 의사결정과 실행이 자동화된 방법을 통해 자동으로 완료될 수 있다면 개발 효율성이 크게 향상되고 개발 주기가 단축되며 개발이 완료될 수 있다고 믿습니다. 비용을 절감할 수 있습니다. .

ADP 모델의 핵심 아이디어는 데이터 분석을 통해 문제를 발견하고, 머신러닝 기술을 사용해 솔루션을 설계하고, 솔루션을 소프트웨어 시스템에 통합하고, 테스트를 통해 효과를 검증하는 것입니다. 전체 프로세스는 소프트웨어 개발 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 비용을 절감하고 소프트웨어 품질을 보장할 수 있습니다.

데이터 기반 개발 모델에는 다음 네 가지 요소가 포함됩니다.

• 데이터 수집 및 분석: 제품 수요, 사용자 피드백, 경쟁 제품 분석, 비즈니스 보고서 및 기타 데이터를 수집하여 데이터 분석을 수행하여 데이터의 가치를 찾습니다. 핵심 데이터 지표를 식별하고 데이터 수집, 처리 및 저장 전략을 개발하여 데이터를 귀중한 지식으로 변환합니다.
• 알고리즘 설계: 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터 기반 모델을 설계하여 시스템 병목 현상을 찾고, 최적화 계획을 제안하고, 회귀 테스트, AB 테스트 등을 통해 결과를 검증합니다.
• 모델 훈련 및 배포: 모델을 훈련하고, 모델을 소프트웨어 시스템에 통합하고, 자동화된 테스트 및 검증을 수행하여 모델이 정상적으로 실행되는지 확인합니다.
• 프로젝트 관리: 프로젝트 관리 프로세스에 데이터 기반 개발 모델을 도입하고, 개발 계획을 표준화하고, 작업을 할당하고, 진행 상황을 모니터링하여 프로젝트가 제때에 전달되도록 합니다.

3. 핵심 알고리즘 원리 및 구체적인 동작 단계

3.1.데이터 수집 및 분석

데이터 수집은 세 단계로 나누어집니다.

1. 수집: 고객 피드백, 비즈니스 보고서, 경쟁 제품 분석, 제품 수요 등을 포함한 여러 채널에서 데이터를 얻습니다.
2. 분석: 데이터의 분포, 특성, 상관관계 등을 포함한 데이터의 사전 통계 분석을 수행합니다.
3. 처리: 데이터를 정리 및 필터링하고 원래 속성을 의미 있는 속성으로 재결합합니다.

위의 세 단계를 거친 후에 얻은 데이터는 실용적이고 분석하기 쉽습니다.

3.2 알고리즘 설계

데이터 기반 개발을 위한 두 가지 핵심 알고리즘은 의사결정 트리 알고리즘과 신경망 알고리즘입니다.

3.2.1 의사결정 트리 알고리즘

의사결정 트리 알고리즘은 분류 및 회귀 방법입니다. 일련의 비교와 선택을 통해 의사결정을 완성합니다. 의사결정 트리는 재귀적 과정으로, 분류할 데이터 세트에서 매번 최적의 특징을 선택하여 분할한 후, 해당 특징을 기준으로 데이터 세트를 하위 집합으로 나누고 재귀를 계속합니다.

의사결정 트리 알고리즘의 특징:

1. 이해하기 쉬움: 의사결정 트리 모델은 매우 직관적이므로 어떤 기능이 작동하는지, 어떻게 분류하는지 직관적으로 확인할 수 있습니다.
2. 해석성: 의사결정나무 모델은 매우 단순하지만 해석성이 매우 강하여 각 노드의 의사결정 이유를 쉽게 이해할 수 있습니다.
3. 과적합이 쉽지 않음: 의사결정 트리 알고리즘은 훈련 샘플에서 발생하는 불균형 문제에 해로울 수 있습니다. 의사결정 트리는 다른 알고리즘보다 불균형 문제를 더 잘 처리할 수 있기 때문에 분류 및 회귀 문제에 널리 사용됩니다.

의사결정 트리 알고리즘의 구체적인 단계는 다음과 같습니다.

1. 평가 지표 선택: 분류 문제의 경우 정확도, 재현율, 회귀 문제의 경우 평균 제곱 오차, R-제곱 등 현재 문제에 적합한 평가 지표를 선택합니다.
2. 데이터 세트 분할: 모든 훈련 데이터 중 일부를 훈련 데이터로 무작위로 선택하고 나머지를 테스트 데이터로 선택합니다.
3. 루트 노드 구성: 모든 속성을 한 번 탐색하고 평가 지수가 가장 큰 속성을 루트 노드로 선택합니다.
4. 최적 속성 선택: 분할된 하위 집합에 대해 평가 지수가 가장 작은 속성을 분할 지점으로 선택합니다.
5. 하위 노드 생성: 분할 지점과 해당 값을 리프 노드로 사용하고 두 하위 집합을 계속 분할합니다.
6. 분할 중지 조건: 중지 조건 만족 여부를 판단하고, 모든 데이터가 동일한 카테고리에 속하면 분할을 중지합니다.
7. 테스트 데이터에 대한 예측: 생성된 의사결정 트리를 사용하여 테스트 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
8. 평가 결과: 테스트 데이터 예측 결과의 정확도, 재현율 등 기타 지표를 계산하여 실제 값과 비교하여 모델의 성능을 평가합니다.
9. 위 단계를 반복합니다. 속성 목록과 평가 지표를 업데이트하고 다시 분할하여 새 의사결정 트리를 생성합니다.

3.2.2.신경망 알고리즘

신경망 알고리즘은 비선형 회귀 및 분류 알고리즘입니다. 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 입력층은 초기 입력을 받아 은닉층을 거쳐 처리한 후 출력층을 통해 예측값을 출력한다.

신경망 알고리즘의 특징:

1. 높은 유연성: 신경망 알고리즘의 구조는 매우 유연하며 다양한 문제에서 역할을 할 수 있습니다.
2. 학습 가능: 신경망 알고리즘에는 자체 학습 기능이 있으며 미리 지정된 기능이 필요하지 않습니다.
3. 모델에는 강력한 내결함성이 있습니다. 신경망 알고리즘은 강력한 내결함성을 가지며 비정상적인 데이터에 대해 높은 정확도를 얻을 수 있습니다.

신경망 알고리즘의 구체적인 동작 단계는 다음과 같습니다.

1. 초기화 매개변수: 뉴런 수, 학습률, 활성화 함수, 반복 횟수, 정규화 계수 등을 포함하여 신경망의 하이퍼 매개변수를 설정합니다.
2. 활성화 함수: 시그모이드 함수, tanh 함수 등 데이터 유형에 따라 활성화 함수를 선택합니다.
3. 훈련 과정: 역전파 알고리즘을 통해 신경망의 매개변수를 훈련시키고, 경사하강법을 통해 매개변수를 업데이트하고, 적절한 매개변수를 얻습니다.
4. 테스트 프로세스: 테스트 데이터를 예측하고 예측값을 얻은 후 실제 값과 비교하여 모델의 성능을 평가합니다.
5. 위 단계를 반복합니다. 하이퍼파라미터를 업데이트하고 모델 정확도가 요구 사항을 충족할 때까지 학습 프로세스를 반복합니다.

3.3 모델 훈련 및 배포

데이터 기반 개발 모델은 과거 데이터를 기반으로 학습하는 머신러닝 모델로, 블랙박스 모델이므로 직접 수정할 수 없습니다. 모델이 실질적인 중요성을 갖기 위해서는 데이터 기반 자동화를 달성하기 위해 모델을 소프트웨어 시스템에 배포해야 합니다.

모델을 배포하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

1. 모니터링 및 조기경보: 모델 배포 후 특정 핵심 지표를 특정 빈도로 모니터링할 수 있으며, 모델 예측 결과가 실제 상황과 다를 경우 관련 담당자에게 즉시 조기경보 알림이 전송됩니다.
2. 사용자 추천: 모델 배포 후 추천 서비스를 제공하여 사용자가 관심을 가질 만한 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.

3.4.프로젝트 관리

데이터 기반 개발 모델의 프로젝트 관리에는 기존 폭포 모델에 비해 다음과 같은 장점이 있습니다.

1. 더 빠른 피드백 루프: 데이터 기반 개발 방법을 통해 개발 진행 상황을 적시에 정확하게 피드백할 수 있습니다.피드백 속도는 빠르고 기존 폭포 모델의 피드백 주기보다 훨씬 짧습니다.
2. 보다 정확한 계획 관리: 데이터 기반 개발 모델은 수요 변화를 정확하게 예측하고 이에 따라 개발 계획을 조정하여 위험을 줄일 수 있습니다.
3. 재작업 방지: 모델 교육은 기록 데이터를 기반으로 하므로 모델 교육 중에 재작업이 발생하지 않습니다.
4. 팀 협업 효율성 향상: 데이터 기반 개발을 통해 팀원은 설계 단계를 기다리지 않고 코딩 단계에 직접 진입할 수 있어 협업 효율성이 향상됩니다.