설계는 코드가 되고, 코드는 설계가 됩니다.

설계서는 파일 단위로 존재해 어떤 파일이 최신 버전인지 알기 어렵고, 변경 이력 추적이 불가능합니다.

Git 기반 설계서 관리 — 소스코드와 동일한 브랜치, 동일한 커밋으로 설계서를 관리합니다.

최종 설계서가 있어도 실제 구현과 일치한다고 신뢰하기 어려워, 소스코드와 설계서를 모두 분석해야 구현 실체를 파악할 수 있습니다.

설계 ↔ 코드 싱크 — 설계서가 코드베이스와 함께 진화하며, 항상 실제 구현을 반영합니다.

AI에게 실행 플로우를 글로 설명하거나 여러 문서를 읽혀야 하며, attribute 레벨의 정확한 I/O를 알지 못해 생성된 코드가 실제 시스템과 맞지 않는 경우가 많습니다.

IDE + MCP 연동 — AI가 Beyond Entity에서 스키마, 프로세서, 리니지를 직접 읽어 설계 기반 코드 생성을 실현합니다.

ERD만으로는 어떤 프로세스가 데이터를 읽고 쓰는지 알 수 없고, 프로세스 문서만으로는 데이터 구조를 파악할 수 없습니다. 데이터와 프로세스를 통합한 단일 설계서가 존재하지 않습니다.

DB, API, 프로세서의 통합 모델링 — attribute 레벨 I/O를 정의하여 데이터와 프로세스를 하나의 설계서로 연결합니다.

파일 단위 설계서는 변경 즉시 공유가 어렵고 구성원마다 다른 버전을 보며 개발하게 됩니다. 퇴사한 개발자가 설계 문서를 소유하게 되는 보안 이슈도 있습니다.

웹앱 기반 접근 제어 — 로컬에 설계서가 저장되지 않으며, 관리자가 구성원별 공유 범위를 설정해 전 팀원이 하나의 설계서로 협업합니다.

개인 식별자, 민감 데이터 등이 어디에 저장되어 있는지 파악이 어려워 개인정보 이슈에 즉각 대응하기 어렵습니다.

Attribute 레벨 메타데이터 태깅 — 민감 데이터 위치를 설계서에 정의하고 MCP를 통해 즉시 조회할 수 있습니다.

데이터 플랫폼은 런타임 데이터에 대한 거버넌스만 제공하며, 설계 단계의 데이터에 대한 거버넌스가 없어 신규 서비스 개발 시 사전 영향도 파악이 어렵습니다.

데이터 플랫폼의 설계 레이어로 작동 — 아직 생성되지 않은 데이터의 스키마와 리니지를 설계 시점에 제공하여 사전 영향도 분석을 가능하게 합니다.

데이터 플랫폼의 리니지는 데이터 흐름을 보여주지만 해당 리니지를 만들어낸 transformation 로직을 알 수 없어 정확한 영향도 분석이 불가능합니다.

Transformation을 SQL 형태로 등록 — 리니지가 자동 생성되며, 로직까지 포함한 정확한 영향도 분석이 가능합니다.