tag:blogger.com,1999:blog-63707870740855196062024-02-20T23:52:30.281+09:00SAP 데이터 솔루션 이야기지능형 기업으로 전환을 가속화하는 SAP Business Technology Platform의 Data Solution에 대한 정보를 공유합니다.디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comBlogger23125tag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-61135457789538000282022-04-02T22:34:00.002+09:002022-04-02T22:44:15.619+09:00IT 트렌드 - Data Mesh를 통한 데이터 관리의 탈중앙화<p> <span> </span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 기존 DW, Data Lake 처럼 중앙 집중식으로 데이터 관리하면서 발생되는 문제들을 해결하기 위해 최근 언급되고 있는 새로운 데이터 관리 체계인 Data Mesh 개념에 대해 살표 보겠습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>Data Mesh 출현 배경</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">기업은 내/외부의 데이터를 Data Warehouse 또는 Data Lake를 통해 중앙 집중적으로 수집/통합하여 비지니스 사용자들을 지원해오고 있습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>과거의 전통적 On-Premise와 최신 Cloud로 전환되면서 더욱 여러 종류의 Data Source들이 출현하고 있습니다. 이렇다 보니 더 많은 데이터 이동과 복잡한 ETL 작업이 수반되고 데이터의 양은 계속 증가되고 결국 어디서 무엇을 찾을 수 있는지 매우 힘들어지는 상황이 되고 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>또, DW나 Data Lake를 관리/운영 부서들이 모두 IT 중심의 부서이다 보니 각기 다른 비지니스 사용자들의 비지니스 요구 사항에 능동적으로 대응하기가 매우 어렵다는 것입니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">그래서 전통적인 중앙 집중식 데이터 관리를 벗어나 해결하려는 고민과 시도들이 나타나게 되었습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>Data Mesh 이란 무엇인가?</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>최근 Cloud 환경에서 어플리케이션을 개발할 때 기존 Monolithic 방식보다 MicroService Architecture(MSA) 방식을 채택 사례가 증가하고 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>데이터 관리에서도 이런 MSA 방식과 같이 기존 하나의 거대한 Data Repository가 아닌 각자 Domain별로 나누어서 데이터 관리 체계를 구성하는 접근 방식 나타나고 있습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Data Mesh는 최종 사용자가 중요한 데이터를 Data Lake나 Data Warehouse로 통합하지 않고 전문적인 데이터 팀이 개입할 필요 없이 Domain 부서에서 운영 데이터와 분석 데이터를 관리하여 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 설계 개념입니다. </b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Data Mesh는 데이터 관리의 병목 현상과 사일로를 줄이고 데이터 거버넌스를 희생하지 않으면서 확장성을 가능하게 하여 데이터를 제품으로 독립적이고 안전하게 관리할 수 있는 팀 간에 데이터 소유권을 분산하는 분산화(탈 중앙화)에 중점을 둡니다.</b></p><p><span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Data Mesh 개념은 Thinkworks North America의 차세대 기술 인큐베이션 이사인 Zhamak Dehghani가 처음 작성했습니다. </b></span></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Dehghani는 2019년 5월 보고서 "<a href="https://martinfowler.com/articles/data-monolith-to-mesh.html" target="_blank">How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh</a>"에서 Data Mesh의 원칙과 개념을 제시했으며, 이어 "<a href="https://martinfowler.com/articles/data-mesh-principles.html" target="_blank">Data Mesh Principles and Logical Architecture</a>"라는 2020년 12월 보고서를 발표했습니다.</b></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>Data Mesh 핵심 요구 사항</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Data Mesh를 처음 언급한 Zhamak Dehghani는 Data Mesh의 핵심 요구 사항으로 아래와 같이 4가지를 언급했습니다.</b></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhucmLT9TMBLrUIMDA5ELDt3KLtSBZKP2YnecrS1ub2WSaF8ucahIqp7vTmOk9UJYRn8WDFap4o6wJXf2kXUWojbxQZoAVRuReoI-v_TK3qVy8QnyGTgjrgzt88e2qG6UhtsD-6aCh3FJ20ddbhOXOB6K07sx5xTM59JpVhEVai9N3_ikPN8JscTPN1/s847/Data_mesh_Dehghani_3.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="847" data-original-width="639" height="640" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhucmLT9TMBLrUIMDA5ELDt3KLtSBZKP2YnecrS1ub2WSaF8ucahIqp7vTmOk9UJYRn8WDFap4o6wJXf2kXUWojbxQZoAVRuReoI-v_TK3qVy8QnyGTgjrgzt88e2qG6UhtsD-6aCh3FJ20ddbhOXOB6K07sx5xTM59JpVhEVai9N3_ikPN8JscTPN1/w483-h640/Data_mesh_Dehghani_3.png" width="483" /></a></div><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><div style="text-align: center;"><b><span style="font-size: xx-small;"><i>The logical architecture of the data mesh approach (Source: Zhamak Dehghani)</i></span></b></div></b><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: medium;">1. Domain-oriented decentralized data ownership and architecture</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - 중앙 집중식 데이터 소유권의 문제는 전문성의 깊이와 폭의 부족</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - 데이터에 가장 가까운 사람이 해당 데이터를 책임 - 데이터를 필요로 하는 소비자에 대한 데이터의 조작(생성 및 변환), 유지 관리 및 배포를 담당</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - 데이터 소유권에 대한 책임을 해당 데이터 영역을 가장 잘 아는 사람들에게 분배</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - 전문가가 서비스를 담당하도록 하면 데이터 요청 파이프라인이 간소화되어 더 빨리 필요한 사람들에게 고품질 데이터를 제공</b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: medium;">2. Data as a product</span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"> - 데이터 소비자는 신뢰할 수 있는 데이터 제품에 액세스해야 하며 생성자는 해당 요구 사항을 충족하기 위해 가능한 한 빨리 최고 품질의 데이터를 제공하는 것이 핵심</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - 기업 내에서 우수한 데이터에 대한 수요가 급증하면서 "데이터를 제품으로"라는 개념 등장</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">제품으로서의 데이터가 데이터 메시 가치의 핵심 원칙</b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b>3. Self-serve data infrastructure as a platform</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - 데이터 생성자와 소비자가 Data Mesh를 구성할 수 있는 Self-service 기반의 데이터 플랫폼</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - 데이터 플랫폼을 구성할 수 있는 Infrastructure, Data Repository, Data Catalog </b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b>4. Federated computational governance</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - 각 도메인 데이터에 대한 액세스를 위한 데이터 공유 정책, 규칙, 모니터링, 통제</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - 규정 준수 법률이 점점 더 까다로워지고 데이터 환경이 더 복잡해짐에 따라 데이터 관리와 데이터 거버넌스의 분리 필요성 증가</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - 데이터 거버넌스와 품질 관행이 도메인마다 상이하고 데이터 중복 문제에 대한 해결</b></span></p><p><br /></p><p></p><p><b style="font-family: arial;"><span style="font-size: x-large;">Data Mesh를 위한 SAP 솔루션</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP 솔루션을 통해 Data Mesh 아키텍처를 어떻게 구현할 수 있을까요?</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP는 Business Technology Platform의 다양한 솔루션의 결합을 통해 Data Mesh를 구현할 수 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b>1. Domain Ownership</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP Master Data Governance의 Master Data Domain</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP Master Data Integration</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP Graph의 One Domain Model</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP Data Warehouse Cloud의 Space</b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: medium;">2. Data as a Product</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP Data Intelligence의 Data Catalog</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP HANA Cloud의 Data Security</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP API Management</b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: medium;">3. Self-Service Data Infrastructure</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP Data Warehouse Cloud의 Self-Service Modeling</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP Data Intelligence Cloud의 Pipeline & Orchestration</b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: medium;">4. Federated Computational Governance</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP HANA Cloud의 Virtualization</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP Master Data Governance의 Master Data Domain</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP Master Data Integration</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> - SAP Graph의 One Domain Model</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>마지막으로 우리가 관과하고 있는 또 한가지는 사람에 대한 것입니다. 기존 데이터 관리는 중앙에서 IT 부서들이 담당하였으나, MicroService Architecture와 같이 개발 부서 즉, 비지니스 도메인 부서에서 데이터를 관리해야 한다는 점입니다. </b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Data Mesh 개념을 접하면서 개인적으로 굉장히 신선하면서도, 기존 방식과 완전히 상이하여 기술 아키텍처의 변화 뿐만 아니라 조직(IT부서에서 도메인부서)의 변화도 있어야 한다 점은 매우 큰 어려움으로 다가옵니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Data Mesh를 한번에 적용하기 보다는 부분적으로 접근하면서 장/단점을 면밀히 파악해봐야 할 것입니다. </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Data Mesh가 과연 폭풍속에 찻잔에 그칠 지 아니면 중요 이슈로 지속될 것인지는 좀 더 시간이 필요해 보입니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-81810155703121174102022-03-30T12:45:00.012+09:002022-04-02T22:36:54.428+09:00IT 트렌드 - Data Fabric을 통한 기업 데이터 관리의 민첩성과 탄력성 강화<p><span> </span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 최근 기업 데이터 환경이 더욱 복잡해지고 다양화되는 상황에서 분산된 데이터의 원활한 활용을 위해 새롭게 제시되고 있는 데이터 관리의 접근 방식인 Data Fabric에 대해 살표 보겠습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>Data Fabric 출현 배경</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">많은 기업들이 데이터를 활용하여 자신들의 비지니스에 도움이 되는 방향으로 적극적으로 활용해보려고 시도하고 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">기업은 이미 비지니스 운영을 위한 다양한 업무(운영) 시스템, 데이터 분석을 위한 데이터 웨어하우스, 빅 데이터 및 데이터 레이크 등을 갖추고 운영하고 있을 것입니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">온프레미스, 클라우드, 하이브리드 등의 다양한 데이터 환경과 정형, 반정형, 비정형 등의 다양한 종류의 데이터 등의 다양한 시스템과 애플리케이션들이 여기에 해당될 것입니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터가 여러 분산된 시스템에 저장되어 있다 보니, 비지니스 사용자들은 본인들이 원하는 데이터를 찾고 접근하기가 더욱 어려워지고 또한 IT 관리자는 이런 요구 사항을 지원하기 위해 더 많은 시간과 노력을 데이터 관리에 소비하고 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Gartner 등의 외부 컨설팅 및 평가 기관들은 이미 몇 년 전부터 이런 문제들의 해결책으로 Data Fabric 이라는 용어를 IT 트렌드 보고서에 제시해오고 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>Data Fabric 이란 무엇인가?</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>먼저, Fabric이라는 용어는 직물(Weave)처럼 여러 실(선)들이 교차 연결된 것처럼 서로 다른 데이터 소스들을 하나의 플랫폼으로 통합시키고 데이터 관리를 단순화한다는 것을 의미입니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgHZst8TPP3xjX_gGIwMS-_5045l1pcLpoV0io6xPd5vDY5ue-o6Hnlh4E12NNylkYX_U_1MeF7VcrIWvJeUvAsgEw-esfUHemoi5iCv2H7nrcdXHtfxwJPMPjO3jyl-EAocLaFswjIjfvzSWtpgjZ0mCUTi9lfBA8WPaUcmIepBsksjF0aBaLXoQHQ/s570/DataFabric_Weave.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="309" data-original-width="570" height="216" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgHZst8TPP3xjX_gGIwMS-_5045l1pcLpoV0io6xPd5vDY5ue-o6Hnlh4E12NNylkYX_U_1MeF7VcrIWvJeUvAsgEw-esfUHemoi5iCv2H7nrcdXHtfxwJPMPjO3jyl-EAocLaFswjIjfvzSWtpgjZ0mCUTi9lfBA8WPaUcmIepBsksjF0aBaLXoQHQ/w400-h216/DataFabric_Weave.png" width="400" /></a></span></div><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Gartner는 Data Fabric을 데이터 및 연결 프로세스의 통합 레이어(패브릭) 역할을 하는 설계 개념으로 정의하고 있습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Data Fabric은 기존의 메타 데이터에 대한 검색이 가능하고 추론된 메타데이터 자산에 대한 지속적인 분석을 활용하여 하이브리드 및 다중 클라우드 플랫폼을 포함한 모든 환경에서 통합되고 재사용 가능한 데이터의 설계, 배포 및 활용을 지원합니다.</b></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEixjK8SpVAyOCUlVKFpP77396oY2umSmGZELQtyJO4kno8CzC8dTW3EkflJUPq224KYct1RETIvvjUL0jvxs_tLwT4WRdaYfOCy2CI_Y-ymTusDu1oGSVrHUaxLb7ZFtLEdM0wvRY4VFh2Brr0SkXu_Y-wIC9DM-WeSYeuscHIFsg3ExhS98x5KBjn3/s1024/Gartner_DataFabric.png" style="font-family: "Nanum Gothic"; margin-left: 1em; margin-right: 1em; text-align: center;"><img border="0" data-original-height="908" data-original-width="1024" height="355" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEixjK8SpVAyOCUlVKFpP77396oY2umSmGZELQtyJO4kno8CzC8dTW3EkflJUPq224KYct1RETIvvjUL0jvxs_tLwT4WRdaYfOCy2CI_Y-ymTusDu1oGSVrHUaxLb7ZFtLEdM0wvRY4VFh2Brr0SkXu_Y-wIC9DM-WeSYeuscHIFsg3ExhS98x5KBjn3/w400-h355/Gartner_DataFabric.png" width="400" /></a></div><p style="text-align: left;"></p><p style="text-align: center;"><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="font-size: xx-small;"><i>Gartner - Data Fabric Architecture is Key to Modernizing Data Management and Integration </i></span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">즉, 기업의 분산된 데이터 환경에서 원활한 데이터 액세스 및 공유를 지원하기 위해 여러 데이터 관리 기술이 조합하여 작동한다는 것으로, 사용자는</b><b style="font-family: "Nanum Gothic";"> 대량의 데이터를 중앙 저장소로 이동하지 않고도 데이터에 쉽고 빠르게 액세스할 수 있도록 하는 데이터 관리의 새로운 접근 방식인 것입니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">예를 들어, Data Fabric을 사용하는 공급망 리더는 공급업체 지연과 생산 지연 사이의 알려진 관계에서 새로 발생하는 데이터를 빠르게 추가(데이터 이동없이)하고 새로운 데이터(또는 신규 공급업체 또는 신규 고객을 위해)로 신속한 의사결정을 통해 개선할 수 있습니다.</b></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>Data Fabric 요구 사항</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Data Fabric에 대한 외부 컨설팅 및 시장 조사 기관에서 정의하는 요구 사항은 조금씩은 다를 수 있으나 일반적으로 다음과 같은 데이터 관리 기술들이 요구 됩니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">1. Data Catalog - 자산 검색</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">2. Data Quality - 데이터 품질</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">3. Self-service Data Preparation - 데이터 민주화</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">4. Data Integration - 데이터 통합</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">5. Data Orchestration - 다양한 처리 엔진 재사용</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">6. Data Virtualization - 이기종 데이터 액세스</b></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjmTgk9oUzL_JdsfkrxA2SXDoJwJuyMx-xumVJHYWGOzK5iHvn9sxcMlHO6RJ1mH-tBbXAzNDAlxFZTwQCljZaQBrUIsW6zEvWDYIlxtcyL6PFuvQ2kBlJJFET3sl2MW9BiexeLLA2ZI6q10tdQoe7PcvgP2z28MtUb5rIuHYdNZWZ3Qwl6QL9cdjlA/s665/data_fabric_Eckerson-group.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="345" data-original-width="665" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjmTgk9oUzL_JdsfkrxA2SXDoJwJuyMx-xumVJHYWGOzK5iHvn9sxcMlHO6RJ1mH-tBbXAzNDAlxFZTwQCljZaQBrUIsW6zEvWDYIlxtcyL6PFuvQ2kBlJJFET3sl2MW9BiexeLLA2ZI6q10tdQoe7PcvgP2z28MtUb5rIuHYdNZWZ3Qwl6QL9cdjlA/s16000/data_fabric_Eckerson-group.png" /></a></div><div style="text-align: center;"><span style="font-size: xx-small;"><i><b style="font-family: "Nanum Gothic";"> </b><span style="font-family: "Nanum Gothic";">A data fabric consists of multiple data management layers (Image source: Eckerson Group)</span></i></span></div><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEirz1megR0J-KHaqWQClhcqV1Hb6MjdefgVJ9kW5Ky6fLTJj2qVrFXLkoPKB21zs7SOALcuP7kwtqOSn0whDkjZ6rYf3W3JOpL1JF49bU9Mnb97HgdUCxO1OktJGjFkwMneWEYyvz0gZFaYKJQzXnwyfE3NO8zkEA07cev1-nWidzF703u8IFk130l4/s389/DataFabric_Forrester.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="265" data-original-width="389" height="357" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEirz1megR0J-KHaqWQClhcqV1Hb6MjdefgVJ9kW5Ky6fLTJj2qVrFXLkoPKB21zs7SOALcuP7kwtqOSn0whDkjZ6rYf3W3JOpL1JF49bU9Mnb97HgdUCxO1OktJGjFkwMneWEYyvz0gZFaYKJQzXnwyfE3NO8zkEA07cev1-nWidzF703u8IFk130l4/w524-h357/DataFabric_Forrester.png" width="524" /></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="font-size: xx-small;"><i>The Forrester Wave™: Big Data Fabric</i></span></b></div><br /><p></p><p><b style="font-family: arial;"><span style="font-size: x-large;">Data Fabric를 위한 SAP 솔루션</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP의 Enterprise Data Fabric 솔루션은 SAP Business Technology Platform에 기반한 SAP Data Intelligence Cloud와 SAP HANA Cloud의 기능으로 구성됩니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Fabric 솔루션의 핵심인 SAP Data Intelligence는 적절한 시점에 적절한 컨텍스트에서 분산된 데이터를 가치 있는 데이터로 변환하여 데이터 기반 애플리케이션을 지원합니다. 데이터 자산을 검색, 연결, 통합 및 중요한 비즈니스 통찰력으로 변환하는 기능을 갖춘 SAP Data Fabric 전략의 핵심입니다. SAP Data Intelligence는 IoT 데이터 스트림 관리, 데이터 웨어하우스 생성, 확장 가능한 기계 학습 운영을 가능하게 합니다. SAP Data Intelligence는 모든 엔터프라이즈 데이터와 메타데이터를 관리, 통합 및 처리하는 총체적이고 통합된 방법을 제공하여 비즈니스 애플리케이션이 지능형 엔터프라이즈의 약속을 이행할 수 있도록 합니다. 데이터 준비, 활성 메타데이터 관리, 데이터 품질 등을 위한 셀프 서비스 기능을 제공합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence Cloud의 Self-service Data Preparation를 사용하면 간단한 안내 사용자 인터페이스 상호 작용을 통해 데이터를 형성, 조화 및 강화할 수 있습니다. 열 작업을 수행하고, 새로운 정보를 도출하고, 서로 다른 소스를 조화시키고, 여러 데이터 세트를 병합하거나 결합할 수 있습니다. 그리고 모든 작업은 필요에 따라 편집할 수 있는 레시피에 기록됩니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence에는 데이터 유형 또는 개인 정보와 같은 콘텐츠를 자동으로 식별하는 데이터 카탈로그도 포함되어 있습니다. 솔루션은 메타데이터가 추출될 때 콘텐츠 유형에 대한 정보에 자동으로 태그를 지정합니다. 그래프 엔진을 사용하여 연결된 데이터를 식별하고 통합할 수 있습니다. 그래프는 특히 복잡하거나 많은 양의 이종 데이터를 처리할 때 데이터를 연결하는 가장 빠른 방법입니다. 그래프가 없으면 동적 통합 및 오케스트레이션을 지원하기 위해 데이터를 연결하는 데 더 오래 걸릴 수 있습니다.</b></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjN92gSc39-r9G04fk0KT4V2-iYUD35vnT0lloMRw3x4QhfMeDOJl8MlcgcNfwR-G-crKitTuhQ0xX8Ei83rcMFDJolBDz4yeJ6GNcgPoC6afYUl1apBaeyEa5uNLeiKi7gisc-cCxZZHSjthK435rWTdqUw0MKx5x-Zb0kO6rBRwopKoCOq8AFbL5r/s626/DataFabric_Forrester1.png" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="626" data-original-width="604" height="400" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjN92gSc39-r9G04fk0KT4V2-iYUD35vnT0lloMRw3x4QhfMeDOJl8MlcgcNfwR-G-crKitTuhQ0xX8Ei83rcMFDJolBDz4yeJ6GNcgPoC6afYUl1apBaeyEa5uNLeiKi7gisc-cCxZZHSjthK435rWTdqUw0MKx5x-Zb0kO6rBRwopKoCOq8AFbL5r/w386-h400/DataFabric_Forrester1.png" width="386" /></a></div><div style="text-align: center;"><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="font-size: xx-small;"><i>The Forrester Wave™: Enterprise Data Fabric, Q2 2020</i></span></b></div><p></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP HANA Cloud는 또한 Data Fabric 솔루션에 고유한 기능을 제공합니다. SAP HANA Cloud는 전례 없는 정보 민첩성을 제공하기 위해 기업 내 데이터에 대한 액세스를 가상화(Virtualization)하는 기본 제공 기능을 제공합니다. Smart Data Access를 사용하면 다른 데이터베이스, 웹 서비스, 파일, Apache Hadoop 및 Apache Spark와 같은 외부 데이터 소스에 대한 쿼리를 연합하여 값비싼 데이터 이동 없이 쿼리를 수행할 수 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터를 일괄 또는 실시간으로 이동해야 하는 경우 SAP HANA Smart Data Integration을 통해 완전한 가시성으로 정보에 입각한 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 또한 SAP HANA Smart Data Quality을 사용하여 이름 및 주소와 같은 속성을 구문 분석, 표준화 및 검증할 수 있습니다. 지오코딩을 수행합니다. 엔터티 간의 중복 및 관계를 식별합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-47282796130278343242022-01-30T12:33:00.011+09:002022-02-11T15:04:43.577+09:00SAP LOB 확장 - SAP Marketing Cloud 데이터 활용을 통한 비지니스 고도화<p><span> </span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 SAP가 제공하는 다양한 LOB 솔루션들중의 하나인 SAP Marketing Cloud 데이터를 활용해서 SAP Marketing Cloud의 비지니스를 고도화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 특히, SAP BTP의 Data Intelligence Cloud의 데이터 통합과 머신 러닝 기능을 활용해서 Data를 Value로 전환하는 방법에 대해 살표보겠습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 목표</span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">A기업 마케팅 담당자는 상품 판매 촉진을 위해 최초 구매에 대한 프로모션 진행을 계획하고 있습니다. 그런데, 프로모션 대상자 선택(예상 구매자) 을 어떻게 해야 할지에 대한 문제에 직면하게 되었습니다. 내부 회의 끝에 머신 러닝을 활용한 과학적 방법으로 접근 하기로 결정을 하였습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>현재 A기업이 사용중인 마케팅 솔루션인 SAP Marketing Cloud의 사용자 기본 정보와 사용자 행동 정보를 기반으로 사용자가 30일 이내에 상품을 최초 구매할지 여부를 파악한 후 예상 구매자에 대한 마케팅 프로모션을 진행하려고 합니다.</b></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgMBB0QE_fdwTfwwngbSD59_vlILchxrJCHYlkKSWnAmw12xM2eCOdph67RizTUEWGK0C9iqxdPAzLe5eHt4chJAwsfP8hQmWl3s_sRJ3JXFq81T1hYzNKNe2HyCe-l1JBQjdZNpJ8doJYkRrhXaOnRCVKWxqOKts4Bxzou7WEfuoIjVMlKbddjRKlR=s1476" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="592" data-original-width="1476" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgMBB0QE_fdwTfwwngbSD59_vlILchxrJCHYlkKSWnAmw12xM2eCOdph67RizTUEWGK0C9iqxdPAzLe5eHt4chJAwsfP8hQmWl3s_sRJ3JXFq81T1hYzNKNe2HyCe-l1JBQjdZNpJ8doJYkRrhXaOnRCVKWxqOKts4Bxzou7WEfuoIjVMlKbddjRKlR=s16000" /></a></div><br /><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>솔루션 및 구현</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP BTP에서는 머신 러닝 개발을 위해 다음과 같은 솔루션과 기능들을 제공합니다.</b></p><p></p><p style="text-align: left;"></p><h4 style="text-align: left;"><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;">HANA Cloud, HANA</span> - 머신 러닝 엔진(PAL/APL Library)</b></li><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;">Data Intelligence Cloud</span> - 개발 도구(JupyterLab), 머신 러닝 운영 자동화(Pipeline)</b></li></ul></h4><p></p><p></p><br /><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="background-color: white;">이 비지니스 시나리오에서 머신 러닝을 선택한 이유는 머신 러닝 모델의 개발을 통해 예상 구매자의 구매 예측 점수를 예측한 후, 이 점수를 바탕으로 마케팅 프로모션을 진행하려고 하기 때문입니다. 전</span>체적인 구현 절차는 다음과 같습니다.</b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b> 1. SAP Marketing Cloud에서 사용자 관련 마스터 데이터와 행동 데이터 추출</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b> 2. 머신 러닝을 위한 데이터 준비 - 머신 러닝 학습(모델 생성)에 알맞은 형태로 변환</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b> 3. 머신 러닝 학습(모델 개발) 및 예측 - 예측 점수</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b> 4. 예측 점수를 SAP Marketing Cloud로 전달</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b> 5. SAP Marketing Cloud에서 예측 점수를 통한 프로모션 진행</b></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEg5jmJOy4-67k1cD1q7NeGOiAG6Ku2RdPjS4XNjdIjIP2gli2dDERUOGT_mrGB-6TJ4Cs-RyPH7FfeLICO89N5oulbYVTujZJLOMJuE5xGwIHKXDYduo_8NvVNQIB3pkGROex50LG-AgmUxcFMKpqyNslshJO3izRgGCzo5sdSPTPaGrymB-4Oa4kAP=s1710" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1266" data-original-width="1710" height="474" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEg5jmJOy4-67k1cD1q7NeGOiAG6Ku2RdPjS4XNjdIjIP2gli2dDERUOGT_mrGB-6TJ4Cs-RyPH7FfeLICO89N5oulbYVTujZJLOMJuE5xGwIHKXDYduo_8NvVNQIB3pkGROex50LG-AgmUxcFMKpqyNslshJO3izRgGCzo5sdSPTPaGrymB-4Oa4kAP=w640-h474" width="640" /></a></div><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi8p_QjHZlAV1B6HMtLQwt99HG_x2RHahF2ZOaT1i5JU0n7ND-rZt_OvY0OfIyUuoYP_s-V5dnsKNzMbFmejQlDw4155qbZDZLuqfi3rkISHY37qzIayoTNh_XLt1mu5BPvhhlkZqSMtdiwvYeNrGK-GU_VqNNwbFt18PrlpaHjKPZ2G76yLSLftY4j=s2638" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><br /></a></div><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">1. SAP Marketing Cloud에서 고객 관련 데이터 추출</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Marketing Cloud의 데이터를 추출하기 전에 먼저 SAP Marketing Cloud 시스템에 연결을 해야 합니다. SAP Data Intelligence Cloud는 SAP Marketing Cloud 및 다양한 SAP LOB와 연결을 위한 연결 관리 를 제공합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence Cloud의 Connection Management에서 Cloud Data Integration 커넥터를 사용하여 SAP Marketing Cloud와 연결합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEja2-cGeM2w-a4HgF30v3fpF0Z16Wj2u-ZZ14xwRsychZMXBqydKJjbONgLOSSJy66RlxlUu9tN-GP_mYVRKX9BLGRnsVz46ZqSxjDaEKS5KNWxrrQbHt7X2jrO-oeqEYkxZvihsMTZbC-bhK2j-fC3nuDlDU1Nytx-jGqEbRWqbhS3TXVBglMGrS23=s1860" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1496" data-original-width="1860" height="257" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEja2-cGeM2w-a4HgF30v3fpF0Z16Wj2u-ZZ14xwRsychZMXBqydKJjbONgLOSSJy66RlxlUu9tN-GP_mYVRKX9BLGRnsVz46ZqSxjDaEKS5KNWxrrQbHt7X2jrO-oeqEYkxZvihsMTZbC-bhK2j-fC3nuDlDU1Nytx-jGqEbRWqbhS3TXVBglMGrS23=w320-h257" width="320" /></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><br /></div><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>필요한 고객 관련 대상 데이터는 SAP Marketing Cloud에 CDS로 다음과 같이 존재합니다. </b></span></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>I_MKT_CONTACT - 고객 마스터 데이터</b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>I_MKT_INTERACTION - 고객 행동 데이터</b></span></li></ul><p></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence Cloud의 SAP Application Consumer Operator를 중심으로 Pipeline를 생성하여 데이터 추출을 진행합니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgcUGLxiBmCe4HjA5uTxVbp2OFFTkvcyqNBZmuc5V-YSWBA_HbDPaye0_vICID5uFm-3Uk8UtsKWUw8F1KvB-g_BYGtfM9b0TZTlcz3KYVxmZmsj-epj3MiXfiXXiPJuNUGt_m239cGEqUdkw7lFydRscjr7au9NFlWour55k19N69yPUO4z-_ik6kF=s1378" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="280" data-original-width="1378" height="130" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgcUGLxiBmCe4HjA5uTxVbp2OFFTkvcyqNBZmuc5V-YSWBA_HbDPaye0_vICID5uFm-3Uk8UtsKWUw8F1KvB-g_BYGtfM9b0TZTlcz3KYVxmZmsj-epj3MiXfiXXiPJuNUGt_m239cGEqUdkw7lFydRscjr7au9NFlWour55k19N69yPUO4z-_ik6kF=w640-h130" width="640" /></a></span></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhn_E9d3Ubax8MJUP8-0Bs9oV7XaLWrEUSwHWm7mmrzH2eRIbP0K0xpQx27GsPT7DZI5EOO1FlDKF2TwhEWJH3B-U_4KztB1i9QkKKJu26BAGnTU2MHghZu2RvYNF0rCuLuIFUYUlyOXZz1wVgdxsTN1qlmMAU7H53PQfpeMRFXs9J2Inzk3RmMRAXZ=s2746" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1410" data-original-width="2746" height="328" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhn_E9d3Ubax8MJUP8-0Bs9oV7XaLWrEUSwHWm7mmrzH2eRIbP0K0xpQx27GsPT7DZI5EOO1FlDKF2TwhEWJH3B-U_4KztB1i9QkKKJu26BAGnTU2MHghZu2RvYNF0rCuLuIFUYUlyOXZz1wVgdxsTN1qlmMAU7H53PQfpeMRFXs9J2Inzk3RmMRAXZ=w640-h328" width="640" /></a></div><br /><b><br /></b></span><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">2. 머신 러닝을 위한 데이터 준비</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>추출된 데이터를 가지고 머신 러닝 학습에 맞게 데이터를 가공/변환하는 데이터 준비 단계를 시작합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>특정 날짜를 오늘이라고 가정하고 다음 30일 동안 어떤 연락처가 첫 구매를 하는지 예측하려고 합니다. 지난 30일 동안 첫 구매를 한 연락처에 대한 모델을 훈련하여 이를 달성할 수 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>각각의 사용자 데이터의 단일 행에 설명되도록 데이터를 준비해야 합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence Cloud에서 JupyterLab에서 hana_ml 패키지를 사용하여 직접 HANA DB로 여</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgj-iqP5XJWxcrvu9w5sXt7LI2VsxUxeO8G84fUEcfGKn0CdRj-nyosZ9qbeEjd_ssocU8tBLjUDW-6voL4lY7LUgg-m4bBGDYk7Q6_du0CH4xlmTD1nz2JvkAhOnLxGcvJNrR7oNDu6iM10qKLna_GbZOXga63jl1BrhsJDoHF_5vjRlxJeDBZW5gY=s2740" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1452" data-original-width="2740" height="340" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgj-iqP5XJWxcrvu9w5sXt7LI2VsxUxeO8G84fUEcfGKn0CdRj-nyosZ9qbeEjd_ssocU8tBLjUDW-6voL4lY7LUgg-m4bBGDYk7Q6_du0CH4xlmTD1nz2JvkAhOnLxGcvJNrR7oNDu6iM10qKLna_GbZOXga63jl1BrhsJDoHF_5vjRlxJeDBZW5gY=w640-h340" width="640" /></a></span></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><br /></span><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">3. 머신 러닝 학습(모델 개발) 및 예측</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>이전 단계에서 머신 러닝 학습을 위한 준비된 데이터 세트를 기본으로 HANA APL에서 제공하는 GradientBoostingClassifier 알고리즘 라이브러리를 사용하여 데이터를 학습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>학습된 모델의 성능 판단을 위해 Area Under the Curve(AUC) 값을 확인합니다. AUC가 0.961이 출력되어 매우 환상적인 수치이며 모델의 성능이 매우 높다고 판단할 수 있습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">그리고, 모델에 가장 많은 영향을 준 Feature(속성)은 다음과 같습니다.</b></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">WEBSITE_SEARCH_COUNT_DELTA – 웹사이트에서 연락처가 검색된 빈도의 두 기간 사이 변경</b></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>WEBSITE_DOWNLOAD_1M_COUNT – 연락처가 최근 30일 동안 자료를 다운로드한 빈도</b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>WEBSITE_VISIT_1M_COUNT – 연락처가 최근 30일 동안 웹사이트를 방문한 빈도</b></span></li></ul><p></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">학습된 모델은 위의 속성을 보면 더 깊이 해석될 수 있습니다. WEBSITE_SEARCH_COUNT_DELTA 라는 속성이 매우 중요하다는 것을 알고 있습니다.</b></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhNm90lbZwouiVKYyCLuDrzZv3ABOhxTJX9UMGVgJJAoO21vchS9IVzE-OjEFeZm5YSVv6qaMipTdnPUylvH1jwcEi6Y0Au6nOqLMIziWz8qpnftfrz014XJNLxT8wlbpzD7ihRqd4gN92fH0SxkG3qi8RkkMQRXr_kUzQwwGY68dwFljg-9lcMsUeF=s2738" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1522" data-original-width="2738" height="356" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhNm90lbZwouiVKYyCLuDrzZv3ABOhxTJX9UMGVgJJAoO21vchS9IVzE-OjEFeZm5YSVv6qaMipTdnPUylvH1jwcEi6Y0Au6nOqLMIziWz8qpnftfrz014XJNLxT8wlbpzD7ihRqd4gN92fH0SxkG3qi8RkkMQRXr_kUzQwwGY68dwFljg-9lcMsUeF=w640-h356" width="640" /></a></div><p><br /></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">4. SAP Marketing Cloud로 예측 점수 전달</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>이전 단계에서 학습하고 예측된 값 즉 예측 스코어를 테이블에 저장했습니다. 이제 이 데이터를 SAP Marketing Cloud로 전달해서 프로모션을 할 수 있도록 해야 합니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence Cloud의 Modeler에서 예측 스코어 데이터를 SAP Marketing Cloud로 전달하는 Pipeline를 작성합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Marketing Cloud는 다양한 API를 expose하여 외부에서 사용할 수 있도록 제공하고 있습니다. Python 패키지를 사용하여 SAP Marketing Cloud로 데이터 적재합니다.</b></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEib69a1G0ku_kpyARP83Xfrm3Hg3Nlyr9MMh963wLWDxj5QQ5XuT6V8PsxIfmJnNOxA-t5Hspv5kNYLzAUmZXDipzzoVXrTNw0Vwf9_4FLjeCWYw1DKZchLqTD7H6jthkX0wDeAz_TxqIzv05uYJ_0g6YVbKVtZKRZDqmw2gAX4DioMAoPHQQRS-LwD=s1258" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="248" data-original-width="1258" height="126" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEib69a1G0ku_kpyARP83Xfrm3Hg3Nlyr9MMh963wLWDxj5QQ5XuT6V8PsxIfmJnNOxA-t5Hspv5kNYLzAUmZXDipzzoVXrTNw0Vwf9_4FLjeCWYw1DKZchLqTD7H6jthkX0wDeAz_TxqIzv05uYJ_0g6YVbKVtZKRZDqmw2gAX4DioMAoPHQQRS-LwD=w640-h126" width="640" /></a></div><br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjnqBokoFHz5rK95V8B8ryIhCAd-t1wAn-U6yyyqLq2uy1GShDdHyMPDhLPFs9siVNS6jnckzX_7keOS62zLKzuy0rFUFmppnIATNoWAm_1tTJVFiAtpRf9bScJuogrMTWI5agVoAd8uuWwuaJf7ouTP1qN9tlcHGzzp0WnKdubwbS0So01ArqEWBbp=s2764" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1392" data-original-width="2764" height="322" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjnqBokoFHz5rK95V8B8ryIhCAd-t1wAn-U6yyyqLq2uy1GShDdHyMPDhLPFs9siVNS6jnckzX_7keOS62zLKzuy0rFUFmppnIATNoWAm_1tTJVFiAtpRf9bScJuogrMTWI5agVoAd8uuWwuaJf7ouTP1qN9tlcHGzzp0WnKdubwbS0So01ArqEWBbp=w640-h322" width="640" /></a></div><br /><br /><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">5. SAP Marketing Cloud에서 예측 점수를 통한 프로모션 진행</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>이전 단계에서 전달 받은 머시러닝 모델에서 예측된 스코어 데이터를 기반으로 앞으로 30일 이내에 최초 사용자를 선택할 수 있습니다. 이 예상 구매자를 대상으로 SAP Marketing Cloud에서 제공하는 다양한 프로모션을 진행합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><br />디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-28812896284713711042022-01-25T14:23:00.007+09:002022-01-25T15:14:57.947+09:00DI 구축사례 - 오뚜기 : 데이터 작업 간소화와 예측 분석 업무 활용<p> <b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 SAP BTP의 Data Platform를 도입하여 데이터 중심(data-driven)의 혁신적 업무를 진행한 사례를 전달해 드립니다. 특히, </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence Cloud를 활용하여 데이터 작업의 간소화와 상품 수요에 대한 예측 업무에서 활용 사례를 중심으로 살표보겠습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : Ottogi (</b></span><a href="http://www.ottogi.co.kr/"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>http://www.</b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>ottogi.co.kr/</b></span></a>)</p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : Seoul</b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>, Korea</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>산업 : Retail</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">식품 회사 - 식품, 라면, 냉동식품, 케첩, 카레, 마요네즈 등 식료품 제조 및 판매업</b></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEj1fYg-qlKn-uTw0-qC-VOV_2cq81yDC996tZIEEGzbSgFKLTkCFulPM7D4kyWqJT3r8QTuLTZE21VbYXtF-aXloHla1hcecLNiQOZ90r5kme3_jNMfrzz7V8WWGZIw88JxEknrpwAqy0Uovwq_8fh2NUycbaqX-gu8rfZ5u9Xc7GLVD4-6qmlqXbxx=s456" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="456" data-original-width="454" height="400" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEj1fYg-qlKn-uTw0-qC-VOV_2cq81yDC996tZIEEGzbSgFKLTkCFulPM7D4kyWqJT3r8QTuLTZE21VbYXtF-aXloHla1hcecLNiQOZ90r5kme3_jNMfrzz7V8WWGZIw88JxEknrpwAqy0Uovwq_8fh2NUycbaqX-gu8rfZ5u9Xc7GLVD4-6qmlqXbxx=w399-h400" width="399" /></a></div><p><br /></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 목표 및 문제</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>오뚜기는 비지니스 프로세스에 대한 가시성 향상을 위해서 기업 내/외부의 데이터를 기반으로 수요 예측을 통한 기존 비지니스 개선과 </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이전부터 기업 구성원들이 경험이 아닌 데이터를 기반으로 비지니스 실행이 과학적으로 처리되길 원하였습니다.</b></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>기존의 경험적 수요 예측의 한계로 인한 정확한 상품 생산, 판매, 재고 등의 문제 해결</b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>데이터 기반의 상품 수요에 대한 정확한 예측을 통한 생산, 영업, 재고 문제 해결</b></span></li></ul><p></p><div><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">기존 데이터 처리 및 분석을 살펴보면, 구성원 개인 컴퓨터 환경에서 내부 데이터 및 외부 데이터를 수집한 후, 오픈 소스를 활용하여 개별적으로 처리하다 보니 다음과 같은 문제도 존재했습니다.</b></p><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>모든 데이터의 작업이 수동 작업으로 처리되어 많은 시간과 비용, 제약, 생산성 저하</b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>개인별 데이터 작업으로 데이터에 대한 신뢰성과 거버넌스에 대한 이슈</b></span></li></ul><p></p><div></div><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"> </b></p><p><b style="font-family: arial;"><span style="font-size: x-large;">프로젝트 구축</span></b></p></div><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>오뚜기는 지속적으로 데이터 기반의 비지니스를 수행하고 기존 문제 및 비지니스 목표를 달성하기 위해서는 전문적인 데이터 플랫폼이 반드시 필요하다고 판단하였습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>기존 데이터 운영 환경과 미래 비전 등의 다양한 요구 사항을 검토한 결과 SAP BTP의 Data Platform이 최적이라고 판단되어 도입을 결정하였고 프로젝트를 진행하였습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"></b></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터 수집 자동화 - 채널(할인마트, 편의점, 온라인 등)의 자사 판매 데이터의 수집 자동화</b></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>오픈 소스 거버넌스 체계화 – Python 패키지의 SAP Platform에서 안정적 서비스 제공</b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>다양한 알고리즘 적용 – HANA M/L, Python M/L 등 시계열 알고리즘 적용으로 분석 역량 극대화</b></span></li></ul><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">솔루션 역할</span></b></p><p></p><p></p><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence Cloud</b></li><p></p><p></p><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터 수집 - 외부 채널사에서 제공하는 상품 판매 정보를 Python 스크래핑을 활용하여 HANA DB로 데이터 수집</b></li></ul><p></p><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>시계열 모델 개발 - 상품 판매 이력 데이터를 기반으로 다양한 시계열 알고리즘을 적용하여 모델 개발 및 검증</b></span></li></ul><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>모델 운영 - 기 개발된 시계열 모델을 사용자 및 Application에서 사용할 수 있도록 운영 환경으로 배포 및 서비스</b></span></li></ul><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud, HANA</b></span></li><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">내부 데이터 및 외부 데이터의 저장소 및 데이터 처리 엔진</b></li></ul><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Analytics Cloud</b></li><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>상품 판매 이력 및 수요 예측에 대한 보고서, 대시보드, 시각화</b></span></li></ul></ul><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;"><br /></span></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>솔루션 도입 전/후 비교</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: large;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: arial; font-size: large;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhonjKQEkdUxWH7ActqKo0vHvccT-Cy_TnPdordT7aJpThXb16tEeVVymERq1CkYNEg0oT31XXN5ynEZMI6aRDuUXma5NsR5eIHt2QlFF-yR-0LVX2tTAdSarAh00yNQTZHcfp6Vj5BxMhNAT6YUwmo9GJ5XmPbxfgmaFJvY2Bh9B2s_VMzyRgGswHt=s2024" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1214" data-original-width="2024" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhonjKQEkdUxWH7ActqKo0vHvccT-Cy_TnPdordT7aJpThXb16tEeVVymERq1CkYNEg0oT31XXN5ynEZMI6aRDuUXma5NsR5eIHt2QlFF-yR-0LVX2tTAdSarAh00yNQTZHcfp6Vj5BxMhNAT6YUwmo9GJ5XmPbxfgmaFJvY2Bh9B2s_VMzyRgGswHt=s16000" /></a></span></div><span style="font-family: arial; font-size: large;"><br /><b><br /></b></span><p></p><p><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>상품 수요 예측 분석 예시</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence의 Jupyter Lab를 통한 상품 판매 이력 데이터에 대한 탐색적 데이터 분석, 시계열 적합성, M/L 알고리즘을 통한 시계열 분석을 실행합니다.</b></span></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhB8Y67OTWLL_sUVlmoHXjwl9Z_0TmIVdCiAftpgX7JNDSq-f9z3O8zKyAePdBZIcoitFqdPgEY75sS8j2tJz5qGNbUqPvOS_P9QtZ5yayJL82PBX0WwQfVh_yZ3whMhuebVvl5hDL6-x5ccVc4hFeK3AtBpQ60ZOOphGRKb8aodK346Uua8BLB00m5=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1132" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhB8Y67OTWLL_sUVlmoHXjwl9Z_0TmIVdCiAftpgX7JNDSq-f9z3O8zKyAePdBZIcoitFqdPgEY75sS8j2tJz5qGNbUqPvOS_P9QtZ5yayJL82PBX0WwQfVh_yZ3whMhuebVvl5hDL6-x5ccVc4hFeK3AtBpQ60ZOOphGRKb8aodK346Uua8BLB00m5=s16000" /></a></div><br /><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">기대 효과</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>오뚜기는 SAP BTP 솔루션 도입으로 다음과 같은 장점과 효과를 확인하였습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b>1. 상품 수요 예측으로 생산 및 제고의 지속적 적정성을 유지하여 비용 절감</b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: medium;"></span></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: medium;"></span></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b>2. 기존 수작업 프로세스에서 수요 예측 모델의 자동화로 인한 인력 및 기간 단축</b></span></p><div><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b>3. 복잡한 데이터 작업의 자동화 및 간소화 - 오픈소스(Python Scraping), 스케줄링</b></span></div><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b>4. 개인별 데이터 분석 이력 산출물의 자산화</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b>5. 데이터 수집, 저장, 처리, 소비, 활용 등의 데이터 거버넌스 체계 마련</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b>6. 메타 데이터 관리를 통한 기업 데이터의 가시성 확보</b></span></p><p><br /></p><ul><p></p></ul><div><b style="font-family: arial;"><span style="font-size: x-large;">미래 방향</span></b></div><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">오뚜기는 SAP BTP 솔루션을 활용하여 데이터 중심 기업으로 전환을 가속화하여 데이터에서 비지니스 가치를 이끌어 내려고 합니다. 특히, SAP Data Intelligence Cloud는 S/4HANA 등의 SAP 데이터와 외부 채널의 데이터를 수집 및 전처리 후, 지능형 기술인 머신 러닝을 적용하여 비지니스 가치로 전환하여 Data-to-Value 성과를 달성하도록 돕습니다.</b></p><div><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi_VSFW5seZIZb5C_qpDvUPWK82fBR7b18soUw9Woaa26FyOSUCAnWyjnfq3gSAGX_iH2tt2DYMcW_ak85VWUPWx6kqmwwqu99v6DLtv-p_ol2kU-8_CxCBGfgRJukcequI5DY3DetI2MxugzLpWCFXrpfKHZR-k5yMBBfndaNBCEPbHWN2bzw9ahT8=s2684" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1128" data-original-width="2684" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi_VSFW5seZIZb5C_qpDvUPWK82fBR7b18soUw9Woaa26FyOSUCAnWyjnfq3gSAGX_iH2tt2DYMcW_ak85VWUPWx6kqmwwqu99v6DLtv-p_ol2kU-8_CxCBGfgRJukcequI5DY3DetI2MxugzLpWCFXrpfKHZR-k5yMBBfndaNBCEPbHWN2bzw9ahT8=s16000" /></a></div><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><br class="Apple-interchange-newline" /><br /></span></b></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-14295861974599683342021-11-23T10:48:00.148+09:002021-11-26T11:32:20.477+09:00Data Intelligence 비지니스 사례 - Data Intelligence Cloud를 통한 고객 이탈 방지를 위한 데이터 프로세스 수행 절차<p> <b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">기업의 데이터 전문가 구성원들이 SAP Data Intelligence Cloud 솔루션의 도움을 받아서 데이터 중심의 혁신적 업무를 중단 없이 수행하는 모습을 설명합니다.</b></p><div><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></div><div><span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><div>데이터를 최대한 활용하는 것은 기업의 성공에 매우 중요합니다. 모든 데이터를 활용하면 중요한 통찰력을 발견할 수 있습니다. 하지만 분산된 하이브리드 환경에서 데이터 가치를 극대화하려면 어떻게 해야 할까요?</div><div><br /></div><div>다음은 통신 회사에서 고객 이탈률이 높은 이유를 파악하고 취해야 할 조치를 결정하려는 데이터 시나리오를 살펴보겠습니다.</div><div><br /></div><div><br /></div></b></span></span></div><div><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>비지니스 문제</b></span></div><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">A통신사는 계속된 고객 이탈에 대한 대응책으로 이탈이 예상된 고객군을 선별하여 마케팅 프로모션을 진행하려고 합니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>A통신사 데이터 전문가 구성원 - 데이터 엔지니어, 데이터 관리자, 데이터 과학자, 데이터 아키텍트 - 들은 SAP Data Intelligence Cloud 솔루션을 가지고 어떻게 자신들의 데이터 프로세스 업무를 구현할 것인지를 토론합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhBHJDnmwOPqz_MpbMXn1uwmdku1Lj8V-ib6kNgfHJI7X8RVJ44babHY9LJfgasuGtfsG6WD-W72LO2CO4KoDIL8DsEKFkVWcl_lL2uOEn6L826TYhlnqFK8WlRd0v2XpdEm0557T8oW5L0smAkBAiNVotnIbl0pprT23jppGX76UfQ5Ky6E82Qx0c1=s2554" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="726" data-original-width="2554" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhBHJDnmwOPqz_MpbMXn1uwmdku1Lj8V-ib6kNgfHJI7X8RVJ44babHY9LJfgasuGtfsG6WD-W72LO2CO4KoDIL8DsEKFkVWcl_lL2uOEn6L826TYhlnqFK8WlRd0v2XpdEm0557T8oW5L0smAkBAiNVotnIbl0pprT23jppGX76UfQ5Ky6E82Qx0c1=s16000" /></a></span></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>A통신사는 현재 고객과 관련된 데이터가 SAP S/4HANA , SAP DWC, AWS S3에 보관되어 있습니다.</b></span></p><div><span style="font-family: Nanum Gothic;">
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<div class="page" title="Page 6">
</div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjmTfN6HaNNPFtV49UOTZOGH1xAMpaBr4ZwKyp3-IMA8gANJhFCDgST-kLRYxg5XWA0pwERHCgFF9Xg2hBbLu7U1jV6BAcf3REi4jUJIEssQ0yn97tsYfe2pjDtbujKNRJ54m-cOkpSFCKWv4ikPa668AG7IemQzFEasA7BS6agIop6grxJXFTv4J6F=s1942" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="922" data-original-width="1942" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjmTfN6HaNNPFtV49UOTZOGH1xAMpaBr4ZwKyp3-IMA8gANJhFCDgST-kLRYxg5XWA0pwERHCgFF9Xg2hBbLu7U1jV6BAcf3REi4jUJIEssQ0yn97tsYfe2pjDtbujKNRJ54m-cOkpSFCKWv4ikPa668AG7IemQzFEasA7BS6agIop6grxJXFTv4J6F=s16000" /></a></div><br /><b><br /></b></span></div><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></div><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>데이터 조직 구성원 별 데이터 업무 수행</b></span></p><p><br /></p><p><b style="font-family: arial;"><span style="font-size: large;">1. 데이터 엔지니어</span></b></p><p><span style="color: #2b00fe; font-family: arial; font-size: medium;"><b style="background-color: white;">데이터 연결, 통합, 오케스트레이션</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence Cloud를 사용하면 원하는 방식으로 어디서나 모든 데이터를 검색하고 연결할 수 있습니다. 클라우드 및 온프레미스 전반에 걸쳐 정형, 비정형 및 스트리밍 데이터에 걸쳐 SAP 및 Non-SAP 시스템을 통합할 수 있습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터 엔지니어인 김대리가 고객 이탈을 줄이기 위해 데이터를 연결하고 하는 방법을 살펴보겠습니다.</b></p><br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><iframe allowfullscreen='allowfullscreen' webkitallowfullscreen='webkitallowfullscreen' mozallowfullscreen='mozallowfullscreen' width='1115' height='429' src='https://www.blogger.com/video.g?token=AD6v5dyZMra4vVLsDXqrWtqyNVa7-tj03k9jJjWed0WR79wvL56tDM0YQ0jq9Tz9qeFSSfVDtBXbBv1h-N8icfH0sw' class='b-hbp-video b-uploaded' frameborder='0'></iframe></div><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;">1단계</span> - 김대리는 고객과 고객 행동에 대한 사용 가능한 데이터를 연결하고 통합해야 합니다. S/4HANA와 S3에는 상세하고 집계된 고객 데이터가 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;">2단계</span> - SAP Data Intelligence Cloud의 Modeler에서 김대리는 신규 Data Pipeline을 생성합니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">S/4HANA의 고객 데이터에 대해 ABAP CDS Reader와 ABAP Converter Operator로 작업을 사용합니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Read File Operator는 AWS S3의 고객 기록 데이터에 대한 액세스하는 데 사용됩니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">3단계</span> - </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Python Operator는 고객 행동 및 현재 고객 데이터를 기반으로 고객 이탈 가능성을 처리하는 데 사용됩니다. 그런 다음 SAP Analytics Cloud의 이탈 대시보드에 전달되어 사용됩니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">김대리는 SAC 대시보드용 데이터를 제공하는 것 외에도 SAP HANA의 머신 러닝(ML)을 사용하여 이탈을 방지하기 위해 실행할 최상의 마케팅 캠페인을 결정합니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">4단계</span> - </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">HANA ML Inference Operator는 고객 이탈을 방지하기 위해 이탈 ML 모델을 가져오고 추론을 수행하는데 사용됩니다. 추론을 통한 Next Best Offer가</b><b style="font-family: "Nanum Gothic";"> 결정되면 SAP Integration Suite Operator는 마케팅 애플리케이션에서 마케팅 프로세스를 트리거하는 데 사용됩니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">요약</span> - </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence Cloud를 통해 김대리는 SAP 및 오픈 소스 처리 엔진을 사용하여 기업 전체에서 다양한 데이터를 연결, 통합, 오케스트레이션하는 방법을 확인할 수 있습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>2. 데이터 관리자</b></span></p><p><span style="color: #2b00fe; font-family: arial; font-size: medium;"><b>카탈로그와 프로파일링</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence Cloud는 <span style="background-color: white;">엔터프라이즈 데이터 거버넌스</span>를 지원하는 중앙 집중식 데이터 카탈로그를 제공합니다. DI 솔루션을 사용하면 데이터 프로파일링과 데이터 준비를 수행하고, 데이터 품질 규칙을 생성 및 모니터링하고, 데이터 리니지(계보)를 볼 수 있습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터 관리자인 금과장이 어떻게 이를 실행하는지 살펴보겠습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><iframe allowfullscreen='allowfullscreen' webkitallowfullscreen='webkitallowfullscreen' mozallowfullscreen='mozallowfullscreen' width='1114' height='431' src='https://www.blogger.com/video.g?token=AD6v5dx15imjRV6b6w3uSoWeK9FcmS1IDEL01zTrwYRMoSkKKQV27yMU9-eOvaPvUEPTE1BDl3LGKvpS9s7IL10reg' class='b-hbp-video b-uploaded' frameborder='0'></iframe></span></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">1단계</span> - Metadata Explorer를 사용하면 전체 데이터 환경에 대한 비즈니스 규칙을 검색하고, 이해하고, 적용할 수 있습니다. </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">금과장이 고객 데이터의 Fact Sheet를 찾기 위해 Data Catalog를 탐색합니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Fact Sheet에는 데이터 속성, 열 유형, 프로파일링 추세, 기타 세부 정보가 포함되어 있습니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">열은 데이터의 모양을 보여줍니다. Data Preview 탭은 실제 데이터에 대한 통찰력을 제공합니다. Lineage 탭은 데이터가 사용되는 방식을 보여줍니다. Review 탭에서는 데이터 관리자가 데이터를 평가할 수 있습니다. Relationship 탭에는 용어집, 태그, 모든 rule book이 표시됩니다.</b><p></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;">2단계</span> - Business Glossary는 기업 전체에서 명확하고 이해할 수 있도록 용어 및 정의의 중앙 공유 저장소를 제공합니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Business Glossary는 용어 간의 관계를 보여줍니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">3단계</span> - 금과장 은 고객 데이터에 대한 Business Rule이 있는지 확인해야 합니다. 금과장 은 정확성, 적합성, 일관성, 무결성을 검토(및 신규 규칙 생성)할 수 있을 뿐만 아니라 다른 규칙 및 범주를 생성할 수 있습니다. </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">금과장은 판매 데이터에 대해 규칙을 실행하여 결과를 봅니다. 이것은 데이터 품질의 변화를 쉽게 보여줄 수 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;">4단계</span> - Data Preview 내에서 Data Preparation를 실행할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 작업을 통해 Recipe(데이터 작업)를 구축하기 위한 Data Preparation 작업을 쉽게 생성할 수 있습니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">그런 다음 데이터 세트에서 준비를 실행하고 준비된 데이터를 저장할 수 있습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">요약</span> - </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">금과장 이 Data Catalog를 사용하여 데이터에 대한 신뢰를 구축하고 검색 가능한 Data Fabric을 생성하는 방법을 보았습니다.</b></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>3. 데이터 과학자</b></span></p><p><b><span style="color: #2b00fe; font-family: arial; font-size: medium;">머신 러닝 운영</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence Cloud를 통해 데이터 과학자는 도구를 사용하여 기계 학습(ML) 알고리즘을 개발합니다. SAP Data Intelligence Cloud는 예측 ML 알고리즘을 훈련하고 데이터 파이프라인에서 ML을 실행합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>데이터 과학자인 박과장이 이를 어떻게 수행하는지 살펴보겠습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><iframe allowfullscreen='allowfullscreen' webkitallowfullscreen='webkitallowfullscreen' mozallowfullscreen='mozallowfullscreen' width='1116' height='429' src='https://www.blogger.com/video.g?token=AD6v5dyVJ86fnoqNXON5DdBHcTYI9ulLA_nxoPoBtebh4D-MUUWvmEQsnQQiKXpsD-vhK7sGtjNX5xPL_IgBTTKmKg' class='b-hbp-video b-uploaded' frameborder='0'></iframe></span></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><br /><b><span style="color: #2b00fe;">1단계</span> - </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">박과장은 ML Scenario Manager를 사용하여 고객 이탈 예측 알고리즘을 만들고 실행합니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">ML Scenario Manager에서 관련 Jupyter 노트북에 액세스하여 데이터를 탐색합니다.</b><p></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;">2단계</span> - 박과장은 훈련, 추론, DWC로 예측 결과를 저장하는 3가지 Pipeline을 사용합니다. ML이 실행되는 추론 모델에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Python은 ML 실행에 사용됩니다. 예측 결과는 HANA Data Lake에 기록됩니다. sklearn 모델은 고객 이탈을 예측하는 데 사용됩니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">11행과 19행에서 시작하는 코드를 자세히 살펴보면 DWC에 대한 연결과 DWC 데이터 위에서 실행된 추론 모델을 볼 수 있습니다. HANA Data Lake</b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">에 대한 구성에서 데이터 레이크에 대한 연결과 데이터 레이크에서 데이터가 상주하는 위치를 볼 수 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;">3단계</span> - 3번째 Pipeline은 결과를 DWC로 push합니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">구성은 DWC에서 사용되는 table을 보여줍니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">4단계</span> - 실행 후 박과장은 Metadata Explorer로 이동하여 ML에서 생성된 실제 예측 데이터를 보여주는 결과 Preview를 볼 수 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">요약</span> - </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">박과장이 SAP Data Intelligence Cloud를 사용하여 ML 모델링, ML 훈련, ML 알고리즘 실행을 위한 데이터를 탐색하는 방법을 확인했습니다.</b></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>4. 데이터 아키텍트</b></span></p><p><b><span style="color: #2b00fe; font-family: arial; font-size: medium;">하이브리드 데이터 환경 관리</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence Cloud는 기존 SAP 도구를 재사용하고 분산 환경 전반에서 종단 간 환경을 관리합니다. 인프라에 구애받지 않고 기본적으로 클라우드 및 온프레미스 SAP 애플리케이션을 사용합니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이과장이 SAP Data Intelligence Cloud를 사용하여 하이브리드 환경을 관리하는 방법을 살펴보겠습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><iframe allowfullscreen='allowfullscreen' webkitallowfullscreen='webkitallowfullscreen' mozallowfullscreen='mozallowfullscreen' width='1115' height='430' src='https://www.blogger.com/video.g?token=AD6v5dwe2m-P_teT8g7jbzrsMF53XX9nrWJ_smwiw98Wosp0NUMcJGKjsHFyYT_8Ntl3YofItOrjlI1p_Sxh3vFpiQ' class='b-hbp-video b-uploaded' frameborder='0'></iframe></span></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><br /><b><span style="color: #2b00fe;">1단계</span> - 이과장</b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">은 SAP Data Services 작업을 실행하는 데이터 파이프라인을 만듭니다. 결과 데이터는 Python Operator에서 Kafka 스트리밍 데이터와 결합하여 ML 상관 관계의 데이터를 DWC에 기록됩니다.</b><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">2단계</span> - </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">ML 상관 관계를 위해 이과장은 SAP S/4HANA의 고객 데이터를 포함합니다. SAP Data Intelligence Cloud 데이터 파이프라인은 클라우드 및 온프레미스 처리 엔진에 모두 액세스할 수 있습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">3단계</span> - </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">기존 SAP Business Warehouse의 process chain도 데이터 파이프라인에서 실행할 수 있습니다. 이를 통해 하이브리드 및 다양한 환경에서 기존 온프레미스 SAP 도구를 ML과 결합하여 재사용할 수 있습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;">4단계</span> - 이과장</b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">은 이전에 SAP Information Steward에서 데이터 품질 규칙을 구축했습니다. SAP Data Intelligence Cloud를 사용하면 IS와 연결하여 데이터 품질 규칙 가져오기를 통해 SAP Information Steward를 원활하게 재사용할 수 있습니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이는 rule 을 공유, 유지, 관리, 통제함으로서 거버넌스와 품질 제어를 개선합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;">요약</span> - 이과장</b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이 SAP Data Intelligence Cloud를 사용하여 온프레미스 환경에서 기존 데이터 관리 솔루션을 재사용하는 방법을 확인했습니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이를 통해 클라우드에서 기존 데이터 시나리오를 재구축하는 대신 혁신에 집중할 수 있습니다.</b></p><p><br /></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-81462297398747396562021-11-22T19:34:00.007+09:002021-11-26T11:32:44.262+09:00SAP TechEd 2021 - Database & Data Management 트랙 정보<p> <b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 SAP TechEd 2021에서 소개된 Database & Data Management 트랙의 세부 세션에 대한 정보를 소개합니다. SAP 데이터 솔루션들에 대한 최신 기술 정보를 배우고 활용하실 수 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"></b></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh8pCvB6KL_9LPg0glE1U_V94Jthki1dvjS5b80jg6Ib9rpfX5XVp7Svw_cVdYzQ2L_v8DVXAu1MXTyybAM329yH9w_XQZttf6IhXsCPEjYDrq-Yiw6i79ZryNorhFmeS_iJXt7VR011wc/" style="clear: left; float: left; margin-bottom: 1em; margin-right: 1em;"><img alt="" data-original-height="550" data-original-width="1450" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh8pCvB6KL_9LPg0glE1U_V94Jthki1dvjS5b80jg6Ib9rpfX5XVp7Svw_cVdYzQ2L_v8DVXAu1MXTyybAM329yH9w_XQZttf6IhXsCPEjYDrq-Yiw6i79ZryNorhFmeS_iJXt7VR011wc/s16000/image.png" /></a><b style="font-family: "Nanum Gothic";"></b></div><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><b><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><b><br /></b></b></p><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/overview?url_id=social-glo-sap-blog-databasetrack" target="_blank">SAP TechEd 2021</a>는 11월 16일에 시작하여 48시간 논스톱 가상 경험을 제공하였습니다. SAP 솔루션에 대한 기술 이야기를 듣고, 영감을 얻고, 지식을 힘으로 바꾸십시오!</b></b><p></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">올해의 SAP TechEd는 가상 환경에서 쉽게 액세스할 수 있는 경험을 얻으실 수 있습니다. 가상 실습 워크샵을 통해 제품 지식을 더 깊게 담고, 강의 및 세부 세션을 듣고, 로드맵 강의를 통해 계획에 대해 배우고, Q&A 세션을 통해 전문가의 통찰력을 얻을 수 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Database & Data Management 솔루션은 SAP Business Technology Platform을 강화하여 단일 게이트웨이를 통해 모든 데이터에 대한 포괄적인 액세스를 통해 데이터 환경을 완벽하게 제어할 수 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이 트랙에서는 SAP HANA Cloud와 클라우드 중심 전략을 통해 데이터를 비즈니스 가치로 전환하는 방법과 SAP Data Intelligence를 통해 </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">기업 데이터를 효과적으로 관리하고, 고품질 데이터를 통합하고, 어디에 있든 고품질 데이터에 대해 조치를 취할 수 있는 방법을 배우게 됩니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">또한, SAP는 </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Database & Data Management 솔루션을 활용하여</b><b style="font-family: "Nanum Gothic";"> 비즈니스 프로세스에 인텔리전스를 제공하고 복잡성과 비용을 줄이고, 하이브리드 환경에서 데이터를 통합하고 모니터링하고, 새로운 통찰력을 발견하고, 데이터 관리를 단순화하고, 규정 준수를 보장합니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP TechEd 2021의 Database & Data Management 트랙에서는 SAP HANA Cloud, SAP Data Intelligence, SAP Master Data Governance, EIM Portfolio와 같은 주요 SAP 솔루션에 포커스하고 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span></span></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/overview?url_id=social-glo-sap-blog-databasetrack" target="_blank">SAP TechEd 2021</a>에서 Database & Data Management 트랙에서는 5개의 하위 트랙이 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>데이터 통합</b></span></p><p style="text-align: left;"><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence를 통해 여러 소스 시스템의 데이터를 통합하고 결합하여 운영 및 분석 용도 모두를 위한 통합 정보 세트를 생성하는 방법을 배웁니다.</b></p><p style="text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b></b></span></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Customer – Tchibo: <a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673664550013DFg" target="_blank">Use SAP Data Intelligence for Data Integration with Enterprise Applications [DAT102]</a></b></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673667330013GLZ" target="_blank">Integrate SAP S/4HANA with SAP Data Intelligence: Deep Dive and Hands-On [DAT161]</a></b></span></b></span></li></ul><p></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>데이터 거버넌스</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>비즈니스 프로세스 및 분석 통찰력을 최적화하기 위해 데이터를 이해, 통합, 정리, 관리 및 연결하는 방법을 배웁니다.</b></span></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Customer – Geberit: <a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673662720013R5G" target="_blank">Upscale to Hybrid: EIM and SAP Data Intelligence [DAT100]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673668280013PGb" target="_blank">Gain Hands-On Experience on SAP Master Data Governance, Cloud Edition [DAT162]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673675150013woM" target="_blank">Take a Modern and Future-Proof Approach to Master Data Management [DAT205]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673669200013ZdJ" target="_blank">Catalog, Discover, and Prepare: Data Governance with SAP Data Intelligence [DAT163]</a></b></span></li></ul><p></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>데이터 통찰</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence 및 SAP HANA와 같은 제품을 사용하여 데이터 증가 처리, 적시에 통찰력 생성, 조직의 사일로 극복과 같은 다양한 데이터 문제를 해결하는 방법을 배웁니다.</b></span></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673663640013PsW" target="_blank">Explore Hybrid Data Management in SAP Data Intelligence Cloud [DAT101]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673665470013bX8" target="_blank">Explore SAP Data Intelligence and Its Latest Updates [DAT103]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673666370013NYL" target="_blank">Create and Manage Data Flows Using SAP Data Intelligence [DAT160]</a></b></span></li></ul><p></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>SAP HANA Cloud 애플리케이션 구축 및 데이터 분석</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>트랜잭션 및 분석 애플리케이션 모두에 대해 SAP HANA에서 데이터를 모델링하고 처리하는 방법을 알아보세요. 실시간 의사 결정 지원을 위해 고성능 분석 쿼리를 빌드합니다. 기계 학습, 지리공간, 그래프, 문서 저장소 및 비정형 데이터 시나리오를 지원하기 위한 SAP HANA의 다중 모델 기반에 대해 배웁니다.</b></span></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673674180013s2m" target="_blank">Discover New Migration Possibilities to SAP HANA Cloud [DAT204]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673670210013ZTh" target="_blank">Develop Models (Calculation Views) for Data Analysis in SAP HANA Cloud [DAT200]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673678070013g5d" target="_blank">Unlock Value and Gain Deep Insights from Your Data with SAP HANA Cloud [DAT262]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673676240013bc5" target="_blank">Discover Collaborative Database Development in SAP HANA Cloud [DAT260]</a></b></span></li></ul><p></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>SAP HANA Cloud 관리</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>클라우드 또는 온프레미스에 배포된 데이터베이스를 관리하는 방법을 알아보세요. SAP HANA 데이터베이스 환경 관리에 포함된 다양한 작업을 살펴보세요. 경보 확인, 리소스 모니터링, 구성 관리, 백업 및 복구, 보안에 대한 작업을 검사합니다. 메모리 사용량, SQL 문 및 워크로드 분석과 같이 성능에 영향을 미치는 요소를 검색합니다.</b></span></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673673250013wjA" target="_blank">Tour the Data Lake for SAP HANA Cloud [DAT203]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673672240013gE2" target="_blank">Examine Perspectives on Security in SAP HANA Cloud [DAT202]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/16303673677150013hP0" target="_blank">Get Hands-On Experience with Administering and Operating SAP HANA Cloud [DAT261]</a></b></span></li><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://reg.sapevents.sap.com/flow/sap/sapteched2021/portal/page/sessions/session/1632521102605001ZLMe" target="_blank">Examine the Cloud-Native Features of SAP HANA Cloud and Discover the Value [DAT105]</a></b></span></li></ul><p></p><p></p><p><br /></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-13953189586491629452021-11-19T09:58:00.005+09:002021-11-26T11:33:03.652+09:00DI 구축사례 - AB InBev : SAP 데이터를 Data Lake로 실시간 통합<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 벨기에의 다국적 음료 기업인 AB InBev( AB인베브) 가 다양한 데이터의 통합 즉, SAP 및 Non-SAP 데이터를 Data Lake로 통합하기 위해 Data Intelligence Cloud를 선택한 사례를 소개합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : AB InBev(AB인베브)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : Leuven, Belgium</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">산업 : 식음료</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.ab-inbev.com/">https://www.ab-inbev.com/</a></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Anheuser-Busch InBev(AB InBev)는 벨기에에 본사를 둔 다국적 음료 대기업입니다. 150개국에서 600개 이상의 맥주 브랜드를 운영하고 있는 세계 최대 맥주 양조업체입니다. 가장 잘 알려진 브랜드로는 Stella Artois, Budweiser, Corona가 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiHZSOFYIn_tKv53n93uI-r4mIfg6usyUtzk4Q6meuqT7buwJ4SbDyOgkNYFFax2om_OA7J5NbYd-h8rc9UKTyv5c8Jb9DEHsMscJb4tAuH_joyGe49AMyhaESZE7NHnbL2AUNuU26iSN_TkmkeBU4i_Bo4-ks_DIFfIM3RG7NpSrW8EmLeIfYPZr2x=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1229" data-original-width="2048" height="240" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiHZSOFYIn_tKv53n93uI-r4mIfg6usyUtzk4Q6meuqT7buwJ4SbDyOgkNYFFax2om_OA7J5NbYd-h8rc9UKTyv5c8Jb9DEHsMscJb4tAuH_joyGe49AMyhaESZE7NHnbL2AUNuU26iSN_TkmkeBU4i_Bo4-ks_DIFfIM3RG7NpSrW8EmLeIfYPZr2x=w400-h240" width="400" /></a></span></div><span style="font-family: Nanum Gothic;">
<div class="page" title="Page 1">
</div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgo-XuyHJzBBfXJiBFkqoNiVEfgVaaSHuJWdK8nGDYx65LE3t2spLOAjPMn2zskD5F4Z43sWIoruQ8M1YP48iS6DAXOSCIouBg432x_8BScUAN9SJw-Dm2GJ6P6uOoPXfDylyQjdIMmrpR5t4XIVzsQAftxuEt4a6c9-w_8BbQd4JRGOju-MvcfomJz=s894" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="320" data-original-width="894" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgo-XuyHJzBBfXJiBFkqoNiVEfgVaaSHuJWdK8nGDYx65LE3t2spLOAjPMn2zskD5F4Z43sWIoruQ8M1YP48iS6DAXOSCIouBg432x_8BScUAN9SJw-Dm2GJ6P6uOoPXfDylyQjdIMmrpR5t4XIVzsQAftxuEt4a6c9-w_8BbQd4JRGOju-MvcfomJz=s16000" /></a></div><br /><b><br /><br /></b></span><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>고객 상황 및 문제</b></span></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>AB InBev는 S/4HANA, Central Finance, MDG 중심으로 글로벌 변환 프로그램인 Aurora를 진행하고 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>그들은 주요 Microsoft 고객이며 Azure에서 SAP 애플리케이션을 호스팅하고 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>그들은 SAP 및 Non-SAP 환경의 데이터를 통합하는 Brewdat이라는 Azure 기반 Data Lake를 구축하려고 합니다. 그들은 Brewdat 플랫폼에서 개발에만 집중하는 대규모 데이터 과학자 및 개발자 팀을 보유하고 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>기존 작업이 원활하게 실행되도록 하려면 SAP 데이터를 데이터 레이크에 복제해야 합니다. 따라서 주요 과제는 SAP 데이터와 Brewdat 플랫폼을 통합하는 것입니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Aurora 환경이 HANA 런타임 라이선스에서 실행되는 동안 AB InBev는 SAP에서 Brewdat으로 데이터를 전송할 때 제한 사항에 직면하고 되었습니다. 처음에는 3rd-party 솔루션(Azure)을 사용하여 이를 달성할 계획이었지만 결국 Data Intelligence Cloud를 사용하기로 결정했습니다.</b></span></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>솔루션 기대 및 장점</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>AB InBev는 Aurora 프로그램을 통해 비즈니스 가치를 가져와야 한다는 엄청난 압력을 받고 있으며, 첫 번째 가동이 몇 차례 지연된 후 더욱 그렇습니다. 회사 전체의 기존 운영에 대한 구현의 영향을 최소화하는 것이 중요합니다. AB InBev는 Data Intelligence Cloud가 기존 프로세스를 실행하는 데 필요한 데이터를 Aurora 프로그램이 배포되는 동안 계속 사용할 수 있도록 하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>또한 AB InBev는 Data Intelligence Cloud를 통해 Non-SAP 애플리케이션의 데이터를 필요한 경우 Aurora 환경으로 간소화하는 방법을 찾고 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>비지니스 구현</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>2가지 핵심 구현 사례는 다음과 같습니다.</b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">BW/4HANA에서 Azure Data Lake로 데이터 복제</span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">BW/4HANA는 Aurora 범위(S/4HANA, Central Finance, MDG), Ariba, Non-SAP 앱의 데이터 웨어하우스로 사용됩니다. 거기에서 데이터를 다른 데이터 세트와 결합하기 위해 데이터 레이크로 복제해야 합니다.</b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>MDG에서 Azure Data Lake로 데이터를 준실시간으로 복제 </b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Azure Data Lake는 회사의 마스터 데이터에 대한 허브 역할을 합니다. 연결된 응용 프로그램이 계속 작동할 수 있도록 하려면 MDG의 데이터를 거의 실시간으로 마스터 데이터 허브에 복제해야 합니다.</b></span></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>Why SAP Data Intelligence Cloud</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Data Intelligence Cloud는 SAP 환경을 HANA Enterprise Edition(라이선스)으로 이동하지 않고도 데이터 통합과 관련된 고객의 요구 사항을 해결할 수 있는 유일한 실행 가능한 솔루션입니다. 3rd party 솔루션은 복잡하고 볼륨이 큰 환경에서 최적의 성능을 보장할 수 없었습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>주요 차별화 요소는 전체 솔루션 포트폴리오에 Data Intelligence Cloud를 통합한 것입니다. 평가된 다른 솔루션은 성능 또는 규정 준수와 관련하여 주요 문제를 야기했습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>또한, 고객에게 Data Intelligence Cloud가 Cloud 기반의 Data Management의 Flagship 솔루션이라는 미래 비전 을 전달했습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>프로젝트 일정</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>초기 구현 사례는 2022년 4월 브라질에서 시작될 예정이며, </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">초기 사용 사례를 확장하여 브라질에 출시된 후 Data Intelligence Cloud의 사용량을 확대할 예정입니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><br /></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-22553235458250924242021-11-18T19:30:00.001+09:002021-11-26T11:33:21.041+09:00Data Lake 구축사례 - Itochu : 전사적 통합 데이터 인프라로 비즈니스와 작업의 재구축<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 일본의 글로벌 무역 회사인 Itochu Corporation(이토추) 가 S/4HANA, SAP HANA, SAP BusinessObjects BI를 통해 전사적 통합 데이터 인프라를 구축하여 실시간 보고 및 분석 업무 달성한 사례를 소개합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : Itochu(이토추)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : Osaka, Japan</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">산업 : Trading Company</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.itochu.co.jp/en/index.html">https://www.itochu.co.jp/en/index.html</a></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>메이저 글로벌 무역 회사인 ITOCHU Corporation(이토추)은 최고의 운영 상태를 유지하기 위해 실시간 보고 및 분석이 필요했습니다. 이를 가능하게 하기 위해, </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP S/4HANA를 채택하고 Premium Engagements 파트너 프로그램을 통해 SAP HANA 및 SAP BusinessObjects 비지니스 인텔리전스 솔루션을 포함한 SAP Business Technology Platform으로 전사적 차세대 통합 데이터 인프라를 구축했습니다. 사용자가 현재 가능한 즉각적인 비즈니스 통찰력을 활용할 수 있도록 ITOCHU는 비즈니스 부서 전반에 걸쳐 시스템 채택을 지원하는 전문가 그룹을 만들었습니다.</b></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEg8a9FERV09TXDY8t3OlCYQZ_8VHfI1XjjSNL9xQmuw8MkWLWgeqOJnZWyr-NJvwIG7nBBdnb1mEMRsoRNzSH0xZj3XEt9daSwNEtpzxkSilfKYZVLVYk5EadPEThtyzt22atloCP6YH7wpadVV4I_kqz2Zta7IBMMHmEfye7iIeWSI3Yen88JSkcGO=s1200" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="492" data-original-width="1200" height="262" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEg8a9FERV09TXDY8t3OlCYQZ_8VHfI1XjjSNL9xQmuw8MkWLWgeqOJnZWyr-NJvwIG7nBBdnb1mEMRsoRNzSH0xZj3XEt9daSwNEtpzxkSilfKYZVLVYk5EadPEThtyzt22atloCP6YH7wpadVV4I_kqz2Zta7IBMMHmEfye7iIeWSI3Yen88JSkcGO=w640-h262" width="640" /></a></div><br /><p></p><p></p><p></p><p></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>비지니스 목표</b></span></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>160여 년 전 린넨 무역 회사로 시작한 ITOCHU Corporation은 전 세계 63개국 120개 지점에서 대규모 글로벌 무역 사업으로 성장했습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>ITOCHU는 섬유, 기계, 금속, 광물, 에너지, 화학, 식품, 정보통신기술 등 다양한 제품의 국내 무역, 수출입 및 해외 무역을 하고 있습니다. 또한 일본 및 해외에서 금융, 부동산 및 비즈니스 투자에 적극적으로 참여하고 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>ITOCHU는 앞서가고 거래 파트너의 이익에 계속 서비스하기 위해 1970년대부터 비즈니스와 함께 발전해 온 복잡한 엔터프라이즈 IT 환경에 의존하였습니다. 그러나, 이러한 시스템은 회사가 그 순간에 운영해야 하는 손익계산서를 포함한 실시간 데이터를 제공할 수 없었습니다. 또한, ITOCHU는 개별 직원의 기술에 너무 의존하게 되어 새로운 IT 및 비즈니스 요구 사항을 수용하는 데 드는 시간과 비용이 증가했습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span></span></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>이러한 도전에 정면으로 맞서기 위해 ITOCHU와 ITOCHU Techno-Solutions Corporation은 지속 가능한 성장을 달성하기 위해 비즈니스 운영 방식과 업무 수행 방식을 재창조하는 것을 목표로 하는 현재 중기 관리 계획인 Brand New Deal 2020에 착수했습니다.</b></span></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>솔루션</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>차세대 ERP를 실현하기 위해 ITOCHU Techno- Solutions Corporation은 SAP S/4HANA로의 전환에 ITOCHU와 협력했습니다. 동시에 SAP HANA 플랫폼에 전사적 통합 데이터 인프라와 Data Lake를 구축했습니다. 이 시스템은 8개 ITOCHU 사업 산업 부문의 판매 거래 및 물류에 대한 모든 데이터를 집계합니다. ITOCHU는 또한 SAP BusinessObjects 비즈니스 인텔리전스(SAP BusinessObjects BI) 솔루션을 구현하여 기업 전체의 사용자를 위한 통합 데이터 집계 및 분석을 가능하게 했습니다. 회사는 Premium Engagements 파트너 프로그램을 통해 SAP와 협력했습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>이 통합 시스템은 불꽃놀이를 뜻하는 일본어 "HANABI"로 명명되었으며, ITOCHU는 이것이 비즈니스 급성장에 도움이 되기를 희망했습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">ITOCHU의 IT 계획 부서는 HANABI를 배포할 때 레거시 분석 시스템으로 시간이 지남에 따라 감소하고 있던 높은 지속적인 사용자 채택을 보장하기를 원했습니다. 사용자를 돕기 위해 팀은 BICC(비즈니스 인텔리전스 역량 센터)를 설립했습니다. IT 계획 비즈니스 프로세스 혁신 부서의 Saburo Kotake는 다음과 같이 설명합니다. "SAP HANA 및 SAP BusinessObjects BI 솔루션을 개발하는 엔지니어 팀이 있었습니다. HANABI를 출시하면서 시스템의 헬프 데스크 직원과 데이터 과학자가 이 그룹에 합류하여 현재 약 35명으로 구성된 BICC를 만들었습니다."</b></p><div style="text-align: left;"><i><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>“데이터 분석은 미래의 성공에 매우 중요합니다. SAP HANA와 </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP S/4HANA를 사용하면 수천 개의 트랜잭션 데이터 파일이 있어도 대용량 데이터를 축적하고 신속하게 대응할 수 있습니다.”<br /><div style="text-align: right;"><b style="font-size: small;">Saburo Kotake, Business Process Innovation Department, IT Planning Division, ITOCHU Corporation</b></div></b></i></div><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span></span></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b style="font-family: arial;"><span style="font-size: x-large;">구축 결과</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>HANABI를 사용하여 ITOCHU는 이제 사용자가 즉각적인 정보 요구 사항을 충족하기 위해 신속하게 데이터를 수집하고 보고서를 실행하는 데 도움이 되는 중앙 데이터 소스를 갖게 되었습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>BICC는 다양한 시스템에서 SAP HANA로 데이터를 전송하고 사용자가 볼 수 있도록 하기 위해 존재합니다. 또한 영업 및 관리 부서의 사용자가 보고서를 작성하고 데이터 활용에 대한 질문에 답변하고 일상 업무에서 데이터 사용의 중요성에 대한 인식을 높이는 작업을 돕습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Kotake는 "데이터 활용은 사용자의 기술에 의존했습니다. BICC는 이제 데이터 처리 방법에 대한 간단한 설명부터 보고서 작성 지원에 이르기까지 모든 것을 제공합니다. 또한 다양한 수준의 사용자를 위해 매주 실습 세미나를 실시합니다.” 라고 설명합니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">BICC의 노력은 성공으로 이어졌습니다. 잠재적인 사용자의 절반이 ITOCHU 전체에서 HANABI를 활용하고 있습니다. 이는 시스템이 구축되기 전에 데이터 분석을 활용하는 것보다 5배 더 많습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>HANABI는 또한 상당한 시간을 절약하고 있습니다. 기계 회사는 손익 보고서를 실행하는 시간을 4시간에서 20분으로 단축하여 매년 100시간 이상의 작업 시간을 절약할 수 있습니다. 수동 데이터 통합 및 집계도 과거의 일이 되어 오류 위험을 줄이고 전반적으로 작업을 더 쉽게 만듭니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>미래 방향</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>HANABI를 출시하고 SAP HANA에 Data Lake를 생성한 후 BICC는 먼저 ITOCHU의 일반 회계 부서와 긴밀히 협력하여 중요한 재무 보고서를 작성하는 데 도움을 주었습니다. 그 이후로 모든 비즈니스 산업 부문과의 관계가 더욱 긴밀해졌으며 비즈니스의 각 부분에 대한 더 깊은 이해를 통해 BICC에 권한을 부여하는 데 도움이 되었습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>앞으로 이는 BICC가 외부 데이터 소스를 HANABI와 통합하는 데 도움이 될 것입니다. 이는 비즈니스 부서에 새로운 분석 전략을 제안하고 공격적인 비즈니스 접근 방식을 추진하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">ITOCHU는 또한 SAP S/4HANA로 가능해진 지능형 기술을 활용할 계획입니다. Kotake는 "데이터 활용 전문가로서 우리는 AI와 머신 러닝을 사용하여 인간이 스스로 발견하기 어려운 통찰력을 사용자에게 제공할 것입니다."라고 말합니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>ITOCHU의 기업 애플리케이션 시스템 부서 총괄 관리자인 Zenichiro Urakami는 다음과 같이 설명합니다. "핵심 시스템의 안정적인 운영을 보장할 뿐만 아니라 비즈니스를 이해하고 운영하는 방법을 지속적으로 강화합니다.”</b></span></p><p><br /></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-83082358924517965242021-11-17T20:29:00.005+09:002021-11-26T11:33:40.194+09:00Data Lake 구축사례 - Acea : 하이브리드 데이터 환경을 통한 이기종 데이터 통합과 비용 절감 실현<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 이탈리아의 다중 유틸리티 회사인 Acea Group(에이시아) 가 다양한 등급의 스토리지 옵션을 이용해 SAP HANA Cloud와 HANA Cloud, Data Lake로 하이브리드 랜드스케이프를 구축함으로써 비용을 절감한 동시에 성능을 가속화하고 극대화한 사례를 소개합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : Acea Group(에이시아)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : Rome, Italy</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">산업 : Utility</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="http://www.gruppo.acea.it/en">http://www.gruppo.acea.it/en</a></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Acea Group은 물, 에너지, 조명, 폐기물 처리와 같은 최고 품질의 필수 서비스를 제공하는 이탈리아의 다중 유틸리티 회사입니다. 데이터 양이 증가함에 따라 Acea Group은 데이터 처리 기능을 확장해야 했습니다. SAP Cloud Platform, SAP HANA Service on Cloud Foundry에서 완전 관리형 클라우드 데이터베이스 서비스인 SAP HANA Cloud로 마이그레이션하여 이를 달성했습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP HANA Cloud로 구동되는 하이브리드 데이터 환경을 통해 Acea Group은 이제 클라우드의 확장성, 고급 데이터 레이크 스토리지 기능, 개선된 애플리케이션을 구축하였습니다.</b></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgAVrBQaE4SfLldsBecIP_ZCd74gUCJPT8wbtyfcs4WmVFnX9hvZM5iF0nriuy_4k2q2b79R8yG2wcb1B0VyNdFODyrpRchpcPyJ92UoBBrUEOJaUl8Vrydk3l_lIXfIlha6rD36iE3ilJKByFpI_GJ1TPy0btnZZL-il9rRPDRSZ-9P4qQxJSlJzZB=s492" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="275" data-original-width="492" height="358" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgAVrBQaE4SfLldsBecIP_ZCd74gUCJPT8wbtyfcs4WmVFnX9hvZM5iF0nriuy_4k2q2b79R8yG2wcb1B0VyNdFODyrpRchpcPyJ92UoBBrUEOJaUl8Vrydk3l_lIXfIlha6rD36iE3ilJKByFpI_GJ1TPy0btnZZL-il9rRPDRSZ-9P4qQxJSlJzZB=w640-h358" width="640" /></a></div><br /><p><br /><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p></p><p></p><p></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>비지니스 문제</b></span></p><p></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">다양한 비즈니스 라인을 가진 다중 유틸리티 회사인 Acea Group은 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 여기에는 SAP, Non-SAP, 온프레미스, 클라우드 소스가 포함됩니다. 이 데이터를 관리하기 위해 Acea Group은 클라우드 솔루션 중 하나인 Cloud Foundry에서 SAP HANA Service를 사용했습니다. 이 플랫폼에서 실행 중인 총 250GB의 서로 다른 8개 애플리케이션이 있었습니다. 그러나 미래의 증가한 데이터를 더 잘 처리하고 유연하게 다루기 위해서는 더 높은 개선이 요구되었습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이전 환경에서는 Acea Group이 실제 클라우드 사용량을 기반으로 스토리지 및 컴퓨팅 성능을 쉽게 확장할 수 없었습니다. 이러한 기능을 확장하려면 구현하는 데 많은 시간과 초기 비용이 필요했습니다. 비용과 성능을 모두 최적화하는 것도 어려웠습니다. 데이터 증가에 따라 확장할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 것도 어려운 일이었습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">요컨대, Acea Group은 가능한 최고의 고객 서비스를 제공하기 위해 훨씬 더 많은 민첩성과 유연성이 필요했습니다. 그들은 확장 기능, 내장된 Data Lake, 강력한 애플리케이션 플랫폼을 특징으로 하는 SAP HANA Cloud를 선택하게 되었습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>솔루션</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>1. SAP HANA Cloud 전환</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud로 마이그레이션함으로써 Acea Group은 그들이 찾던 확장 기능을 얻게 되었습니다. 대부분의 조직과 마찬가지로 Acea Group은 계속해서 증가하는 데이터를 처리합니다. 이제 컴퓨팅과 스토리지가 분리되어 조직에서 사용량에 따라 쉽게 확장 또는 축소할 수 있습니다. 로드가 많은 시간에는 초기 투자 없이 확장할 수 있었으며, 로드 부하가 줄어들면 축소됩니다. 결국 사용한 만큼만 비용을 지불하게 되었습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP HANA Cloud는 전체 관리형 서비스로 Acea Group의 생산성을 높이는 데 도움이 되었습니다. 이를 통해 데이터 저장이나 컴퓨팅 성능에 대해 걱정하지 않고 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있는 시간과 리소스를 확보할 수 있었습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><b style="font-family: arial;"><span style="font-size: large;">2. HANA Cloud, Data Lake 구축</span></b></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Acea Group이 SAP HANA Cloud를 통해 얻은 개선 사항으로 리소스 확장 또는 축소라고 할 수 있으나, 이것은 단지 하나일 뿐입니다. <span style="background-color: #fcff01;">실제 더 많이 개선된 데이터 환경의 핵심 부분은 Cloud Data Lake 서비스인 HANA Cloud, Data Lake를 도입하여 적용했다는 점입니다. </span></b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이제 Acea Group의 모든 데이터를 합리적인 수명 주기로 관리할 수 있습니다. SAP HANA Cloud의 계층화 옵션 덕분에 중요한 데이터는 인메모리 스토리지에 계속 저장하고 데이터는 데이터 레이크에 저장할 수 있습니다. 이를 통해 이전 콜드 데이터 스토리지 솔루션에서는 불가능했던 고속 성능을 제공하면서 비용을 절감할 수 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><b><b style="font-family: arial;"><span style="font-size: large;">3. 강력한 애플리케이션 구축</span></b></b></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터를 최대한 활용하기 위해 Acea Group은 다양한 이해 관계자가 사용할 수 있는 강력한 애플리케이션을 구축해야 한다는 것을 알고 있었습니다. SAP HANA Cloud는 애플리케이션 개발을 위한 친숙한 환경을 제공하므로 개발자가 올바른 도구와 프레임워크를 빠르게 시작할 수 있습니다. 시작하기 위해 샌드박스에서 프로덕션에 이르기까지 4가지 다른 환경에서 8개의 애플리케이션(Java, SAP, Android 앱 포함)을 쉽게 마이그레이션했습니다. SAP HANA Cloud로의 전체 마이그레이션은 비즈니스 연속성과 정규 운영에 전혀 영향을 주지 않고 원활하게 완료되었습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">하지만 기존 앱을 SAP HANA Cloud에서 제공하는 유연한 환경으로 마이그레이션하는 것은 시작에 불과했습니다. 처음부터 Acea Group은 이 새로운 환경을 활용하는 완전히 새로운 앱을 구축하기를 원했습니다. 이 새로운 플랫폼을 통해 이러한 앱은 더 나은 성능, 개선된 데이터 소비 및 관리하기 쉬운 데이터베이스 관리를 즐길 수 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP HANA Cloud는 또한 SAP Cloud Application Programming Model(CAPM)을 지원하여 완전히 새로운 기능을 제공합니다. 이 언어, 라이브러리, 도구 프레임워크는 Acea Group과 같은 조직이 엔터프라이즈급 애플리케이션을 구축하는 방법을 개선하도록 했습니다. 이 프레임워크를 통해 조직은 앱 구축 기능을 향상시킬 수 있었습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>미래 방향</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP HANA Cloud로 마이그레이션함으로써 Acea Group은 필요한 유연한 하이브리드 데이터 환경을 확보했습니다. 그들은 진정한 확장성을 얻었고, 핵심 기능으로 내장된 HANA Cloud, Data Lake를 사용하며 저렴한 비용으로 많은 양의 데이터를 저장할 수 있었습니다. 동시에 개발자 친화적인 환경은 어떤 상황에서도 혁신적인 앱을 구축하는 데 도움이 되었습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이 모든 유연성은 Acea Group의 시작에 불과합니다. 미래에는 SAP HANA Cloud를 사용하여 SAP S/4HANA 및 타사 클라우드 소스와 같은 온프레미스 소스의 모든 데이터를 중앙에서 관리하게 될 것입니다. Acea Group은 데이터 전략을 더욱 향상시키는 데 필요한 도구를 보유하고 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-43641290545915933582021-11-17T11:14:00.008+09:002021-11-26T11:34:06.783+09:00Data Lake 구축사례 - MLOGICA : 하이퍼스케일 빅데이터 분석을 통한 고객역량 강화<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 미국 IT Service Management 회사인 mLOGICA가 자사의 대표 Big Data Analytics 솔루션인 CAP*M의 빅데이터 저장소로 HANA Cloud, Data Lake를 선택하여 CAP*M를 사용하는 고객이 기업의 수익성을 높일 수 있도록 지원한 활용 사례를 소개합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : MLOGICA</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : Las Vegas, Nevada, United States</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">산업 : IT Service Management</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.mlogica.com/">https://www.mlogica.com/</a></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>2004년에 설립된 MLOGICA는 전 세계에 분산된 엔터프라이즈 데이터를 고급 분석 및 클라우드 현대화를 통해 고객이 기업의 수익성을 높일 수 있도록 지원하는 IT Service Management 회사입니다. CAP*M은 첨단 빅데이터 분석 솔루션으로 MLOGICA의 대표 제품입니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">CAP*M은 방대한 양의 정형, 비정형, 반정형 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 그러나 데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라 CAP*M에는 보다 유연하고 확장 가능한 클라우드 플랫폼이 필요했습니다. MLOGICA는 SAP IQ를 기반으로 빌드된 HANA Cloud, Data Lake가 클라우드 환경에서 이런한 문제들을 해결할 수 있다고 판단하여 자사의 Big Data Analytics 플랫폼으로 선택했습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">CAP*M은 이미 엄청난 양의 데이터를 적재할 수 있습니다. MLOGICA의 </b><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Strategic Alliances & Marketing</b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";"> 부사장인 Michael Kane에 따르면 "우리에게 필요한 것은 데이터 적재 기능을 유지하면서 클라우드에서 확장할 수 있는 방법입니다. SAP HANA Cloud, Data Lake를 사용하면 고객이 하루에 페타바이트 규모의 데이터를 수집하는 경우에도 스토리지를 쉽게 확장할 수 있습니다." 라고 설명했습니다.</b></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiMKleQGJZ95D6suvRTs-fPikZ5w7Z34eZhs4f1JmUaNu7jEt5Mj4yuqxRz9xDC_jyrOpBbESPJ3lUSHa2a_uJ2prV9qoEPiqtl08vwoXSzwrKRD2atJB4MESw7LdxV88Y6MhVAZRfuJujbt7zCk4A2ziwM9J6zq7nQiZrcfO5PBdGFOZ6Lx0x9A-NB=s614" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="350" data-original-width="614" height="364" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiMKleQGJZ95D6suvRTs-fPikZ5w7Z34eZhs4f1JmUaNu7jEt5Mj4yuqxRz9xDC_jyrOpBbESPJ3lUSHa2a_uJ2prV9qoEPiqtl08vwoXSzwrKRD2atJB4MESw7LdxV88Y6MhVAZRfuJujbt7zCk4A2ziwM9J6zq7nQiZrcfO5PBdGFOZ6Lx0x9A-NB=w640-h364" width="640" /></a></div><br /><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b><p></p><p></p><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 문제</span></b></p><p></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">MLOGICA의 고객은 CAP*M을 사용하여 전 세계에서 엄청난 양의 데이터를 수집합니다. 스마트 미터에서 수집한 유틸리티 데이터부터 원격 또는 차단된 지역의 센서 데이터 정찰 및 수집에 이르기까지 다양한 용도로 사용됩니다. 이러한 서로 다른 소스에서 수집되는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 MLOGICA는 보다 민첩한 방식으로 확장하여 이러한 데이터 증가에 직면하고 있었습니다. 그러나 기존 온프레미스 인프라를 확장하려면 하드웨어 구입에서 물리적 설치에 이르기까지 많은 비용과 시간이 소요되었습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>고객은 한 번에 엄청난 양의 데이터를 업로드해야 하는 경우가 많습니다. 로드 시간이 많이 걸리기 때문에 느린 업로드 속도는 성능에 영향을 미쳤습니다. 또한, 분석되는 데이터의 양은 지속적으로 유동적이여서, MLOGICA는 가능한 최상의 성능을 위해 리소스를 효율적으로 할당하기 위해 스토리지 및 컴퓨팅 성능을 관리하는 보다 탄력적인 방법이 필요했습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>MLOGICA는 CAP*M 외에도 다양한 데이터베이스 서비스를 제공하는 회사로서 설치, 업그레이드 및 백업과 같은 일상적인 관리 작업을 최소화하는 방법도 원했습니다. 그렇게 하면 회사는 개발과 미래 혁신에 더 집중할 수 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjyIayPVIiyCghK2CnAjGW4sj681U0G5S3EAvXZhnhRLbZjeDlBvnvB1Tzu7xQAIczNZN86nIajL7HmRxuYQKF_UZH4xNDDamqMhLp9BRfVsuJ5XMVfMwmZURzGFbwH7ek49vXoMQfSBEun7MvAMpz8g2Uy8BYNidKf-W22XcqhQuoQGziM9XBFQ8t5=s2404" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1192" data-original-width="2404" height="318" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjyIayPVIiyCghK2CnAjGW4sj681U0G5S3EAvXZhnhRLbZjeDlBvnvB1Tzu7xQAIczNZN86nIajL7HmRxuYQKF_UZH4xNDDamqMhLp9BRfVsuJ5XMVfMwmZURzGFbwH7ek49vXoMQfSBEun7MvAMpz8g2Uy8BYNidKf-W22XcqhQuoQGziM9XBFQ8t5=w640-h318" width="640" /></a></div><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>솔루션</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>새로운 SAP HANA Cloud, Data Lake는 SAP IQ를 기반으로 합니다. 그 설계를 통해 엄청난 양의 데이터를 수집하고 페타바이트 규모의 분석을 수행할 수 있습니다. SAP HANA Cloud, Data Lake를 사용하면 클릭 한 번으로 더 많은 스토리지 공간을 추가할 수 있으므로 확장이 그 어느 때보다 쉬워집니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud, Data Lake는 확장 시 컴퓨팅과 스토리지를 분리하는 기능도 부여합니다. 이러한 유연성을 통해 MLOGICA는 워크로드가 변경되는 동안 전력을 동적으로 조정할 수 있ㅇ습니다. 분석 기간이 많을 때는 컴퓨팅 파워를, 로드가 많을 때는 스토리지 파워를 높일 수 있어 리소스가 적절하게 활용되는 동시에 성능을 극대화할 수 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>완전 관리형 서비스형 데이터베이스인 SAP HANA Cloud는 설정하기 쉽습니다. 고객이 CAP*M 라이선스를 구매하면 MLOGICA는 SAP HANA Cloud 데이터 레이크 인스턴스를 간단히 배포할 수 있습니다. 이렇게 하면 관리 및 유지 관리가 SAP에서 직접 처리되기 때문에 관리 작업의 많은 부분이 제거됩니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p></p><ul></ul><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><p style="-webkit-text-stroke-width: 0px; color: black; font-family: "Nanum Gothic"; font-size: medium; font-style: normal; font-variant-caps: normal; font-variant-ligatures: normal; font-weight: 700; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-decoration-color: initial; text-decoration-style: initial; text-decoration-thickness: initial; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px;"></p><p style="-webkit-text-stroke-width: 0px; color: black; display: inline; font-family: Times; font-size: medium; font-style: normal; font-variant-caps: normal; font-variant-ligatures: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-decoration-color: initial; text-decoration-style: initial; text-decoration-thickness: initial; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b></b></span></p></b><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">구축 결과</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud, Data Lake는 MLOGICA의 데이터베이스 관리를 단순화하는 데 도움이 되었습니다. 확장은 더 이상 추가적인 하드웨어 및 유지 관리가 필요하지 않으며, 클라우드의 유연성을 통해 MLOGICA는 필요에 따라 컴퓨팅 및 스토리지 전력을 조정할 수 있어 TCO에 대한 제어가 향상되었습니다. 일상적인 관리 작업에서 MLOGICA 리소스를 절약함으로써 SAP HANA Cloud, Data Lake는 개발 리소스를 확보하고 미래에 직면한 프로젝트에 더 많은 시간을 할애할 수 있었습니다.</b></span></p><p><b><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이러한 장점 외에도 MLOGICA는 마이그레이션을 위해 데이터를 다시 포맷하거나 조정할 필요 없이 기존 IQ 데이터베이스를 데이터 레이크인 HANA Cloud, Data Lake로 마이그레이션할 수 있습니다. 이 호환성은 기존 클라이언트 설정을 유지함으로써 공급자로서의 MLOGICA의 역할을 단순화했습니다.</b></p><p><br /></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-39200240891542613192021-10-30T19:33:00.002+09:002021-11-26T11:32:06.994+09:00DI 구축 사례 - Swarovski : SAP 데이터와 웹 데이터의 분석을 통한 고객 통찰력 확보<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 크리스털, 보석, 유리 가공, 조명 솔루션 등을 공급하는 스와브로스키(Swarovski)사가 고객 마케팅 캠페인 강화를 위해 SAP Data Intelligence를 도입하여 다양한 이기종 데이터의 통합과 머신 러닝 모델 개발에 활용한 사례를 소개합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : Swarovski(스와로브스키)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Wattens</b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">, Austria(와튼스, 오스트리아)</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>산업 : Retail</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.swarovski.com/">https://www.swarovski.com/</a></b></span></p><p><span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>스와로브스키는 보석과 고품질 크리스털, 진품 원석, 크리드 스톤, 액세서리 및 조명 솔루션과 같은 완제품을 디자인, 제조, 판매합니다. 1895년 오스트리아 Wattens에서 작은 수정 제조 사업으로 시작하여 매일을 특별하게 만드는 글로벌 기업으로 성장했습니다. 풍부한 역사와 창의성의 문화를 가진 스와로브스키는 성장과 디자인, 창의성, 기술 혁신의 최전선에서 그 위치를 유지하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 2020년 기준, 스와로브스키는 27,000명 이상의 직원과 함께 26억 유로의 연간 매출을 기록했습니다.</b></span></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjaPtIEkmVVVvUFXjOThWksSifhk5hvTv4d5HN7dLwARQ5II9JfgaNTTXeo3xtqHHI-imNNodXqVLCL8-qztpFiusSJJrpaKhc_JcKmH9u43orwLBxH7PFJqQ4kFZRlXkCanAlY9CyfSV8YuUwfn1b44SdnjwBHAvSDPxuyqIIHfbBrFHU8ZycPZ5df=s1155" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="493" data-original-width="1155" height="273" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjaPtIEkmVVVvUFXjOThWksSifhk5hvTv4d5HN7dLwARQ5II9JfgaNTTXeo3xtqHHI-imNNodXqVLCL8-qztpFiusSJJrpaKhc_JcKmH9u43orwLBxH7PFJqQ4kFZRlXkCanAlY9CyfSV8YuUwfn1b44SdnjwBHAvSDPxuyqIIHfbBrFHU8ZycPZ5df=w640-h273" width="640" /></a></span></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><br /><b><br /></b></span><p></p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><br /></span><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 문제</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Swarovski는 1982년부터 SAP 고객사였고 다양한 SAP 솔루션 - SAP ERP on HANA, CRM on HANA, BW on HANA, Leonardo / Machine Learning, </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">IBP, Ariba, PO, BI, EWM, BTP, Fiori, CAR, GTS, APO, DMC, SAC, Marketing Cloud, Commerce - </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">을 사용해오고 있었습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Google Analytics 솔루션을 도입하면서 다양한 이기종 시스템 - SAP + Google + File System - 간의 데이터 통합 및 액세스 문제로 인한 고객 마케팅에 대한 효율성이 저하되었습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Google의 웹 분석 데이터와 SAP의 고객 데이터 간의 통합 제한으로 인해 고객의 통찰력이 제한되어, </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Swarovski의 데이터 과학자는 효과적인 마케팅 캠페인을 위 한 머신 러닝 모델의 개발과 SAP 및 Google 데이터에 대한 액세스 권한이 필요했습니다.</b></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>비지니스 목표 및 기대</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Swarovski는 SAP Data Intelligence를 통해 이슈를 해결하고 개선하였습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">• SAP 시스템의 고객 및 상업 정보를 Google 시스템의 광고 및 웹 분석 데이터오 통합의 용이성 - </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP BW, SAP CRM, Hybris Marketing Cloud, Google Big Query, Google Cloud Storage 에 대한 데이터 통합</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 통합된 데이터를 통해 머신 러닝 모델의 개발의 편의성 및 프로젝트 관리의 용이성</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">• </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">개발된 머신 러닝 통찰력을 SAP 시스템에 다시 제공하는 파이프라인 프로세스 구축</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span></span></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 온프레미스와 클라우드 간의 하이브리드 데이터 흐름 자동화</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">• 더 스마트한 머신 러닝 기반의 고객 상호 작용이 가능함</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">Why SAP</span></b></p><ul></ul><span><p style="font-family: "Nanum Gothic"; font-weight: bold;"></p><p style="text-align: left;"></p><ul style="font-family: "Nanum Gothic"; font-weight: bold;"><li>Swarovski는 POC 과정과 결과를 통해 SAP Data Intelligence가 이기종 데이터 시스템 간의 데이터 액세스 및 통합의 용이성</li></ul><p></p><ul style="font-family: "Nanum Gothic"; font-weight: bold; text-align: left;"><li>현존하는 지능형 기술인 머신 러닝의 개발 및 운영 환경의 접목에 대한 매우 편리함을 인식함</li></ul><p></p><ul style="font-family: "Nanum Gothic"; font-weight: bold; text-align: left;"><li>SAP 시스템 환경에 대한 긴밀한 통합 및 Google에 대한 개방형 통합 서비스</li></ul><p></p><p></p><ul style="font-family: "Nanum Gothic"; font-weight: bold;"><li>특히, ABAP 기반 시스템과의 데이터 통합의 간편성</li></ul><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></div><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>감사합니다.</b></span></div><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></div><p></p></span><ul><p></p><p></p><p></p></ul>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-61286304067679859262021-10-20T19:21:00.002+09:002021-11-26T11:31:49.986+09:00Data Intelligence - 비지니스 사례집<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 SAP Data Intelligence를 활용하여 다양한 산업에서 다양한 비지니스 영역에서 활용하는 비지니스 사례를 소개합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>개요</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>많은 데이터 자산 안에 잠겨 있는 진정한 비즈니스 가치를 얼마나 잘 극대화할 수 있느냐에 따라 오늘날의 시장에서 경쟁하고 승리할 수 있는지 여부가 결정됩니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence는 엔터프라이즈 AI와 지능형 정보 관리을 결합하여 데이터 자산을 비지니스가 가능한 통찰력으로 전환합니다.</b></span></p><p><span style="color: #2b00fe; font-family: arial; font-size: large;"><b>SAP Data Intelligence 비지니스 사례집(<a href="https://www.sap.com/dataintelligenceusecases" target="_blank">http</a>, <a href="https://www.sap.com/docs/download/2019/09/d86d8fbf-657d-0010-87a3-c30de2ffd8ff.pdf" target="_blank">pdf</a>)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiSFLt1QlvoQdHOluGoTt26UhLh144F74Tl9KyeZAcZnO4KOuFfmkHEslLyaAtxyKy4g03Y8qf3zvioXOeTLfv0oZhQ2PUbqVeLR5WyO2WZIMhZtNrbl5JJWQLBC3_g0DO0Fv2VJpzL4ZISXa0sfMPIItRsCxwzaJdWpxBBAG_axqLhLEDYwwpTVWWk=s2034" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="808" data-original-width="2034" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiSFLt1QlvoQdHOluGoTt26UhLh144F74Tl9KyeZAcZnO4KOuFfmkHEslLyaAtxyKy4g03Y8qf3zvioXOeTLfv0oZhQ2PUbqVeLR5WyO2WZIMhZtNrbl5JJWQLBC3_g0DO0Fv2VJpzL4ZISXa0sfMPIItRsCxwzaJdWpxBBAG_axqLhLEDYwwpTVWWk=s16000" /></a></span></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><br /></div><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">산업 및 LOB 시나리오</span></b></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence는 다양한 산업 영역에서 활용할 수 있는 비지니스 시나리오 사례를 소개합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiupX9U8SAIKG6TCI_iMaFUSK5pUFfUfJJSQOpVg-u55QIyidO7w7QeVOGO1EhEOBNyAF9CpxoGABWeVOZnicZFldX-AwZmW380MpEln1aS0Rxph4GjA-NIgyKkYIiu304h3H1PJXVh2uiI2C445JTt_cJF8rebTN1jueYOf4Gh_SVLzefIWlf27AQU=s1249" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1004" data-original-width="1249" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiupX9U8SAIKG6TCI_iMaFUSK5pUFfUfJJSQOpVg-u55QIyidO7w7QeVOGO1EhEOBNyAF9CpxoGABWeVOZnicZFldX-AwZmW380MpEln1aS0Rxph4GjA-NIgyKkYIiu304h3H1PJXVh2uiI2C445JTt_cJF8rebTN1jueYOf4Gh_SVLzefIWlf27AQU=s16000" /></a></span></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></span></p>산업 및 LOB 시나리오 사례는 SAP Data Intelligence를 중심으로 구현할 수 있으며, 또한 </b></span><b>SAP Data Warehouse Cloud, SAP HANA, SAP ERP, SAP S/4HANA, SAP Cloud for Service, SAP Business Warehouse 등과 같은 여러 시스템을 사용합니다.</b></span><p></p><p><br /></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-25017384889982975022021-10-20T17:43:00.009+09:002021-11-26T11:31:35.767+09:00Data Intelligence 비지니스 사례 - 제조 공정의 품질 예측<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 제조 공정에서 발생하는 제품 품질의 이슈에 대해 개선하고 예방하기 위해 </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence를 활용하여 품질 예측 모델의 개발 검증 및 실시간 스코어링 태스크를 통해 제조 공정의 품질을 실시간 모니터링하는 비지니스 사례를 소개합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>배경 및 목표</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>폴리머 제조 공정 과정에서 발생하는 제품 품질 이슈로 많은 비용과 시간이 낭비되고 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>공장 관리자는 제조 과정에서 품질이 저하될 때 데이터 패턴을 발견하여 품질 저하를 방지하기 위해 사전 예방 조치를 취하길 원합니다.</b></span></p><p><b><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>데이터 관리와 머신 러닝 기술을 활용하여 제조 과정에서 발생되는 제품의 센서 데이터를 실시간 모니터링하여 제품 품질을 예측하는 데이터 프로세스를 구축하려고 합니다.</b></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><br /></div><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">데이터 프로세스 구성도</span></b></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP BTP 솔루션인 Data Intelligence Cloud, DWC, SAC를 사용하여 구성합니다.</b></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgkRGfSt6g_FQOzQORlm5Y8EMYxM-MgMZcbOG5MLdFhW22us3UbEbo3R8Gx49cNC3IMSGvHBrFb2aqTEocJnts1W6ftO25ON-Ge3czcazFB1UFpqYZw0gMLyiYde2VKdLJvJeuqQ-IrsYUdcH_fxS5AOI4b-u_2r2TJEJu2hfkMdyjcfdhFpDDI1QRM=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1115" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgkRGfSt6g_FQOzQORlm5Y8EMYxM-MgMZcbOG5MLdFhW22us3UbEbo3R8Gx49cNC3IMSGvHBrFb2aqTEocJnts1W6ftO25ON-Ge3czcazFB1UFpqYZw0gMLyiYde2VKdLJvJeuqQ-IrsYUdcH_fxS5AOI4b-u_2r2TJEJu2hfkMdyjcfdhFpDDI1QRM=s16000" /></a></div><div><p style="text-align: left;"><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>데이터 소스</b></span></p><div><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>S/4HANA - </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Batch, Stock, Quality, Supplier, Notification Data</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>OSISoft PI System - Sensor Data</b></span></li></ul><p></p></div><p style="text-align: left;"><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>SAP BTP</b></span></p><div><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Data Intelligence Cloud - 품질 예측 모형 개발, 실시간 스코어링 파이프라인 태스크</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Data Warehouse Cloud - Top Floor인 S/4HANA 마스터 데이터와 Shop Floor인 PI System의 센서 데이터를 결합, 예측된 결과 데이터 저장</b></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Analytics Cloud - 원천 및 예측 데이터의 시각화</b></li></ul><p></p></div></div><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>예측 모형 개발 및 검증</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Data Intelligence의 ML Scenario Manager의 JupyterLab에서 Python과 HANA ML을 사용하여 예측 모델을 개발하고 검증합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>ML Scenario Manager - 모델 개발 관리</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEja9k7JCDOgIyN1eXa2FQRwRUs5Nsb34gMXTCo22m-i1yLz1AWiZT_RKfP6bXXPMTAa5rsODcOiBXl-l7PqEjKQFQLw77JBsPkW0lDwI9U0fg6dbbUmLK_Z-LwmU8dfO7qv6FxS4Eqti5k0BbbSr8tLRK3WdgU1FA-M2ts7BazGmIglYQyChh4R3kcl=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1146" data-original-width="2048" height="358" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEja9k7JCDOgIyN1eXa2FQRwRUs5Nsb34gMXTCo22m-i1yLz1AWiZT_RKfP6bXXPMTAa5rsODcOiBXl-l7PqEjKQFQLw77JBsPkW0lDwI9U0fg6dbbUmLK_Z-LwmU8dfO7qv6FxS4Eqti5k0BbbSr8tLRK3WdgU1FA-M2ts7BazGmIglYQyChh4R3kcl=w640-h358" width="640" /></a></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span><p></p><p><span style="font-family: arial; font-size: large;"><b>JupyterLab - 모델 개발 환경 도구</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjrmAV-obrHQ_6-bgB6xGKfjvkuKoQ85mB-bt9LFpDgToXrIJAG-YLxePD0zc9P8KCJiOTKZkz8c-Xoe5_g8rcodtfNZW_1HPaVoevdLVeFiNwoPexbEFG1Qu4XFUWWJHJ0fhs4cOXywdF-RtxOfPK9XaDcfb07jg2KxQOFFibkH62TcALdgpPD4p9j=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1122" data-original-width="2048" height="350" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjrmAV-obrHQ_6-bgB6xGKfjvkuKoQ85mB-bt9LFpDgToXrIJAG-YLxePD0zc9P8KCJiOTKZkz8c-Xoe5_g8rcodtfNZW_1HPaVoevdLVeFiNwoPexbEFG1Qu4XFUWWJHJ0fhs4cOXywdF-RtxOfPK9XaDcfb07jg2KxQOFFibkH62TcALdgpPD4p9j=w640-h350" width="640" /></a></span></div><p></p><p><br /></p><p><span></span></p><p style="clear: both; text-align: left;"><span><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">탐색적 데이터 분석(EDA)</span></b></span></p><p style="clear: both; text-align: left;"><span><b><span style="font-family: arial; font-size: medium;">DWC 연결 및 학습 데이터 조회</span></b></span></p><div class="separator" style="clear: both; font-family: "Nanum Gothic"; text-align: left;"><span><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjxwxk2bV-MVb9ZF1XgbSF5FLIm9jTajUPbma8MLSAOIpAVaAPZAIhWlpGUaZydg1KUgY7w6oKsqp3-pS0ZiuQJTcUFVplGdGJjhB9SCgg5IlFz7Z36i9QEqm-7Z5F2iqPF_58I6S3GgCd3AUSEUx43zh-c_Qf9Y3SW-MH1k_v1fY3l2YMgmGwg4ubu=s1872" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="536" data-original-width="1872" height="184" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjxwxk2bV-MVb9ZF1XgbSF5FLIm9jTajUPbma8MLSAOIpAVaAPZAIhWlpGUaZydg1KUgY7w6oKsqp3-pS0ZiuQJTcUFVplGdGJjhB9SCgg5IlFz7Z36i9QEqm-7Z5F2iqPF_58I6S3GgCd3AUSEUx43zh-c_Qf9Y3SW-MH1k_v1fY3l2YMgmGwg4ubu=w640-h184" width="640" /></a></span></div><p style="text-align: left;"><span><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><b style="font-family: Times;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">Label 결측치 Box Plot</span></b></b></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjKa2bv_AmqZnziMgITx7UKbq75IRmwDTHGqIjHAK7wZVUA-39Dv-En00xxCDvcJCKB9NQJBucighebLI2qbZ6YpzFY9VUBR4QAuckh6lDjgO11lOCNMYVILVy829ekRdcnzdJYf_JNXNakWXN8M0Pr-BadJ2Q7vMf4Ti3E7_Ip0ImkW6i7vCqN2fyi=s908" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="568" data-original-width="908" height="250" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjKa2bv_AmqZnziMgITx7UKbq75IRmwDTHGqIjHAK7wZVUA-39Dv-En00xxCDvcJCKB9NQJBucighebLI2qbZ6YpzFY9VUBR4QAuckh6lDjgO11lOCNMYVILVy829ekRdcnzdJYf_JNXNakWXN8M0Pr-BadJ2Q7vMf4Ti3E7_Ip0ImkW6i7vCqN2fyi=w400-h250" width="400" /></a></div><p style="text-align: left;"><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><b style="font-family: Times;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">Label Instance 수</span></b></b></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhkNlir9-8Npdshxcocv8qqzQ34ja8f9ChSmLkp0l6b4yXmpn3A4w20lCckLf0ds-jblssIN3gz9emqcgNYXww-V2cVwbsdOOilCa4CJPpPB5iMLClAZfV_XryuXrcwJoBg8UMdd671PLf72b9vHtQu1shIgnqWMuJJD4ddW-MA1QI9h2v-ZodDxM4w=s860" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="730" data-original-width="860" height="340" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhkNlir9-8Npdshxcocv8qqzQ34ja8f9ChSmLkp0l6b4yXmpn3A4w20lCckLf0ds-jblssIN3gz9emqcgNYXww-V2cVwbsdOOilCa4CJPpPB5iMLClAZfV_XryuXrcwJoBg8UMdd671PLf72b9vHtQu1shIgnqWMuJJD4ddW-MA1QI9h2v-ZodDxM4w=w400-h340" width="400" /></a></div><p style="text-align: left;"><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><b style="font-family: Times;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">Feature 상관 관계</span></b></b></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhI-s7IWSMEi-D74pHiYRzVzhjeSHYQ91Qcf6oL62F5_zPf88jEtv0olzM_JhsGVGEtaHtE7FzGLkHJK0H9Aamx1gEUvZW0bLJryaK5WOijFlY3nvm5HPK0NkhdX9H4dk0RvypTb5tp633gDMHPZuDYKz7yLV_tSMcEvcOBLtajwRL4mYDB_lZ3HKNO=s1416" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1274" data-original-width="1416" height="360" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhI-s7IWSMEi-D74pHiYRzVzhjeSHYQ91Qcf6oL62F5_zPf88jEtv0olzM_JhsGVGEtaHtE7FzGLkHJK0H9Aamx1gEUvZW0bLJryaK5WOijFlY3nvm5HPK0NkhdX9H4dk0RvypTb5tp633gDMHPZuDYKz7yLV_tSMcEvcOBLtajwRL4mYDB_lZ3HKNO=w400-h360" width="400" /></a></div><br /><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">예측 모델 개발 및 검증</span></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><b>분류 분석 모델 - XGBoot 알고리즘</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjIiWXJFWecjATHicoSWGQdhejVf0CGLQoBNdcp6ndHOuiT7EgOP0w3Yi8UEwZkDvUzUWTzITddR78zrRjy51rw3ej56wYbvUcK9-E7pRk4ZBAmVaA-szdcizTl5VQtR2ZJDy4FqWdOQJWzHAlY8m77d_yoJIoriCMPtH9cjqIWZrltoh9c3x2mX_kx=s1874" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="120" data-original-width="1874" height="40" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjIiWXJFWecjATHicoSWGQdhejVf0CGLQoBNdcp6ndHOuiT7EgOP0w3Yi8UEwZkDvUzUWTzITddR78zrRjy51rw3ej56wYbvUcK9-E7pRk4ZBAmVaA-szdcizTl5VQtR2ZJDy4FqWdOQJWzHAlY8m77d_yoJIoriCMPtH9cjqIWZrltoh9c3x2mX_kx=w640-h40" width="640" /></a></span></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhRni4DU24IU9u256NVUPSll5pIf_1iXcJLNtEoUWwdFX-3iZMQoI6tUE37f9f5KyCq6lVFbBS12zxvDSwP_nl1-hFfu8heYyUgRfUdWXrexegCECG3d3c0B_GCwXT7TwpPGXQISunc6xnLEvcu3PRNplTnBFBxzYUEYSomTK5h2CbkDP1IkZu6f0fj=s1872" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="192" data-original-width="1872" height="66" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhRni4DU24IU9u256NVUPSll5pIf_1iXcJLNtEoUWwdFX-3iZMQoI6tUE37f9f5KyCq6lVFbBS12zxvDSwP_nl1-hFfu8heYyUgRfUdWXrexegCECG3d3c0B_GCwXT7TwpPGXQISunc6xnLEvcu3PRNplTnBFBxzYUEYSomTK5h2CbkDP1IkZu6f0fj=w640-h66" width="640" /></a></div><p style="clear: both; text-align: left;"><b style="font-family: arial; font-size: large;">분류 분석 모델 성능 평가 - AUC(Area Under the Curve)</b></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgAV2J7fQivFpFiDByQTTkE1NbkAAbasD5XyIljiC5P1w9ySJRb6kI3_uQa7MtMrYmuf7Pf65axyBmkV9xc9uYQPjrVDdZ6RR9YvkJeq3ScsfsuNbNxHDnAAZyrV8K2PfPhmIB-NMsUpy9FWi9jTKCLvpbQ0HUYHwY9dYgBGuN66XHon0_3KMqbigkt=s1868" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="368" data-original-width="1868" height="126" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgAV2J7fQivFpFiDByQTTkE1NbkAAbasD5XyIljiC5P1w9ySJRb6kI3_uQa7MtMrYmuf7Pf65axyBmkV9xc9uYQPjrVDdZ6RR9YvkJeq3ScsfsuNbNxHDnAAZyrV8K2PfPhmIB-NMsUpy9FWi9jTKCLvpbQ0HUYHwY9dYgBGuN66XHon0_3KMqbigkt=w640-h126" width="640" /></a></span></div><p style="text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b style="font-family: arial; font-size: large;">ROC(Receiver Operating Characteristic) Curve</b></span></p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhMww29cIcKOLoBlI9D5AjRStCELjqiBu4XMpzjH-1myWsVqfSysrkIr_B3hW202WLjzCakSae3i4UrbgMR8Jdnr9ItvYtY6aBJwY4Z0irRFf1yLC1oeZJuG3z5OGWwjfETYizjJn9Wvi-U_YUrK2A9LEBQxv8AHmZwMb3ibd9zm7hPCZOJ5ghwiHy7=s880" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="630" data-original-width="880" height="286" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhMww29cIcKOLoBlI9D5AjRStCELjqiBu4XMpzjH-1myWsVqfSysrkIr_B3hW202WLjzCakSae3i4UrbgMR8Jdnr9ItvYtY6aBJwY4Z0irRFf1yLC1oeZJuG3z5OGWwjfETYizjJn9Wvi-U_YUrK2A9LEBQxv8AHmZwMb3ibd9zm7hPCZOJ5ghwiHy7=w400-h286" width="400" /></a></div></span><p style="text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b style="font-family: arial; font-size: large;">속성 중요도(Contribution)</b></span></p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhXthtTL_B2YrcupamX2wkBHKmdbL0lF2mrxuNal0NZqUQw0tBlz5lKF7MjUjcZJGznsmJwpTQIeVW7vugBfx90KPJCWMSjB3L760QEMOMk3ikuFEd882kgM3GUF5AdAAWqdCthBecemG_beD2sG7bDOeaCFoM-QVBkstn3rmzHmlLyH0loOt2TlZIR=s1024" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="828" data-original-width="1024" height="324" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhXthtTL_B2YrcupamX2wkBHKmdbL0lF2mrxuNal0NZqUQw0tBlz5lKF7MjUjcZJGznsmJwpTQIeVW7vugBfx90KPJCWMSjB3L760QEMOMk3ikuFEd882kgM3GUF5AdAAWqdCthBecemG_beD2sG7bDOeaCFoM-QVBkstn3rmzHmlLyH0loOt2TlZIR=w400-h324" width="400" /></a></div></span><p></p><p><br /></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">Real-time Scoring Task</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Data Intelligence의 Modeler에서 실시간 스코어링 처리를 위한 Pipeline를 개발하고 실행하여 자동화합니다.</b></span></p><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhJw5nUTfcd_sKkFPh0OLwvbXco6LtQEXxm7k0xTDtkghBcgg0kLjxa1KmFEgtgr2oMrh0Vlbn4zNvsR0lnZwUvF726QsLFzpnQdOrOak7A_BOV6yBlZ2lcsRDF1CSSXqYuABq9TAWdBdyTf7Fp0Yj_ZvjHFRoNtSjJAFaDwV7_jHKqqCd3lyFaGcfb=s2629" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1196" data-original-width="2629" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhJw5nUTfcd_sKkFPh0OLwvbXco6LtQEXxm7k0xTDtkghBcgg0kLjxa1KmFEgtgr2oMrh0Vlbn4zNvsR0lnZwUvF726QsLFzpnQdOrOak7A_BOV6yBlZ2lcsRDF1CSSXqYuABq9TAWdBdyTf7Fp0Yj_ZvjHFRoNtSjJAFaDwV7_jHKqqCd3lyFaGcfb=s16000" /></a></div><br /><b><br /></b></span></div><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• OSI Soft Cloud Platform에 대한 실시간 데이터 조회 루틴 - Open API를 활용하여 OSP에 요청하여 센서 데이터를 5초마다 실시간으로 가져옴</b></span></div><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• OSP 센서 데이터와 ERP 마스터 데이터를 결합 루틴 - Python Operator을 활용하여 프로그램 작성</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 실시간 스코어링 루틴 - DI Data Lake에 저장된 품질 예측 모형 읽어오기, NodeJS Operator를 활용하여 실시간 입력 데이터에 대한 스코어링 처리, 예측된 결과 데이터를 DWC Table에 실시간으로 저장</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>참고) 소스 코드는 github에 upload될 예정입니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p></p><ul><p></p><p></p><p></p></ul>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-37230534853187129372021-10-19T22:13:00.007+09:002021-12-07T20:43:08.503+09:00Data Lake 구축사례 - Banco Atlántida : Big Data를 통한 미래의 비지니스 가치를 위한 통찰력 확보<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 온두라스 최초의 은행인 </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Banco Atlántida S.A.가 SAP HANA Cloud, Data Lake와 SAP Data Intelligence를 도입하여 고객의 요구 사항과 증가하는 데이터 처리를 위한 비용 효율적인 빅 데이터 활용 사례를 소개합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Banco Atlántida(아트란티다 은행)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Tegucigalpa(테구시갈파), </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Honduras(</b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">온두라스)</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>산업 : FSI</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.bancatlan.hn/" target="_blank">https://www.bancatlan.hn/</a></b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><b>Banco Atlántida(아트란티다 은행)</b>은 설립된 지 100년이 넘었으며 전국적으로 100만 명이 넘는 고객을 보유한 최고의 금융 서비스 기관입니다.</b><b style="font-family: "Nanum Gothic";"> </b></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgmQ64xP-SG3OUR7X6_AH1B_PydSG8QbwILdRABvLUzmfSAHKoKmqA41wcausJ-lNnQ0eQ67Xx6fmdZNcdMBfKNw0sZp0FhYCjTJRDOCvpfU0GOKhwch0koUm584m3QnNwwXUReECUZs99dIU0AW_c-cJNsDyI0Z_NtXPFhaZ0WTrrfZ7Jwec1_F8EW=s1762" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="904" data-original-width="1762" height="328" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgmQ64xP-SG3OUR7X6_AH1B_PydSG8QbwILdRABvLUzmfSAHKoKmqA41wcausJ-lNnQ0eQ67Xx6fmdZNcdMBfKNw0sZp0FhYCjTJRDOCvpfU0GOKhwch0koUm584m3QnNwwXUReECUZs99dIU0AW_c-cJNsDyI0Z_NtXPFhaZ0WTrrfZ7Jwec1_F8EW=w640-h328" width="640" /></a></div><br /><p></p><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 문제</span></b></p><p style="text-align: left;"></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>긴 역사를 가진 은행은 수 십년 동안 고객 데이터를 관리해왔고, 이 데이터 중 일부는 아직도 자기 테이프에 저장하고 검색하는 수동적인 작업 프로세스로 많은 시간이 소요 되었습니다. 동시에 새롭게 생성되는 데이터 양이 빠르게 증가하면서 리소스 투자와 비용에 대한 부담이 가중되었습니다.</b></span></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>고객의 요구 사항과 규정 준수 요구 사항을 충족하기 위해 </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Banco Atlántida(아틀란티드 은행)은 수십 년전 고객 데이터 뿐만 아니라 최근의 고객 데이터에도 쉽게 액세스할 수 있어야 했습니다. 이러한 문제를 해결하고 규정 준수 위험을 완화하기 위해 <span style="color: red;">클라우드 기반의 유연하고 확장 가능하며 비용 효율적인 빅 데이터 관리 솔루션</span>을 찾았습니다.</b></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>비지니스 목표 및 기대</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Banco Atlántida(아틀란티드 은행)은</b><b> 다음과 같은 데이터 관리의 기능을 요구하였습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터의 규정을 준수하며 고객의 요청을 충족하는 고객 데이터에 대한 손쉬운 액세스 및 검색</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">• </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">빠르게 증가하는 데이터의 볼륨 관리와 데이터 스토리지 비용의 최적화</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• </b><b>빅 데이터를 통한 미래의 혁신 기반 마련</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">Why SAP</span></b></p><ul></ul><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><p></p><p style="display: inline; font-family: Times; font-weight: 400; text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b></b></span></p><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">• SAP HANA Cloud, Data Lake가 제공하는 유연하고 확장 가능하며 비용 효율적인 데이터 관리 기능</b></b></span></div><p></p><p style="font-family: Times; font-weight: 400;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 은행의 데이터 관리 전략을 지원하는 고급 데이터 계층화 기능</b></span></p><p style="font-family: Times; font-weight: 400;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP HANA Cloud, Data Lake를 사용하여 신규 및 기존 규정 준수 데이터를 최대 페타바이트까지 안전하게 저장하는 기능</b></span></p><p style="font-family: Times; font-weight: 400;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP Data Intelligence 솔루션을 통한 Data Lake로 데이터 통합 및 미래의 고급 분석 서비스 지원</b></span></p><p style="font-family: Times; font-weight: 400;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP Analytics Cloud 솔루션 및 여러 데이터 소스를 위한 SAP Single Sign-On 애플리케이션 구성을 위한 SAP MaxAttentionTM 서비스 지원</b></span></p><div><b style="font-family: "Nanum Gothic";"></b></div></b><p><br /></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">구축 결과</span></b></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 데이터 거버넌스 및 규정 준수 강화, 기존 온프레미스 SAP HANA를 SAP HANA Cloud, Data Lake와 HANA 데이터베이스로 확장하여 빅 데이터 환경에 대한 지원 강화</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP HANA Cloud, Data Lake 구성 요소가 제공하는 속도와 편의성으로 데이터 관리 비용 최적화</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SQL on Data Lake의 간편한 데이터 액세스로 구조화된(정형) 데이터와 구조화되지 않은(비정형) 데이터 모두에 대한 쿼리 수행 가능</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 은행은 어떤 고객이 가장 신뢰할 수 있는지 더 잘 이해하기 위해 SAP HANA Cloud, Data Lake와 SAP Data Intelligence 솔루션을 연결하여 데이터에서 필수적인 통찰력을 얻기 위해 머신 러닝의 모델을 배포 준비 완료</b></span></p><ul><p></p><p></p><p></p></ul><div><br /></div>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-32163126549504778072021-10-12T21:24:00.003+09:002021-11-26T11:30:50.502+09:00DI 구축사례 - Döhler : S/4HANA와 SAP BTP 활용을 통한 지능형 기업으로 전환<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 전세계 식음료 업체에게 천연 성분을 공급하는 </b><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>돌러(</b></span><b><span style="font-family: Nanum Gothic;">Döhler)가 S/4HANA와 SAP BTP를</span></b><b style="font-family: "Nanum Gothic";"> 도입하여 지능형 기업으로 전환한 사례를 소개합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : 돌러(</b></span><b><span style="font-family: Nanum Gothic;">Döhler)</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : 다름슈타트(</b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Darmstadt), 독일(Germany)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>산업 : 화학(Chemical)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : </b></span><span style="color: #0000ee; font-family: Nanum Gothic;"><b><u><a href="https://www.doehler.com/en/">https://www.doehler.com/</a></u></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Döhler는 식품 및 음료 산업을 위한 기술 기반 천연 성분 및 성분 시스템(예: 식품 첨가물)의 글로벌 생산, 마케팅 및 공급업체입니다. 그들의 제품 라인은 풍미, 색상, 특수 및 기능성 성분, 시리얼 성분, 유제품 성분, 과일 및 야채 성분, 성분 시스템에 이르기까지 다양합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span></span></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Döhler는 130개 이상의 국가에 23개의 생산 및 24개의 애플리케이션 센터, 50개의 영업 사무소 및 영업 대리점을 보유하고 있습니다. 5,000명 이상의 직원이 개념에서 실현까지 통합된 식음료 용질을 제공합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>전 세계의 식음료 생산업체는 색상, 질감 및 맛의 조화로운 조화를 제공하기 위해 Döhler Group의 재료, 시스템 및 솔루션에 의존하고 있습니다. 천연 성분 개발에 대한 통합된 기술 중심 접근 방식을 통해 Döhler는 고객의 혁신을 돕는 제품을 제공합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiVQt-7oDMto432BF8qjYezglkCiRy_tqiOXgCZsGazEx_NnHL5KyxWseDCIjhH8XYaskzC5bOR0xlEJvgeUJynEey8jB46Tn7iBmu10KpR4b-EfWMblNUE7pRWZ6qZnOtnbr3XfvaiW8VwyUCRGMnHqN6l1T1DDguPoPeYj1vpvNU3disD3gb3WDh0=s766" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="413" data-original-width="766" height="346" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiVQt-7oDMto432BF8qjYezglkCiRy_tqiOXgCZsGazEx_NnHL5KyxWseDCIjhH8XYaskzC5bOR0xlEJvgeUJynEey8jB46Tn7iBmu10KpR4b-EfWMblNUE7pRWZ6qZnOtnbr3XfvaiW8VwyUCRGMnHqN6l1T1DDguPoPeYj1vpvNU3disD3gb3WDh0=w640-h346" width="640" /></a></span></div><p></p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><br /></span><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 목표</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: large;"><b>전 세계 130개 이상의 국가에서 고객을 위한 재료 혁신</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">전 세계의 식음료 생산업체는 색상, 질감, 맛의 조화로운 조화를 제공하기 위해 Döhler Group의 재료, 시스템 및 솔루션에 의존하고 있습니다. 천연 성분 개발에 대한 통합된 기술 중심 접근 방식을 통해 Döhler는 고객의 혁신을 돕는 제품을 제공합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">수천 개의 제품, 규정, 가격 변동이 있는 복잡하고 경쟁이 치열한 시장에서 성공하려면 Döhler는 빠르고 민첩해야 합니다. 이를 위해 R&D, 영업, 재무 등 다양한 LoB(Line of Business) 전반에 걸친 IT 혁신 및 프로세스 자동화를 통해 업계의 디지털 리더가 되는 것을 목표로 하고 있습니다. Döhler의 기업 기능 IT 책임자인 Harald Muley는 "지능형 기업을 구축하려면 디지털화와 비즈니스 통합이 필요합니다. 최대의 효율성과 가시성을 위해 모든 비즈니스 애플리케이션을 통합해야 합니다." 라고 말합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">핵심은 내부 데이터 소스를 통합하고 중앙 디지털 플랫폼에서 분석을 통합하여 데이터 품질, 액세스 및 가치를 높이는 것입니다. Muley는 "작업 현장이든 최상층이든 모든 사람이 데이터에 액세스하여 신속하게 결정을 내릴 수 있어야 합니다."라고 설명합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">또한 통합은 새로운 서비스와 채널을 통해 협업과 경험을 개선함으로써 Döhler가 파트너 및 고객과 더 잘 협력하는 데 도움이 될 것입니다. Döhler의 SAP 기술 팀 리더인 Winfried Winterstein은 "우리는 고객을 우리 프로세스에 더 깊이 통합하기를 원합니다."라고 말합니다. "이를 통해 고객의 요구 사항을 충족하기 위해 더 빠르게 대응할 수 있는 유연성을 얻을 수 있습니다."</b></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>구축 솔루션</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: large;"><b>중앙 디지털 기반에서 통합된 지능형 IT 환경 구축</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP® ERP 애플리케이션의 베테랑 사용자인 Döhler는 통합된 디지털 기반이 경쟁의 핵심이라는 것을 알고 있습니다. Winterstein은 "SAP S/4HANA가 유일한 선택이었습니다. 데이터 모델을 단순화하고 필수 임베디드 기능, 호환성 및 더 빠른 기술 배포를 제공합니다." 라고 말합니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터 변환, SAP S/4HANA®로의 업그레이드는 비즈니스 중단 없이 약 7개월이 걸렸습니다. LoB 통합이 계속됨에 따라 Döhler는 지능형 기술 환경을 확장하고 있습니다. 마스터 데이터 품질 관리를 미세 조정하기 위해 Döhler는 SAP Master Data Governance 애플리케이션을 배포했습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Recipe Development 애플리케이션은 이제 SAP S/4HANA와 함께 작동하여 R&D를 위한 하나의 글로벌 시스템을 제공하고 다양한 제품에 대한 가시성을 높입니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">제품, 가격, 공급업체 마스터 데이터의 유지 관리를 단순화하기 위해 Döhler는 SAP S/4HANA용 옵션인 Vistex의 SAP Data Maintenance 애플리케이션을 선택했습니다. 또한 SAP Sales Cloud 및 SAP Commerce Cloud 솔루션을 포함한 SAP Customer Experience 솔루션과 함께 사용되어 고객 데이터에 대한 액세스를 집계 및 확장하고 참여를 간소화하며 고객 협업 및 경험을 개선합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">재무 프로세스를 자동화하고 단순화하기 위해 Döhler는 기계 학습 기능을 지원하는 SAP Extension Suite를 통해 제공되는 SAP Cash Application 소프트웨어를 선택했습니다. 그리고 SAP Integration Suite의 클라우드 통합 기능을 사용하여 신속하게 배포했습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;">전사적으로 고급 분석을 활용하기 위해 Döhler는 SAP Business Technology Platform에서 내부 및 외부 데이터 소스를 오케스트레이션하는 <span style="background-color: #fcff01;">SAP Data Intelligence</span> 솔루션과 판매 예측에 사용하기 위한 SAP Predictive Analytics 소프트웨어와 같은 추가 솔루션을 사용할 계획입니다. 현재 판매의 65%에 영향을 미치고 있습니다.</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>기대 효과</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: large;"><b>보다 효율적으로 작업하고 고객 관계를 강화하기 위한 프로세스 최적화</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">R&D에서 제조, 판매, 재무에 이르기까지 Döhler는 SAP Integration Suite의 클라우드 통합 기능을 사용하여 SAP S/4HANA에 애플리케이션을 통합하는 Intelligent Enterprise 접근 방식을 통해 제품 및 관계의 가치를 높이고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>제품 개발</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 레시피 전반에 걸친 투명성 – 시장 출시 시간 단축</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 새로운 레시피를 더 빠르게 만들기 위한 유사 제품 식별</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>공급망</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP S/4HANA에 내장된 운송 관리를 통한 통합 물류</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 용량관리, 기획, 협업실행, 운송비 관리, 정산까지 하나의 시스템 판매 및 고객관계</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">• 더 잘 타겟팅된 마케팅 캠페인을 위한 향상된 세분화</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 고객 경험 향상을 위한 보다 개인화된 참여</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 행동을 비즈니스 목표에 맞추는 통합 리드-투-캐시 프로세스</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 협업, 공동 혁신 및 제품 개선을 촉진하는 고객 피드백 앱</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 예측 모델에 대한 수동 판매 예측을 확인하여 계획 정확도 향상</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 대량의 복잡한 가격 책정 및 시뮬레이션에 대한 더 빠른 계산</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>미수금</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP S/4HANA에서 미결 항목을 가져와 SAP Cash Application을 통해 실행한 후 재게시하여 보다 빠른 조정</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 과거 데이터 및 기계 학습을 사용한 지속적인 프로세스 개선</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>IT</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 더 빠른 가치 실현을 위한 사전 구축된 솔루션 및 자동 업그레이드</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP의 통합 지원으로 모든 LoB의 디지털 요구 사항 충족</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 신뢰할 수 있는 자재 및 비즈니스 파트너의 마스터 데이터에 대한 포괄적이고 지속적인 모니터링 및 품질 검사</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>향후 계획</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: large;"><b>지능형 기업의 지속적인 확장 및 강화</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>계속해서 SAP 소프트웨어 환경을 확장하고 통합함에 따라 Döhler는 다음을 포함하여 몇 가지 문제를 해결했습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>제품 개발 및 공급망</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP Ariba® 솔루션을 사용하여 수요, 재료 가용성, 비용을 기반으로 레시피를 관리하고 조정함으로써 공급업체, 제조 위치, 소매업체와 보다 긴밀하게 협력</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP IoT(사물 인터넷 솔루션)을 사용하여 온도, 압력 등에 대한 데이터를 제공하는 파일럿 연결, 센서 지원 컨테이너</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 색상, 풍미, 지속 가능성 보고에 대한 디지털 트윈 실험</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP Manufacturing Integration과 Intelligence 애플리케이션을 SAP S/4HANA에 연결하여 작업 현장을 통합</b></span></p><p><br /></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>영업 및 고객 관계</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP Analytics Cloud 솔루션을 사용하여 SAP S/4HANA 및 SAP Customer Experience 솔루션의 판매 및 고객 활동 보고 향상</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• Döhler 인트라넷을 SAP Enterprise Portal 구성 요소로 교체하여 내부 협업 개선</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• SAP Jam 협업 플랫폼을 SAP S/4HANA에 연결하여 데이터 가용성을 높임으로써 고객과 더 효과적으로 협업</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Döhler가 5개년 로드맵을 계획함에 따라 핵심 요소는 지능형 기술, 고급 분석, 내부 및 외부 데이터 조화가 될 것입니다. Muley는 "그룹 전반에 걸쳐 데이터와 프로세스를 계속 통합함에 따라 유연성을 높이고 유지 관리를 용이하게 하여 보다 신속하게 조정할 수 있도록 할 것입니다. 이렇게 하면 고객의 요구 사항을 더 빨리 충족할 수 있으므로 고객이 필요로 하는 곳에서 바로 찾을 수 있습니다." 라고 설명합니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><ul><p></p><p></p><p></p></ul>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-38384841692212329642021-10-10T11:16:00.002+09:002021-11-26T11:30:36.213+09:00DI 구축사례 - UnionBank : 데이터 사이언스 팩토리 모델 구축을 통한 디지털 은행으로 전환<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이번 글에서는 디지털 뱅킹 분야의 선구적인 금융 기관 중 하나인 필리핀 유니온 뱅크(Union Bank of the Philippines)가 SAP Data Intelligence를 도입하여 보다 고객 중심적인 서비스를 지원을 위해 새로운 뱅킹 모델을 만들어서 활용한 사례를 소개합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : UnionBank</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Pasig, Philippines</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>산업 : FSI</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="http://www.unionbankph.com/">http://www.unionbankph.com/</a></b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">유니온 뱅크(UnionBank of the Philippines Inc.)는 필리핀 최고의 유니버설 은행 중 하나입니다. 고객에게 권한을 부여하기 위해 기술 혁신을 최초로 수용한 UnionBank는 기관에서 아시아 최고의 기업 중 하나로 인정받고 있으며 "최고의 디지털 은행"으로 인정받고 있습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span></span></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>2020년 매출이 미화 2억 7,400만 달러를 초과하는 UnionBank의 디지털 혁신 전략은 수익성과 효율성 측면에서 최고 순위를 유지하면서 우수한 고객 경험을 제공하는데 계속 초점을 맞추고 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgar6qqqOYhjllTcID1qetCYK0HXpM9EIkoT5nYyER1Dsq6ApMKQuOOKFo09oYrQpnOHSDdohBQrAGXlt6TSX6uk4vkzNUvJ2CBkqE6ja_x6S1U1F69ZzsPp_8adga4FK5m-QbsWMvPeWCOCRoGqxxTPcquz0VOOlN_bESdghAI1JbN4NCVqJBXkad3=s641" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="291" data-original-width="641" height="290" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgar6qqqOYhjllTcID1qetCYK0HXpM9EIkoT5nYyER1Dsq6ApMKQuOOKFo09oYrQpnOHSDdohBQrAGXlt6TSX6uk4vkzNUvJ2CBkqE6ja_x6S1U1F69ZzsPp_8adga4FK5m-QbsWMvPeWCOCRoGqxxTPcquz0VOOlN_bESdghAI1JbN4NCVqJBXkad3=w640-h290" width="640" /></a></span></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><br /></span><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 문제</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>UnionBank는 비즈니스 전반에 걸쳐 확장 가능한 테스트와 엄격한 거버넌스를 요구하는 소매, 도매 및 자회사 포트폴리오 전반에 걸쳐 다양한 재무 모델을 보유하고 있습니다. 각 모델 변경 또는 제안에는 모델 관리 스코어카드 및 모니터링 목적을 위한 출력을 생성하는 독립적인 검증뿐만 아니라 수명 주기 관리를 포함하는 모델 검증 프레임워크의 수동 프로세스가 있었습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">이러한 수동 프로세스 및 해결 방법은 위험 관리 위원회에 이러한 모델이 생산 준비가 되었는지 여부를 결정하는 데이터를 제공하고 기존 포트폴리오에 대한 교차 판매 및 상향 판매 기회에 대한 전망을 제공합니다. 불행히도 이 전체 프로세스는 검증을 통한 반복, 프로세스에 대한 수동 수정, 적시에 효과적인 변경 배포를 금지하는 시장 변화에 적응하는 등 많은 귀중한 시간이 걸립니다.</b></p><p><br /></p><p><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><b>비지니스 목표 및 기대</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>UnionBank는 다음과 같은 모델 검증 프레임워크의 개선 사항을 찾고 있었습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 승인된 Model Risk Management 프레임워크의 운영 및 자동화</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 여러 모델에서 거버넌스 단계, 승인 프로세스, 검증 및 효과의 정확성 향상</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 필리핀 중앙 은행(Bangko Sentral ng Pilipinas)이 제시한 위험 관리 및 의사 결정에 입증된 모델의 사용 증가</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 모델 성능 저하를 초래하는 데이터 변화(Data Drift)를 해결하기 위한 리뷰의 편의성</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 더 짧은 시간에 더 많은 비즈니스 및 수익 모델을 배포 가능</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">모델 개발, 모델 거버넌스, 신용 점수, 데이터 탐색, 시각화 보고서를 위한 직관적인 대시보드를 위한 하나의 플랫폼을 목적으로 합니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">Why SAP</span></b></p><ul></ul><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP BTP 솔루션은 개방형 아키텍처의 단일 플랫폼에서 UnionBank의 비즈니스 프로세스를 강화하고 향상시키는 데 필요한 포괄적인 기술 제공</b></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence 및 SAP Analytics Cloud와 같은 BTP 플랫폼과 지능형 데이터 관리 및 분석 솔루션은 Unionbank의 승인된 Model Risk Management Framework를 자동화, 운영 및 관리 가능</b></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Incture(구추)의 업계 전문가 팀은 UnionBank에 필수인 평가 프로세스와 채점 지표를 모두 다루는 적절한 목표 설정</b></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">피드백과 변화에 신속하게 적응하기 위해 설계, 구현 및 배포 전반에 걸쳐 Incture 및 UnionBank와의 긴밀하고 지속적인 협력</b></li></ul></b><p><br /></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">구축 결과 및 주요 솔루션</span></b></p><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>신속한 가치 실현: 실제 구현에 약 6개월 소요, 라이선스 구매부터 Go-Live까지 엔드 투 엔드 기간은 약 9개월 소요</b></span></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">3단계 구현 프로젝트 배포</b></li></ul><ul style="text-align: left;"><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence를 사용한 모델 검증, 추론 및 역할/권한</b></li></ul></ul><ul style="text-align: left;"><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Cherrywork® ITM을 사용한 2단계 승인 UI로 모델 승인</b></li></ul></ul><ul style="text-align: left;"><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Analytics Cloud를 사용한 모델 메트릭 보고, 위험 계층화 대시보드</b></li></ul></ul><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><div><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li>SAP BTP 플랫폼의 미래 가치</li></ul><ul style="text-align: left;"><ul><li>SAP BTP 플랫폼은 의사 결정에서 업계의 증가하는 모델 사용과 관련된 위험을 적극적으로 관리하기 위한 BSP(필리핀 중앙 은행)의 이니셔티브에 대한 향후 확장 가능한 규정 준수를 보장</li></ul></ul><ul style="text-align: left;"><ul><li>SAP BTP 플랫폼은 수동 프로세스를 제거하여 지속적인 거버넌스를 개선하고, 모델 검증, 승인 및 테스트의 프로세스를 통해 운영 환경에 배포할 교차 판매/상향 판매 모델을 촉진</li></ul></ul><p></p></div></b></span></div><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">주요 솔루션</b></li><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence – 6,000명 이상의 사용자와 함께 Go-Live 시작</b></li></ul><p></p><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Analytics Cloud</b></span></li></ul><p></p><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Web IDE</b></span></li></ul><p></p><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Cloud Platform App RunTime</b></span></li></ul><p></p><p></p><p></p></ul><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></div>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-58406198992774440902021-10-08T14:37:00.006+09:002021-11-26T11:30:24.669+09:00DI 구축사례 - UnionBank : SAP Data Intelligence 도입 사례 기사(번역)<p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>이번에는 필리핀, UnionBank에서 SAP Data Intelligence를 도입 사례에 대한 기사(번역)를 포스팅합니다. (<a href="https://backendnews.net/unionbank-ph-leverages-sap-data-intelligence-for-new-banking-model/" target="_blank">원본 기사</a>)</b></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><br /></div><br /><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">UnionBank PH, 새로운 뱅킹 모델을 위해 SAP Data Intelligence 활용</span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">디지털 뱅킹 분야의 선구적인 금융 기관 중 하나인 필리핀 유니온 뱅크(Union Bank of the Philippines)는 SAP Data Intelligence를 활용하여 보다 고객 중심적인 서비스를 지원할 새로운 뱅킹 모델을 만들려고 합니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEh702GzY-EFQ-ih6cRUQucmc9TIzdnSL-IKSSPSC1OYwiKClFlLHYblDxgWsy61RHMrinzAGboAiPqtcpttcWV1gVwL3sN4_5dcF0wVHw3wGk1MhDVZB3X1xPg5n0z15ne5GOC5SVo-qhEVUWstLUnR8hAgrYFPXs4mDZL61RNhN_6VMwmJu4razG5P=s640" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="400" data-original-width="640" height="400" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEh702GzY-EFQ-ih6cRUQucmc9TIzdnSL-IKSSPSC1OYwiKClFlLHYblDxgWsy61RHMrinzAGboAiPqtcpttcWV1gVwL3sN4_5dcF0wVHw3wGk1MhDVZB3X1xPg5n0z15ne5GOC5SVo-qhEVUWstLUnR8hAgrYFPXs4mDZL61RNhN_6VMwmJu4razG5P=w640-h400" width="640" /></a></span></div><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><p><b>이 은행은 디지털 기술을 활용하여 동남아시아 금융 부문에서 최초로 알려진 "데이터 사이언스 팩토리" 모델을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 모델은 UnionBank가 우수한 비즈니스 관리를 실현하고 내부 프로세스가 실행되는 방식을 개선하며 모든 운영에 대한 종단 간 관점을 개선하는 데 도움이 됩니다.</b></p></b><p></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">“디지털 은행이 된다는 것은 더 많은 데이터를 보유한다는 것을 의미합니다. 데이터 구축이 검증되고 검증 되었는지 확인하기 위해 프로세스 이면에 강력한 거버넌스가 있는지 확인해야 합니다. UnionBank의 데이터 및 인공 지능 부문 선임 고문인 Dr. David Hardoon은 "우리가 배포하는 솔루션이나 서비스가 무엇이든 고객에 대한 책임을 가장 중요하게 여길 수 있도록 해야 합니다."라고 말했습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p style="text-align: center;"><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">IBM, SAP의 새로운 데이터 기반 지능형 엔터프라이즈 솔루션 구축</span></b></p><p style="text-align: center;"><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">SAP Study : 원격 우선 비즈니스 환경에 적응하는 APAC의 SME</span></b></p><p style="text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence는 이미 은행에 디지털 모델을 생성하고 시스템에 통합하는 데 필요한 필수품을 제공했습니다. 이는 그들이 흥미진진한 방식으로 혁신하는 데 도움이 되지만 탄력 있고 통제되고 안전한 방식으로 Dr. Hardoon은 덧붙였습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">은행의 새로운 디지털 모델을 지원하는 데이터 솔루션으로 수집된 데이터는 각 고객 계정의 개인화에 도움이 될 것입니다. 그것은 그들과 은행이 재정 능력을 더 잘 파악하고 달성하려는 목표에 필요한 지원을 이해할 수 있도록 지원합니다. 이러한 계정을 개인화하면 은행이 고객의 개인 정보를 보호하면서 쉽게 대출을 제공하거나 저축을 관리하는 등의 책임을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">디지털 뱅킹 모델은 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 뿐만 아니라 내부 프로세스의 거버넌스 및 관리에 중요한 기둥 역할을 합니다. 이는 창구 직원, 경영진 및 기타 내부 직원에게 개선된 고품질 서비스를 고객에게 제공하는 데 필요한 도구를 제공할 것입니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">인공 지능</span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">많은 사람들은 인공 지능(AI)이 시스템에 통합되면 더 이상 인간의 노력이 필요하지 않을 것이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 UnionBank와 Dr. Hardoon은 AI가 경험을 완성하기 위해 인간의 상호 작용이 필요하다고 믿습니다. "아무도 뒤처지지 않는다"는 그들의 모토에 따라 그들은 모든 사람의 기술을 향상시키고 혁신적인 여정의 일부가 되기를 원합니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>이 새로운 디지털 뱅킹 모델을 만들면서 UnionBank는 금융을 즐거운 경험으로 만드는 것을 목표로 합니다. 결국 은행은 은행과 금융이 "인생의 순간"을 지원하고 가능하게 해야 한다고 생각합니다. 그 반대는 아닙니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">UnionBank의 새로운 뱅킹 모델을 위해 SAP SE(NYSE: SAP)의 SAP Data Intelligence를 활용하여 다양한 산업의 많은 혁신적 여정에서 중요한 역할을 하는 것은 많은 이야기 중 하나일 뿐입니다. 이 솔루션은 분산된 데이터를 중요한 데이터 통찰력으로 변환하여 대규모 혁신을 제공하는 포괄적인 데이터 관리 솔루션이기 때문에 선택되었습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">사용자는 풍부한 메타데이터 태그, 사용자 생성 등급 및 주석, 통합 비즈니스 용어집을 통해 가장 관련성이 높은 데이터를 찾을 수 있습니다. 또한 데이터 사일로를 연결하고 글로벌 데이터 자산에 대한 가시성을 높이는 엔터프라이즈 데이터 패브릭을 구축할 수 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">“SAP에서 우리는 항상 우리 솔루션이 수많은 산업의 성장과 혁신에 도움이 된다고 믿습니다. SAP Data Intelligence의 데이터 수집 및 해석 기능은 UnionBank가 고객을 더 잘 이해하고 고객 뿐만 아니라 직원에게도 보다 편리하고 편안한 경험을 제공하는 데 도움이 되었습니다.”라고 SAP 필리핀의 전무 이사인 Edler Panlilio가 말했습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">관련 기사 : <a href="https://www.metropoler.net/unionbank-to-pioneer-utilizing-data-science-factory-model-in-sea/" target="_blank">UnionBank, to pioneer utilizing Data Science Factory model in SEA</a></b></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-9784535200675914282021-10-08T12:43:00.006+09:002021-11-26T11:30:07.460+09:00DI 구축사례 - Costain : SAP BTP를 통한 영국 정부 운송 인프라 프로젝트 혁신<p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Business Technology Platform을 활용하여 최적의 의사결정을 통해 영국 정부의 운송 인프라 프로젝트를 혁신한 Costain 사례를 포스팅합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : Costain Group plc</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Maidenhead, England</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>산업 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Construction & Engineering</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.costain.com/"><span></span>https://www.costain.com/</a></b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Costain Group plc는 영국(UK)의 운송, 물, 에너지, 방위 시장 전반에 걸쳐 국가적 요구를 충족하기 위해 통합된 첨단 스마트 인프라 솔루션을 제공합니다. 이 회사는 컨설팅 서비스, 디지털 기술 서비스, 자산 최적화, 복잡한 프로그램 관리를 제공하여 영국의 국가 중요 인프라 요구 사항을 제공합니다. 예를 들면 Channel Tunnel(영국과 프랑스 사이의 철도 터널), High Speed 2(영국의 저탄소 운송 미래에 중요한 고속 철도 운송), Crossrail(런던 지하 시스템의 대규모 업그레이드) 건설이 있습니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Costain Group plc는 영국 최고의 엔지니어링 솔루션 제공업체 중 하나로 Times Top 50 Employers for Women, 영국에서 가장 존경받는 기업, Order of Distinction for Safety 등(https://www.costain.com/about-us/awards) 등 가치를 보여주는 많은 상을 수상했습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span></span></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Costain Group plc는 1865년에 설립되었으며 현재 3,400명의 직원을 고용하고 있으며, 산업 </b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">디지털 혁신의 선두 주자입니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 문제</span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">지하철(런던 지하철), 영국 철도역, 고속철도, 주요 고속도로를 포함하는 영국 교통부는 </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">£600B 지출(예산) 포트폴리오의 프로젝트들을 보다 효율적으로 실행하기 위해 데이터 사용을 개선하기 위해 </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Costain Group plc에 연락합니다. 지출 포트폴리오 데이터에는 운송 인프라 비용, 프로그램 계획, 생산 일정, 탄소 발생 추적 등이 포함됩니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">영국 교통부는 사일로화된 데이터의 30%를 효과적으로 사용하고 전체의 또 다른 50%에 인텔리전스를 적용하여 데이터 가시성을 80%로 끌어 프로젝트를 보다 효율적으로 실행하는 것을 목표로 했습니다. 데이터에는 공급업체가 운송 인프라 프로젝트를 제공할 때 공급업체 정보가 포함됩니다. 인프라 프로젝트 메트릭에는 기계 구성과 같은 자산 사용, 하청업체 송장 발행과 같은 복잡한 재무 tranSAP 분석 클라우드의 데이터가 포함됩니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 목표</span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">프로젝트 목표는 다음과 같습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 데이터 사일로를 활용하여 데이터 가시성을 30%에서 80%로 높여 지능적인 비즈니스 결정 지원</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 프로젝트 효율성으로 인해 5년 동안 £180B(또는 £600B 지출의 30%) 비용 절감</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 2050년까지 탄소 순 제로 달성을 위한 탄소 투명성 개선</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span></span></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 환경 영향 투명성을 개선하여 소음 공해를 크게 줄이고 공사로 인한 대기 질의 개선</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">기대 효과 및 결과(성과)</span></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">비지니스 측면</span></b></p><p></p><p></p><p style="text-align: left;"></p><p></p><p style="text-align: left;"></p><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">기계 설비/장치의 유휴 시간을 측정하는 텔레매틱스 프로젝트에서 생산성 향상 30% 증가, 프로젝트 계획 시간, 탄소 발생 감소의 결과</b></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">5년간 지출의 £180B 비용 절감 또는 현재 지출 £600B의 30% 비용 절감</b></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Costain은 교육 및 사법 분야의 자본 지출 프로그램과 같은 다른 시장에 IICC 기능을 제공할 계획</b></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">주요 건설엔지니어링 인프라 업체가 Net Zero 2050의 탄소 감소 </b></li></ul><p></p><p></p><p style="text-align: left;"><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p></p><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">IT 측면</span></b></p><p></p><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: "Nanum Gothic"; font-weight: bold;">SAP HANA Cloud 기반 구현에 따른 데이터 가상화를 통해 IT 인프라 비용이 66% 절감 - IT에서 별도로 DW 구성할 필요가 없어짐</span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: "Nanum Gothic"; font-weight: bold;">DW의 필요성 감소로 인해 중앙 데이터 센터의 필요성 감소</span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: "Nanum Gothic"; font-weight: bold;">또한 플랫폼에 데이터가 상주하지 않는 데이터 가상화를 사용하여, 보안이 향상되고 고객 채택 장벽이 낮아짐</span></li></ul><p></p><ul style="text-align: left;"></ul><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">업무 개선 측면</span></b></p><p></p><p></p><ul></ul><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li>완전한 데이터 투명성으로 인해 영국 정부의 장관 레벨의 핵심 의사 결정자에게 권한을 부여하고, <b>프로그램 전반의 모든 직급의 의사 결정자가 일상적인 프로젝트에 최적의 의사 결정을 할 수 있도록 정보 제공</b></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP HANA Cloud의 Smart Data Integration 기능을 사용하여 데이터 가상화를 통해 격리된 데이터를 사용할 수 있으므로 데이터 가시성을 30%에서 80%로 높여 더 나은 의사 결정 지원</b></li></ul><p></p></b><ul style="text-align: left;"></ul><p></p><p></p><p><b><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></b></p><p><br /></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">아키텍처</span></b></p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjvBkZDT9WILwabXTXYQnU6G1ejVyirKesyml7e-ebpCAiKdk8Da0-QeMsYhOwg_38-1AUID00Fz0CBph9MkrOxvamQSTgAFaYVU2GS1yD5ikNes-z25HwV4DWJS-o_HKr9tYy1IFNzEiJcFXTjCBnV4J4HkeEsDqAW5_WApSgZ06WZAncEBwB66o3W=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1129" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjvBkZDT9WILwabXTXYQnU6G1ejVyirKesyml7e-ebpCAiKdk8Da0-QeMsYhOwg_38-1AUID00Fz0CBph9MkrOxvamQSTgAFaYVU2GS1yD5ikNes-z25HwV4DWJS-o_HKr9tYy1IFNzEiJcFXTjCBnV4J4HkeEsDqAW5_WApSgZ06WZAncEBwB66o3W=s16000" /></a></div><br /><b><br /></b></span><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">주요 솔루션 역할</span></b></p><p></p><p></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence</b></li><p></p><p></p><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">주요 인프라 프로젝트 전반에 걸쳐 건설 현장의 생산성을 이해하는데 활용</b></li></ul><p></p><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud 가상화 계층에서 데이터를 검색하여 기계 학습 알고리즘을 실행하여 사용자에게 더 큰 인텔리전스를 제공함</b></span></li></ul><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud & Smart Data Integration(SDI)</b></span></li><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP HANA의 SDI 및 가상 테이블을 사용하여 다양한 소스에서 데이터를 가져와 SAP Analytics Cloud 및 SAP Data Intelligence에서 분석 및 시각화</b></li></ul><p></p><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">IICC가 클라이언트 데이터에 대한 소유권을 갖지 않고도 플랫폼을 사용하도록 지원</b></li></ul><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">Oracle(프로그램 관리 및 미수금), RIB CCS(비용 추정) 및 외부 영향 요인(날씨, 지질학, 토양 조건, 사이트 액세스)의 다양한 데이터 세트를 통합</b></li></ul><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Analytics Cloud</b></li><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">현재 작업 진행 상황의 예측 대 궤도상의 성과 예측을 위한 계획</b></li></ul><p></p><p></p><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">결합된 비용 예측/진행 모델을 외부 영향 요인과 상관시키는 시계열 분석</b></li></ul><p></p><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>원격 측정, 날씨의 실시간 보기를 제공하기 위해 대시보드 표시(제공업체 – London air). 대기질(UK DEFRA); 프로그램 및 상업 지표(합의된 건설 성과 KPI). </b></span></li></ul><p></p><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>각 SAP Analytics Cloud 대시보드는 SAP Integration Suite의 타일을 통해 액세스</b></span></li></ul><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p><p></p></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Integration Suite</b></span></li><p></p><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Integration Suite를 통해 액세스되는 외부 라이브러리 three.js를 사용하여 건설 현장의 3D 매핑을 보여주는 POC를 제공</b></span></li></ul><p></p></ul><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></div><div><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">IICS 프로그램</span></b></div><div><br /></div><p style="text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>이 스크린샷은 건설 기계용 IICC에서 가능한 것의 스냅샷입니다.</b></span></p><p style="text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>IICC는 라이브 및 메모리 내 복잡한 데이터를 통합시키고 표준화하여 사용자에게 성능에 대한 인텔리전스를 제공하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.</b></span></p><div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi6CZVn1yzcLbF46xItW5Y1ugs2FPN5hnJPLXVeFFyevXOp8mJbzFWcbWW7FL2pd-frne9ZgqlNittnH41uMvhGF-ac-m1JsLEPUTxkND9-zZ-KaNGwguOlcfzL5leZnKqObG-4vergtcBcBaNvllES1RWo2cqJZL31VLe3g8viYpJZnsG06_cRTEr4=s2258" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="946" data-original-width="2258" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi6CZVn1yzcLbF46xItW5Y1ugs2FPN5hnJPLXVeFFyevXOp8mJbzFWcbWW7FL2pd-frne9ZgqlNittnH41uMvhGF-ac-m1JsLEPUTxkND9-zZ-KaNGwguOlcfzL5leZnKqObG-4vergtcBcBaNvllES1RWo2cqJZL31VLe3g8viYpJZnsG06_cRTEr4=s16000" /></a></div><br /><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></div><div><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></div><div><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></div><ul><p></p></ul><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-59944943096158215882021-10-08T01:03:00.006+09:002021-11-26T11:29:38.581+09:00DI 구축사례 - Mahindra Heavy Engines : 머신 러닝을 통한 엔진 성능 및 품질 검증하기<p><br /></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Mahindra Heavy Engines Limited(MHEL)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : Mumbai, India</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>산업 : Automotive</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : </b></span><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.mahindrapowertrain.com/">https://www.mahindrapowertrain.com/</a></b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">다국적 자동차 제조 회사인 Mahindra Group의 일부인 인도에 기반을 둔 Mahindra Heavy Engines Limited(MHEL)는 70년 이상 동안 강력한 디젤 엔진을 제작해 왔습니다. 트랙터, 자동차, 다용도 차량, 상업용 차량, 전 세계 산업 및 해양 애플리케이션에 동력을 공급하는 MHEL의 파워 트레인은 인상적인 연료 효율성과 신뢰성으로 유명합니다. 열악한 작업 조건을 견디도록 제작된 MHEL의 엔진은 신뢰할 수 있고 내구성이 있으며 현재 배출 표준을 충족하도록 설계되었습니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>진화하는 법률 및 시장 요구로 인해 엔진이 복잡해짐에 따라 내연 기관은 점점 더 정교해졌으며, 이는 제조 공정의 중요한 부분이며 상당한 기술 자원을 필요로 하는 확장된 품질 테스트 계획을 필요로 합니다. 동시에, 제품 개발 라이프사이클은 시장 요구를 충족시키기 위해 단축이 요구되었습니다.</b></span></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">MHEL은 머신 러닝을 사용하여 엔진 품질을 검증하고 사전 정의된 수백 가지 매개변수를 충족하는 엔진에 대한 추가 품질 테스트의 필요성을 제거하여 시간과 비용을 낮추려고 합니다.</b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><br /></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 문제</span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">엔진 생산의 마지막 단계에서 엔진은 결함을 식별하고 품질을 보장하기 위해 최종적인 저온(Cold) 및 고온(Hot) 테스트(검사)를 거칩니다. </b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">저온 테스트에서 전기 모터는 엔진의 크랭크축을 회전시키는 데 사용됩니다. 소프트웨어는 사전 정의된 임계값 한계가 있는 프로세스 매개변수를 기반으로 토크, 크랭크축 각도 및 압력을 포함한 다양한 센서 데이터를 기록하고 분석합니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">400개 이상의 매개 변수를 측정하는 이 테스트는 각 엔진에 대해 약 140초가 걸립니다. </b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">테스트에 실패한 모든 엔진, 더 높은 가변성 결과를 가진 엔진 및 기타 무작위로 선택된 엔진은 고온/부하 테스트를 거칩니다. </b><b style="font-family: "Nanum Gothic";">고온 테스트는 2~3분이 소요되고 부하 테스트는 최대 12분이 소요됩니다. </b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">확장된 생산 프로세스와 더 짧은 제품 개발 주기에 직면하여 MHEL은 제조 운영 전반에 걸쳐 효율성을 높이는 기술을 사용하기를 원합니다. MHEL은 불필요한 테스트를 식별하고 제거하여 엔진 테스트 주기를 단축 하기를 원합니다.</b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 목표</span></b></p><p><b style="font-family: "Nanum Gothic";">MHEL은 머신 러닝 기술을 사용하여 엔진이 수백 가지 특별한 성능을 충족하는 콜드 테스트를 통과하면 해당 엔진에 대한 핫/로드 테스트를 우회하여 엔진이 생산에서 소요하는 시간을 줄이고 전체 테스트 비용을 낮출 수 있다는 주장에 대해 테스트하고 검증하려고 했습니다.</b></p><p><b><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>이 아이디어를 실현하기 위해 MHEL은 여러 데이터 소스에서 가져온 상당한 양의 데이터를 분석하는 도구를 만들어서, 이를 통해 일반적인 핫/로드 테스트 중에 탐지되는 오일 누출과 같은 결함 가능성을 식별할 수 있었습니다. 콜드 테스트 결과 및 기타 관련 기계 데이터를 분석함으로써 회사는 패턴을 식별할 수 있었고, 이를 통해 핫/로드 테스트 없이도 엔진 성능 및 품질에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있었습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">기대 효과 및 결과(성과)</span></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">비지니스 측면</span></b></p><p></p><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>업계 최고의 혁신</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>엔진 출하 속도가 35% 빨라져 제조 주기 시간 단축</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>제조 공장 전반에 걸쳐 모델을 활용할 수 있는 기능이 있는 범용 응용 프로그램(모델의 약간의 재교육 포함)</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>품질 테스트 비용 50% 감소, 핫/로드 테스트 제거로 첫 해에 200만 달러 절약</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>최적화된 품질로 보증 비용 절감</b></span></li></ul><p></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">IT 측면</span></b></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>다양한 솔루션(소프트웨어)의 통합 환경으로 복잡성 완화</b></span></li></ul><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">업무 개선 측면</span></b></p><p style="text-align: left;"></p><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터 기반 의사 결정 – 품질 관리 최적화 및 노동일 350일 절약</b></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">품질 문제의 위험 감소, 이에 따라 관련 보증 비용이 100만 달러 감소</b></li></ul><p></p><p></p><p><b><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></b></p><p><br /></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">아키텍처</span></b></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhCND2GYuCmM0mVe_ddhzWLSwKJ4s5EFXUdbd24UBYNLKduqhOxE7pV-XxXyDgdZkYIbvG6w2qZlszNZQC6rxyO-9W36k6gvGQiSVXBFg6oJkmkpTFaawfQnEBSUB9Vd_1LWITLX5z1eIub3O9nS8wsmeKl3pBIvgb1pFAR7baBkH9JkAGC2PHgQKQn=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1060" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhCND2GYuCmM0mVe_ddhzWLSwKJ4s5EFXUdbd24UBYNLKduqhOxE7pV-XxXyDgdZkYIbvG6w2qZlszNZQC6rxyO-9W36k6gvGQiSVXBFg6oJkmkpTFaawfQnEBSUB9Vd_1LWITLX5z1eIub3O9nS8wsmeKl3pBIvgb1pFAR7baBkH9JkAGC2PHgQKQn=s16000" /></a></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">주요 솔루션 역할</span></b></p><p></p><p></p><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA</b></span></li><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">"</b><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Further Hot Test Required</b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">", "</b><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Further Load Test Required</b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">" 또는 "</b><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>No Further Test Required</b></span><b style="font-family: "Nanum Gothic";">"을 예측하는 머신 러닝 엔진(HANA M/L) 제공</b></li></ul><p></p><p></p><p></p><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence</b></li><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터 처리 - HANA M/L 엔진의 태스크 오케스트레이션, Jupyter M/L 개발 도구, M/L Lifecycle 관리</b></li></ul><p></p><p></p><ul><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">데이터 통합 - </b><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Drona와 같은 온프레미스 In-house 시스템과 클라우드 애플리케이션의 연결 및 HANA로 데이터 통합</b></span></li></ul><p></p><p></p><p></p><li><b style="font-family: "Nanum Gothic";">SAP Internet of Things</b></li><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>MHEL 작업 현장의 데이터 검증 엔진, 레벨 2 지원 기계 및 장비와의 상호 연결 및 통합 제공</b></span></li></ul><p></p><p></p><p></p></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Integration Suite</b></span></li><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>콜드 테스트 데이터 및 매개변수를 처리, 분석, 저장하고 최적화되고 압축된 데이터 관리</b></span></li></ul><p></p><p></p></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Analytics Cloud</b></span></li><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>기계 학습 기반 근본 원인 분석을 위한 지능형 분석 계층 제공</b></span></li></ul><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>고위 경영진을 위한 셀프 서비스 분석 및 대시보드 제공</b></span></li></ul><p></p><p></p></ul><p></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Cloud Portal</b></span></li><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>MHEL 작업 현장에서 보다 쉽게 사용할 수 있도록 포털에 정보를 렌더링하여 직원이 일상적인 작업을 실행할 수 있도록 하여 유동적이고 안전한 사용자 경험을 지원</b></span></li></ul></ul><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><iframe allowfullscreen="" class="BLOG_video_class" height="266" src="https://www.youtube.com/embed/CSzA_R1m0q8" width="432" youtube-src-id="CSzA_R1m0q8"></iframe></div><br /><b><br /></b></span></div><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></div><div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></div>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-65822519642887380232021-10-07T16:35:00.011+09:002021-11-26T11:29:20.169+09:00DI 구축사례 - Bourns : 머신 러닝을 통한 제품 견적 가격 최적화 및 자동화<p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence Cloud의 머신 러닝과 데이터 관리를 활용하여 전자 부품의 견적 가격의 최적화를 이룬 활용 사례를 포스팅 합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">회사 개요</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>회사 : Bourns, Inc.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>본사 : Riverside, California</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>산업 : High Tech(전자 부품)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b> 웹사이트 : <a href="https://www.bourns.com/">https://www.bourns.com/</a></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Bourns, Inc.는 74년 된 가족 소유 기업으로 2020년 매출이 5억 달러를 초과하고 5,000명 이상의 직원이 북미, 유럽 및 아시아 전역의 제조 공장과 영업 사무소에 분산되어 있습니다. Bourns는 산업 장비, 재생 에너지, 전기 자동차 및 자율 주행 시스템을 비롯한 광범위한 시장에 서비스를 제공하는 회로 보호, 전력 변환 및 감지 구성 요소의 선도적인 제조업체 및 공급업체입니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 문제</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Bourns의 다양한 글로벌 고객 기반에 대한 가격 책정을 생성하고 견적을 승인해야 하는 가격 책정 업무는 가격 책정 분석가 거의 전적으로 하는 수동 프로세스였습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>가격 책정은 수동 프로세스여서 가격 책정 분석가의 귀중한 시간을 소비하게 하고 본질적으로 프로세스에 오류를 유발할 수 있기 때문에 비즈니스에 비효율적이고 비용이 많이 듭니다. 또한 여러 제품 라인, 볼륨, 지역, 복잡한 공급망 요구 사항에 대한 가격 책정을 쉽게 추적할 수 없었습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">비지니스 목표</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Bourns는 다음과 같이 비즈니스 가치를 높이려고 했습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• Bourns의 고객을 위해 수백만 개의 데이터 레코드를 학습하여 머신 러닝 모델 기반으로 최적화된 시장 요율 가격 견적을 생성합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 자동 견적을 통해 가격 분석가는 가치가 높은 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.</b></span></p><p><b><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 업무 자동화를 통해 비즈니스 확장하려고 합니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">기대 효과 및 결과(성과)</span></b></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">비지니스 측면</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Bourns는 단일 데이터 저장소 기반의 고급 분석을 위한 시스템의 내재화하였습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Bourns는 이제 모든 대상 제품 라인, 수량, 지역, 복잡한 공급망 요구 사항 전반에 걸쳐 최적화된 가격 책정이 가능하게 되었습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>2021년 목표 :</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 1% 수익 증가</b></span></p><p><b><span style="font-family: Nanum Gothic;"></span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 1% 마진 증가</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">IT 측면</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>데이터 통합, 데이터 처리(머신 러닝), 데이터 카탈로그 기능이 단일 솔루션으로 구성되어 간편한 UX</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>개별 솔루션의 도입, 통합, 유지 보수 대비 단일 솔루션의 유지 비용의 경제성</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>Bare-metal 대비 Container 방식의 관리자 작업 감소, 장애 대비 우수(자동 시스템 체크), 자원 사용의 최적화 등에서 우수함</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">업무 개선 측면</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>가격 분석가는 이전의 100% 수동 작업을 자동화한 후 수준 높은 가격 책정 및 견적 작업에 집중할 수 있습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>2021년 목표:</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 25% 격적 가격 자동화(수동 작업 감소)</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 견적 주기 시간 35% 단축</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>• 모든 과거의 가격 데이터에 액세스할 수 있는 단일 시스템</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>또한, 가격 분석가는 부가 가치 견적에 적용할 수 있는 새로운 통찰력을 확보할 수 있었습니다.</b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">아키텍처</span></b></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhPhW034rCaCepVgEbcjxjgc6z9Xw3m4ElSVxT4W0KptZ68ezXlv4ptwc32Vrn1cUdFBMOlLwe_AwZFYtYpO38vA-AIk9ni0XFm9sD14jXqJFVZ1KmzINZj7bYOKRmIE-4Plzlr2Ae1DXc6w-JKRBFfTEPnHWw4pAeVKfAeh2inzyKZ8bRHgN21ZWeY=s1800" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><img border="0" data-original-height="932" data-original-width="1800" height="332" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhPhW034rCaCepVgEbcjxjgc6z9Xw3m4ElSVxT4W0KptZ68ezXlv4ptwc32Vrn1cUdFBMOlLwe_AwZFYtYpO38vA-AIk9ni0XFm9sD14jXqJFVZ1KmzINZj7bYOKRmIE-4Plzlr2Ae1DXc6w-JKRBFfTEPnHWw4pAeVKfAeh2inzyKZ8bRHgN21ZWeY=w640-h332" width="640" /></b></span></a></div><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /><br /></b></span><p></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: large;">주요 솔루션 역할</span></b></p><p></p><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence Cloud - 데이터 파이프라인, ML 모델 구현(모델 결과 출력), 정형 및 비정형 데이터의 메타데이터 정보</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Analytics Cloud - 견적 데이터 분석을 위한 대시보드 시각화, 증강 분석, 자동 생성된 시각화 및 분석</b></span></li></ul><p></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA : 데이터 저장소</b></span></li></ul><p></p><p></p><p></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><b><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">Bourns 가격 최적화 대시보드 예시</span></b></p><p>
</p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEh_fG3O_QgiZGlga32UlGf8CX0YvSuUPgqYU0qj539g7kZqRlC26QQbNzpDpXlaV_s7d_5m3P71bmSs0yAg5-hpwXtG6WyC4Tjm5NeKtL_TcLXlbIyPseV0zBkPasJO0R54_79O5rkiwDVklS8NEX5HyxZMDeGey2XmBWCLRnAOkju7Su3HY_UnQK6E=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><img border="0" data-original-height="1059" data-original-width="2048" height="330" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEh_fG3O_QgiZGlga32UlGf8CX0YvSuUPgqYU0qj539g7kZqRlC26QQbNzpDpXlaV_s7d_5m3P71bmSs0yAg5-hpwXtG6WyC4Tjm5NeKtL_TcLXlbIyPseV0zBkPasJO0R54_79O5rkiwDVklS8NEX5HyxZMDeGey2XmBWCLRnAOkju7Su3HY_UnQK6E=w640-h330" width="640" /></b></span></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhMDJjBchROqJODy6IU6kh48qXiCVu8JKsipDhv9Oix-88vC7OX8_2ED6rFKHkPyq26Sc43X4w3xT8DCxAlrXqAdjlKO0ynUnUD9W4904mcCTdacBJrxyVQ32T8NEj_DEh7w-dQtG2SyRvsX-g7w0fpjpA2Uj80tOd5qTfq66l_gwsT1NQuhFWiDri7=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><img border="0" data-original-height="1048" data-original-width="2048" height="328" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhMDJjBchROqJODy6IU6kh48qXiCVu8JKsipDhv9Oix-88vC7OX8_2ED6rFKHkPyq26Sc43X4w3xT8DCxAlrXqAdjlKO0ynUnUD9W4904mcCTdacBJrxyVQ32T8NEj_DEh7w-dQtG2SyRvsX-g7w0fpjpA2Uj80tOd5qTfq66l_gwsT1NQuhFWiDri7=w640-h328" width="640" /></b></span></a></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></div><div class="separator" style="clear: both; text-align: left;"><br /></div><p></p><div class="page" title="Page 11">
<div class="section" style="background-color: white;">
</div>
</div>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-29746847775539796902021-10-07T01:32:00.008+09:002021-11-26T11:28:58.411+09:00Data Intelligence - 지능형 기업에게 SAP Data Intelligence는 왜 필요한가?<p><span style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; font-family: arial; font-size: large;">최근의 화두인 지능형 기업으로 전환에 대한 다양한 방법과 솔루션이 등장하고 있으며 그 중요성이 이전보다 더욱 인식되고 있습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">간단하게 말하자면, 즉 지능형 기술인<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdAI" style="cursor: pointer; outline: none;">AI</span>, 실질적으론 머신 러닝 및 딥 러닝 기술을 적용하여 이전에는 하지 못하는 업무를 수행하거나 수동적인 업무를 자동화하여<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdLOB" style="cursor: pointer; outline: none;">LOB</span><span class="Apple-converted-space"> </span>사용자들은 본연의 업무에 집중하도록 하여 궁극적으로 기업의 경쟁 우위에 있도록 하자는 것입니다.</span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEj47lInV_enHAX9NWVi9SyqkwReMB-wCVeABBYqpVVjU3y_NqUuIXOre6JRwha6KwdePoBno-CsLJwQP_2VW2GfzlojI35qRKuQ8L8HButyVAilkeXFwlLOSHutGesDxtEQPJngR2HxPiM8bq9A1NG3RB1VN1rPmwoyqf6ZTuhdX5ZLx36Ac3u1qkpg=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><img border="0" data-original-height="1088" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEj47lInV_enHAX9NWVi9SyqkwReMB-wCVeABBYqpVVjU3y_NqUuIXOre6JRwha6KwdePoBno-CsLJwQP_2VW2GfzlojI35qRKuQ8L8HButyVAilkeXFwlLOSHutGesDxtEQPJngR2HxPiM8bq9A1NG3RB1VN1rPmwoyqf6ZTuhdX5ZLx36Ac3u1qkpg=s16000" /></span></a></div><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><br /></span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">기업의 지능형 기술의 접근 방법으로 크게 2가지로 구분할 수 있는데, 첫째는<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdS/4HANA" style="cursor: pointer; outline: none;">S/4HANA</span><span class="Apple-converted-space"> </span>등 Application에 사전에 빌트인 된 머신 러닝 모델을 제공하여<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdLOB" style="cursor: pointer; outline: none;">LOB</span><span class="Apple-converted-space"> </span>사용자들이 쉽게 업무에 활용할 수 있는 High Level의 접근 방식과 둘째는 사용자가 직접 기업의 다양한 데이터를 참조하여 머신 러닝 모델을 빌드하여 업무에 적용하는 Low Level 접근 방식으로 나눌 수 있을 것입니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">이번 포스팅에서는 후자의 경우, 직접 머신 러닝 모델을 만들어서 적용하는 과정에서 좀 더 개발 과정을 간소화하고 자동화할 수 있는 방법에 대해 이야기를 나누고 싶습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">머신 러닝 모델은 만들기 위해서는 다양한 머신 러닝 기법과 지식이 요구됩니다. 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, Feature Engineering, Feature Selection 등 머신 러닝을 공부하거나 경험해 보신 분이라면 이런 용어 및 절차에 익숙하실 것입니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">그리고, 무엇보다도 데이터가 필요하며 당근 기본입니다. 하지만, 우리는 머신 러닝 실습, 예제, 교육 등에서 데이터를 기본적으로 전달 받기 때문에 데이터 획득 문제에 대해 그렇게 중요하게 생가하지 않고 당연하게 누군가 해 주겠지 하고 여겼습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">하지만, 현실은 그리 녹녹하지 않습니다. 어떤 주제에 대한 머신 러닝 시나리오에 대한 모델을 만든다고 가정해 봅시다. 데이터는 어디에 있을까요? 네, 데이터는 다양한 시스템에 존재하고 있습니다.<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdS/4HANA" style="cursor: pointer; outline: none;">S/4HANA</span>, Cloud Application,<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdBW/4" style="cursor: pointer; outline: none;">BW/4</span>HANA,<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdEDW" style="cursor: pointer; outline: none;">EDW</span>,<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdDBMS" style="cursor: pointer; outline: none;">DBMS</span>, Hadoop, Data Lake, 외부 등 분산되어 존재하고 있습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">그런데, 실질적으로 모델을 만드는데 필요한 데이터는 어느 시스템에 존재할까요? 우리는 이것을 위해 개별 시스템 담당자에게 데이터 추출을 요청하지만, 이것도 계속적으로 요구되어 해당 시스템 담당자를 매우 곤욕스럽게 만드는 경우를 보았습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">머신 러닝 모델 구현 근처에 가지도 전에 우리는 한숨이 나오는 것입니다. 뭐 좀 해보려면 데이터가 어떤 시스템에 존재하지 모르겠는데요. 그런 주제에 맞는 데이터가 우리 회사에 가지고 있는지 여부도 잘 알기 힘든 상황입니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">여러분은 머신 러닝(<span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdML" style="cursor: pointer; outline: none;">ML</span>) 이니셔티브 또는 더 나은 정보 관리 중 무엇이 더 필요합니까? 미래 지향적인 회사라면 답은 둘 다여야 합니다. 그러나 이는 우선 순위의 문제인 경우가 많으며 많은 사람들이 정보 관리에 집중하기로 선택합니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">Forrester가 전 세계 IT 의사 결정권자 178명을 대상으로 실시한 설문 조사에 따르면, 조직의 82%가 데이터 프로세스 및 워크플로의 오케스트레이션 및 자동화가 성공에 중요하다고 생각합니다. 그러나 동일한 응답자의 37%만이 이를 성공적으로 수행할 수 있다고 자신했습니다. 동시에 67%는<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdML" style="cursor: pointer; outline: none;">ML</span><span class="Apple-converted-space"> </span>처리 구현이 중요하다고 생각했지만 33%만이 그렇게 할 수 있다고 확신했습니다. </span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">데이터가<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdML" style="cursor: pointer; outline: none;">ML</span>에 공급되고<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdML" style="cursor: pointer; outline: none;">ML</span>이 효과적인 정보 관리를 필요로 하기 때문에 과제는 불가분의 관계로 연결되어 있습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-stretch: inherit; font-style: inherit; font-variant-caps: inherit; font-weight: 900; line-height: inherit; outline: none;"><span style="font-family: arial; font-size: large; outline: none;"><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdAI" style="cursor: pointer; outline: none;">AI</span><span class="Apple-converted-space"> </span>구축을 위한 전통적 데이터 관리의 한계</span></span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdAI" style="cursor: pointer; outline: none;">AI</span><span class="Apple-converted-space"> </span>기반의 업무 프로세를 위해서는 데이터 기반의 정보 관리가 기본적으로 요구되고 있습니다. 하지만, 현재의 정보 관리 접근 방식은 기술 변화를 따라가지 못하고 있습니다.</span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjT02Dggdjjr3W-DVEdUrJZ42VKXznnRxUbAv6pwyouIbgVLN8JkCiebwx5rp8tjvL7jGYcozOFtshWCH5QnW2d_RKBohlQ31D_WFahcdB7FSZMUO4LmU9BhHJA8nK1s81tZaVZjp23auKgG0mKhUzxRyRk_rxHdDDZ47vtCdOeAfVzRtI6yNcnJpht=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><img border="0" data-original-height="1094" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjT02Dggdjjr3W-DVEdUrJZ42VKXznnRxUbAv6pwyouIbgVLN8JkCiebwx5rp8tjvL7jGYcozOFtshWCH5QnW2d_RKBohlQ31D_WFahcdB7FSZMUO4LmU9BhHJA8nK1s81tZaVZjp23auKgG0mKhUzxRyRk_rxHdDDZ47vtCdOeAfVzRtI6yNcnJpht=s16000" /></span></a></div><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><br /></span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">대부분의 전통적 데이터 기술은 온프레미스 데이터베이스와 상호 작용하는 온프레미스 애플리케이션의 시대를 위해 구축 및 설계되었습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">여기에서 목표는 데이터를 추출하여 비즈니스 인텔리전스 및 보고를 위한 데이터 웨어하우스에 로드하는 것입니다. 그 필요성은 여전히 존재하지만 우리가 관리하는 데이터와 해당 데이터에서 가치를 추출하는 방식은 근본적으로 변화하고 다양화되었습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">오늘날 우리는 클라우드와 온프레미스 시스템이 혼합된 구조화, 비정형 및 개체 저장소 데이터가 복잡하게 혼합되어 있으며 액세스가<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdAPI" style="cursor: pointer; outline: none;">API</span>를 통해 제한되거나 표준화되지 않는 경우가 많습니다. 그 결과 데이터 스프롤, 도구 다양화 및 데이터 사일로의 복잡한 환경이 조성됩니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">이 모든 것이 "지식에서 잃어버린 지혜를 찾는 것"과 "정보에서 잃어버린 지식을 찾는 것"을 그 어느 때보다 어렵게 만듭니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-stretch: inherit; font-style: inherit; font-variant-caps: inherit; font-weight: 900; line-height: inherit; outline: none;"><span style="font-family: arial; font-size: large; outline: none;">전통적<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdML" style="cursor: pointer; outline: none;">ML</span>과 정보 관리가 실패하는 경우</span></span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdML" style="cursor: pointer; outline: none;">ML</span>과 정보 관리를 함께 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만, 데이터 과학 프로젝트에서 더 많은 개선의 필요성을 요구됩니다.</span></p><ul style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; margin: 0px 0px 1em 2em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><li style="list-style: inherit; margin: 0px; outline: none; padding: 0px;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">기업의 86%는 데이터에서 훨씬 더 많은 것을 얻을 수 있어야 한다고 말합니다.</span></li><li style="list-style: inherit; margin: 0px; outline: none; padding: 0px;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">초기 데이터 과학 이니셔티브 10개 중 5개가 프로덕션에 도달하지 못한다고 말합니다.</span></li><li style="list-style: inherit; margin: 0px; outline: none; padding: 0px;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">74%는 데이터 환경이 너무 복잡하여 민첩성을 제한한다고 말합니다.</span></li></ul><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">그리고 아마도 가장 중요한 사실은 기업의 2/3가 머신 러닝과<span class="Apple-converted-space"> </span><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdAI" style="cursor: pointer; outline: none;">AI</span>를 중요한 이니셔티브로 간주하는 반면, 1/3 이하만이 이러한 이니셔티을 구현할 수 있는 능력을 확신한다는 것입니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">대다수의 기업은 이러한 이니셔티브의 중요성과 잠재적 이점을 인식하고 있습니다. 그렇다면 기업은 어떻게 데이터 과학 프로젝트에서 확신을 가질 수 있을까요?</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="outline: none;"><span style="font-family: arial; font-size: large; font-stretch: inherit; font-style: inherit; font-variant-caps: inherit; font-weight: 900; line-height: inherit; outline: none;">데이터 오케스트레이션 = 데이터 통합 + 데이터 처리(<span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdML" style="cursor: pointer; outline: none;">ML</span>) + 자동화</span></span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">SAP가 오픈 소스와 클라우드을 고려하고 처음부터 완전히 새로운 솔루션을 개발한 이유입니다.</span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEh4ufk9k5OFLZ1RcVCH1dv7ET2Kh6IokgEcii3a-NHqQp3xE7uhfJ-PAMkvfzVueKq9dkGNusPBn9QpEEPWx5mT3kIP9CNel3YtTjaJGPYktiH8_a1AcVhw2nCL6OYMYwPQSke5VgCqpi5xvDscC3QDnWvuYiThzbAE4N4o3_rc9rJzKj-2fiRtgJgG=s2629" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><img border="0" data-original-height="1196" data-original-width="2629" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEh4ufk9k5OFLZ1RcVCH1dv7ET2Kh6IokgEcii3a-NHqQp3xE7uhfJ-PAMkvfzVueKq9dkGNusPBn9QpEEPWx5mT3kIP9CNel3YtTjaJGPYktiH8_a1AcVhw2nCL6OYMYwPQSke5VgCqpi5xvDscC3QDnWvuYiThzbAE4N4o3_rc9rJzKj-2fiRtgJgG=s16000" /></span></a></div><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdERP" style="cursor: pointer; font-family: arial; font-size: medium; outline: none;"><br /></span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdERP" style="cursor: pointer; outline: none;">ERP</span>, BW 등 기존 기업 데이터는 그 동안 액세스, 통합 및 사용 등이 쉽지 않았던 스트림 데이터과 빅 데이터와 결합할 수 있는 가능성이 열렸습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><span aria-expanded="false" class="sapedia-acronym" data-template="sapediaAdML" style="cursor: pointer; outline: none;">ML</span>과 같은 데이터 처리 엔진을 적용하여 모든 데이터에 대한 포괄적인 액세스를 제공하고 결과를 비즈니스 프로세스 및 워크플로에 연결하면 진정한 데이터 오케스트레이션을 얻을 수 있습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">SAP Data Intelligence Cloud는 모든 조직이 데이터 및 비즈니스 프로세스를 오케스트레이션 및 자동화하는 동시에 기계 학습을 배포 및 운영할 수 있도록 설계되었습니다.</span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">또한, 데이터 오케스트레이션을 통하여 데이터에서 가치를 추출하고 이를 민첩하고 재구성된 비즈니스 프로세스에 연결하는 방법을 제공 받습니다.</span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgswjUe9N5y6jHSmlRwGPL7z7P0VUsrgcihyZU5nyk_EeT5gPEm2mW_FTJnDaUPlRlweQYxYi1QgDsNy2ljrOusQPPInOCEZ0_mHlVtDPw0uRlTYS7EHBS8IGENK1HkpjqOkA0TT8cPYR60AWeAj34X9eBlcKoxQAVkPykA5ZuPK5f6deGPuB_KTfsZ=s1730" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><img border="0" data-original-height="1120" data-original-width="1730" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgswjUe9N5y6jHSmlRwGPL7z7P0VUsrgcihyZU5nyk_EeT5gPEm2mW_FTJnDaUPlRlweQYxYi1QgDsNy2ljrOusQPPInOCEZ0_mHlVtDPw0uRlTYS7EHBS8IGENK1HkpjqOkA0TT8cPYR60AWeAj34X9eBlcKoxQAVkPykA5ZuPK5f6deGPuB_KTfsZ=s16000" /></span></a></div><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><br /></span><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;"><br /></span></p><p style="caret-color: rgb(51, 51, 51); color: #333333; line-height: 20px; margin: 0px 0px 20px; min-height: 1em; outline: none; padding: 0px; text-size-adjust: auto;"><span style="font-family: arial; font-size: medium;">SAP Data Intelligence Cloud는 분산된 데이터 환경에서 복잡한 데이터 관리를 간소화하고 머신 러닝 구현과 운영을 신속하게 처리하여 지능형 통찰력으로 여러분의 업무 프로세스를 고도화합니다.</span></p>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-3997377530759457492021-10-07T00:40:00.054+09:002021-11-26T11:27:44.872+09:00Data Intelligence - SAP Data Intelligence 란 무엇인가?<p style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b>본 블로그는 SAP Data Intelligence에 대해 처음 들어 보거나 또는 더 자세한 정보를 알고 싶은 분을 위해 SAP Data Intelligence에 대한 기본 정보를 제공합니다.</b></span></p><p style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;"><b><br /></b></span></p><p style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;"><b>SAP Data Intelligence 란?</b></span><br /></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: Nanum Gothic;">SAP Data Intelligences는 SAP BTP(Business Technology Platform)에서 데이터 관리를 담당하는 솔루션입니다.</span></b></p><p style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP Data Intelligence는 엔터프라이즈 급으로 분산된 데이터 자산을 연결, 검색, 강화, 조정해서 실행 가능한 비즈니스 통찰력을 제공하는 포괄적인 데이터 관리 솔루션입니다.</b></span></span></p><p><span style="color: #2b00fe; font-family: Nanum Gothic; font-size: large;"><b><a href="https://www.sap.com/korea/products/data-intelligence.html" target="_blank">SAP Data Intelligence 사이트(한글)</a></b></span></p><p style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b>최근 기업의 IT 환경은 전통적인 OnPremise 위주의 DBMS, DW에 추가적으로 Hadoop, Object Storage, Data Lake 등의 Big Data와 </b></span><b style="color: #3c3c3c; font-family: "Nanum Gothic";">Cloud 기반 솔루션 등으로 매우 다양하고 복잡해지고 있습니다. 동시에, 이런 다양한 데이터와 최신 AI 기술을 접목한 비지니스 프로세스 고도화가 요구되고 있습니다.</b></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c; font-family: "Nanum Gothic";">SAP Data Intelligence는 복잡하고 분산된 데이터 시스템 환경에서 데이터를 빠르게 찾고 필요한 데이터를 수집하고 변환한 후 M/L 기술을 적용하여 기존 비지니스 프로세스를 개선하고 강화합니다.</b></p><p style="text-align: left;"></p><p style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgfbboP90F4h_clObcIAGIF5pp5vm6d1oQcAMeP5OLdZzjl7YDyb3RGBM2hz6MhlsqVq8Z-APFT9Pxk3NTyPjXjRPQdXsNKPkraTaRxmKhWQWpOqM5BbFcE77PxH0UstYPbyIWge93H7iLQNNEPIZN4GQiPXkahBjNn0lUQ2u19UUfs7FQa3KGR1D47=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1159" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgfbboP90F4h_clObcIAGIF5pp5vm6d1oQcAMeP5OLdZzjl7YDyb3RGBM2hz6MhlsqVq8Z-APFT9Pxk3NTyPjXjRPQdXsNKPkraTaRxmKhWQWpOqM5BbFcE77PxH0UstYPbyIWge93H7iLQNNEPIZN4GQiPXkahBjNn0lUQ2u19UUfs7FQa3KGR1D47=s16000" /></a></p><p></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial;"><span style="font-size: xx-large;"><br /></span></b></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial;"><span style="font-size: xx-large;">SAP Data Intelligence 핵심 기능</span></b></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: x-large;">1. 데이터 통합(Data Integration)</b></p><div style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c;"><p><b><span style="font-family: Nanum Gothic;">다양한 종류의 데이터 소스 및 데이터 유형에 연결하여 데이터를 연계 및 통합합니다. SAP 애플리케이션 및 데이터베이스뿐만 아니라 하이퍼 스케일러 클라우드 데이터 소스 및 스트리밍 데이터 등 다양한 데이터를 기본적으로 연결하여 처리합니다. 기업 데이터와 빅데이터를 연계하여 활용할 수 있습니다.</span></b></p><p><b><span style="font-family: Nanum Gothic;">데이터 통합 처리 흐름 기반의 파이프 라인을 이용하여 다수의 미리 정의된 통신을 이용하여 비교적 쉽게 구축 할 수 있습니다. 파이프 라인의 각 운영자는 각각 Kubernetes에 Docker 컨테이너에서 독립적으로 작동하기 때문에 확장 측면에서도 용이합니다.</span></b></p></span></div><div style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><p style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEg0ca76bADBpvCiPzJYDw66R4GqNOQMZra2c1hjTIUqF2m77WeyDHAPuPbveuV6Nw-nczxP3WJWATEYgtdaAJGmaz0qXUQSfpg5iAx5ceVNDZZXI0P1bR1F9l7DtQMU1gXV82Fy9bBysKYO25iTAlbiWW5lx7lgCmwZWGOJZJb6U8Jux3AR77R29pej=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1154" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEg0ca76bADBpvCiPzJYDw66R4GqNOQMZra2c1hjTIUqF2m77WeyDHAPuPbveuV6Nw-nczxP3WJWATEYgtdaAJGmaz0qXUQSfpg5iAx5ceVNDZZXI0P1bR1F9l7DtQMU1gXV82Fy9bBysKYO25iTAlbiWW5lx7lgCmwZWGOJZJb6U8Jux3AR77R29pej=s16000" /></a></p></span></div><p style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: x-large;"><b>2. 데이터 처리(Data Processing)</b></span></p><div><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b><p style="text-align: left;">데이터 처리는 다양한 처리 엔진을 오케스트레이션하여 End-to-End 데이터 처리 프로세스의 구축이 가능합니다.</p><p style="text-align: left;">예를 들어 SAP BW의 Process Chain 및 SAP HANA 데이터 처리 및 기계 학습 라이브러리, Python 또는 TensorFlow 등 다양한 처리 엔진을 호출하여 원격 실행할 수 있기 때문에 데이터를 이동하지 않고 태스크 프로세스만을 관리 할 수 있습니다.</p><p style="text-align: left;">특히 기계 학습의 실현에 있어서는 기계 학습 시나리오 관련 데이터와 파이프 라인, 노트북, 실행, 배포까지 중앙에서 관리 할 수 있습니다. 이렇게하면 데이터 탐색, 준비, 기계 학습 모델의 실험, 개발, 학습 운영주기 거버넌스를 확보하면서 효율적으로 MLOps 실행를 지원합니다.</p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgvFNGYgnN0bpaIkn9rWXxVEKB1bT3nCFpgy6lJDkklPmsRHWJpdekm8ZsqYizC2YA9ac-9s9D69olv7LQI-BP2YpUTMukpPwFFB0ty0yxNj28zjkWgJWI_YK_Lb6Rp4zV9pJwlgRcp-yuB6ouzOEUCwqzB--pCtbzjZpG14xPBhJJE6v1bxaECdSVY=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1162" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgvFNGYgnN0bpaIkn9rWXxVEKB1bT3nCFpgy6lJDkklPmsRHWJpdekm8ZsqYizC2YA9ac-9s9D69olv7LQI-BP2YpUTMukpPwFFB0ty0yxNj28zjkWgJWI_YK_Lb6Rp4zV9pJwlgRcp-yuB6ouzOEUCwqzB--pCtbzjZpG14xPBhJJE6v1bxaECdSVY=s16000" /></a></div><br /><p style="text-align: left;"><br /></p><p style="text-align: left;"><b style="font-family: arial; font-size: x-large;">3. 데이터 카탈로그(Data Catalog)</b></p></b></span></div><div><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b><p style="text-align: left;">연결된 모든 데이터 소스를 걸친 통합 데이터 카탈로그는 엔터프라이즈에서 필요한 데이터 거버넌스를 확보하는 동시에 데이터 품질을 유지하고 이용자의 편리성도 향상시킬 수 있습니다.</p><div><p></p><ul style="text-align: left;"><li>데이터 태깅 및 비즈니스 용어, 계보 등 데이터 관련 정보를 함께 관리하고 모든 데이터 소스를 횡단 한 검색이 가능합니다.</li></ul><p></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li>데이터 프로파일링(Data Profiling)에 의해 데이터의 특징을 즉시 파악할 수 있습니다.</li></ul><p></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li>데이터에 대한 비즈니스 규칙을 정의하고 데이터 품질을 모니터링 할 수 있습니다.</li></ul><p></p><p></p><ul style="text-align: left;"><li>자가 데이터 준비 기능을 사용하여 빠르게 데이터를 수정하고 변환이 가능합니다.</li></ul><p></p></div></b></span></div><div><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><p style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi9a9RmkdOIFuy_l-2BHJQuStL8McYdVr_a7MXwHtmo6akvFyg-fJ3c9QKW5PBjFLUE7c2VMUrrO3l-6J3K9cUtocr4ZHLwb3aDSy9CpLdodsLBbc7v8iEySuKYluccXQuyqtIxkTCyntGrjQgV1k5Sw-nqiZ8VVazYJQT_ca2W8c9CVezLb0NP4bs2=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1105" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi9a9RmkdOIFuy_l-2BHJQuStL8McYdVr_a7MXwHtmo6akvFyg-fJ3c9QKW5PBjFLUE7c2VMUrrO3l-6J3K9cUtocr4ZHLwb3aDSy9CpLdodsLBbc7v8iEySuKYluccXQuyqtIxkTCyntGrjQgV1k5Sw-nqiZ8VVazYJQT_ca2W8c9CVezLb0NP4bs2=s16000" /></a></p></span></div><div style="text-align: left;"><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;"><br /></b></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;">SAP Data Intelligence 도입 고객</b></p><p style="text-align: left;"></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhAg-IoOtQNx9wBD48VBVveqVmyo_6SSrnq_vlx7te_zxdO5Ak21gd258WBT7KgLa-Z9aAQm5xP29twIZj_6bPcGvARgxHTq6F8CASxV0c7bR5n_EVRAcr7dpUB0fdj-B8_lGTIXIHg38EBITUiD6hrKbk7TYWO4qHK3baBlkdwOaiUBaP7TBZTvhVS=s2048" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1113" data-original-width="2048" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhAg-IoOtQNx9wBD48VBVveqVmyo_6SSrnq_vlx7te_zxdO5Ak21gd258WBT7KgLa-Z9aAQm5xP29twIZj_6bPcGvARgxHTq6F8CASxV0c7bR5n_EVRAcr7dpUB0fdj-B8_lGTIXIHg38EBITUiD6hrKbk7TYWO4qHK3baBlkdwOaiUBaP7TBZTvhVS=s16000" /></a></div><p></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;"><br /></b></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;">SAP Data Intelligence Learning(학습)</b></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">SAP Data Intelligence 온라인 강의(OpenSAP)</span></b></p><p style="text-align: left;"><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;"><a href="https://open.sap.com/courses/di1/resume" target="_blank">SAP Data Intelligence 온라인 강의</a></span></b></p><p style="text-align: left;"><b style="font-family: "Nanum Gothic";"><span style="color: #2b00fe;"><a href="https://open.sap.com/courses/hub1/resume" target="_blank">SAP Data Hub 온라인 강의<br /></a></span></b></p><p style="text-align: left;"><span style="color: #2b00fe; font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://open.sap.com/courses/ds3/resume" target="_blank">Data Science 첫걸음 (Edition 2021)</a></b></span></p><p style="text-align: left;"><span style="color: #2b00fe; font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://open.sap.com/courses/ml2" target="_blank">TensorFlow - Deep Learning 세계로</a></b></span></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><br /></span></b></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">SAP Data Intelligence 개발</span></b></p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><p style="color: #3c3c3c; text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://community.sap.com/topics/data-intelligence" target="_blank">SAP Data Intelligence Community</a></span></p><p style="text-align: left;"><a href="https://blogs.sap.com/tags/73555000100800000791/" target="_blank"><span style="color: #2b00fe;">SAP Data Intelligence Community Blog</span></a></p><p style="color: #3c3c3c; text-align: left;"><a href="https://developers.sap.com/topics/data-intelligence.html" target="_blank">SAP Data Intelligence Developer</a></p></b></span><p style="text-align: left;"><b><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"></span></b></p><p style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://www.youtube.com/playlist?list=PLkzo92owKnVyY89xEshp_cSQ0QF8EE927" target="_blank"><b>SAP Data Intelligence 3.1 동영상 강의(YouTube)</b></a></span></p><p style="text-align: left;"><span style="color: #2b00fe; font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://developers.sap.com/tutorial-navigator.html?tag=software-product%3Adata-management%2Fsap-data-intelligence" target="_blank"><b>SAP Data Intelligence Tutorial(Hands-on)</b></a></span></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><br /></span></b></p><p style="text-align: left;"><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">SAP Data Intelligence 도움말(매뉴얼)</span></b></p><p style="text-align: left;"><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;"><a href="https://help.sap.com/viewer/product/SAP_DATA_INTELLIGENCE/Cloud/en-US" target="_blank">Data Intelligence Cloud(영문)</a></span><span style="color: #3c3c3c;"> </span><span style="color: #2b00fe;"><a href="https://help.sap.com/viewer/product/SAP_DATA_INTELLIGENCE_ON-PREMISE" target="_blank">Data Intelligence OnPremise(영문)</a></span></b></span></p><h4 style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-weight: bold;"><span style="font-size: x-large;"><br /></span></span></h4><h4 style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-weight: bold;"><span style="font-size: x-large;">SAP Data Intelligence 로드맵(RoadMap)</span></span></h4><p style="text-align: left;"><span style="color: #2b00fe; font-family: "Nanum Gothic";"><a href="https://roadmaps.sap.com/board?PRODUCT=73554900100800002671&range=CURRENT-LAST#Q4%202021" target="_blank">Road Map Explorer - Data Intelligence(영문)</a></span></p></div><div style="text-align: left;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><p style="font-family: "Nanum Gothic"; text-align: left;"><br /></p></span></div>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-6370787074085519606.post-14044624705915035322021-10-04T23:59:00.295+09:002021-11-26T11:27:22.838+09:00HANA Data Lake - SAP HANA Cloud, Data Lake 란 무엇인가?<p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b>본 블로그는 HANA Data Lake(=SAP IQ Cloud Version)에 대해 처음 들어 보거나 또는 더 자세한 정보를 알고 싶은 분을 위해 SAP의 Data Lake 솔루션에 대한 기본 정보를 제공합니다.</b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b><br /></b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b>먼저 SAP HANA Cloud, Data Lake를 이야기하기 전에 SAP HANA Cloud는 무엇인지 살펴보겠습니다.</b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;"><b>SAP HANA Cloud 란?</b></span><br /></p><div><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud는 모든 엔터프라이즈 데이터에 실시간으로 액세스, 저장, 처리할 수 있는 단일 장소를 제공합니다. </b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b>멀티 클라우드 또는 하이브리드 시스템 환경의 복잡성을 줄이는 클라우드 네이티브 플랫폼입니다.</b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud는 인메모리 또는 디스크에서 다중 모델 데이터 처리를 위한 모든 고급 SAP HANA 기술을 제공합니다.</b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud를 독립 실행형 솔루션으로 또는 기존 온프레미스 환경의 확장으로 사용하여 자동 소프트웨어 업데이트, 탄력성, 낮은 총 소유 비용과 같은 클라우드 품질의 이점을 누릴 수 있습니다.</b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud를 사용하면 SAP Business Technology Platform에서 실행되는 애플리케이션과 온프레미스 또는 표준 SAP HANA 클라이언트를 사용하는 기타 클라우드 서비스를 실행하는 애플리케이션에서 SAP HANA 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.</b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b>SAP HANA Cloud는 단일 스토리지 솔루션에 모든 데이터를 로드할 필요 없이 모든 정보를 연결할 수 있는 간소화된 데이터 액세스를 제공합니다.</b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><b style="color: #2b00fe; font-size: x-large;"><a href="https://www.sap.com/korea/products/hana/cloud.html" target="_blank">SAP HANA Cloud 사이트(한글)</a></b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"></span></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhdDEQf7w1g1cqOH3ZrDywO8iMTllvt1bW_rKV8ngtUGG4xpe4I0ekMye3d1X-Qn9mUf5XnqHHAajHHMLN9VjjAoPmB982bELyOdcOBSFf9eTNJVyVGlvuKigBTJ26hcwMZwNEcI6l3TOau7fYlkEFciQ25mTa17u5GK8VaEjMgku6501EQuLzghd9n=s811" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="472" data-original-width="811" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhdDEQf7w1g1cqOH3ZrDywO8iMTllvt1bW_rKV8ngtUGG4xpe4I0ekMye3d1X-Qn9mUf5XnqHHAajHHMLN9VjjAoPmB982bELyOdcOBSFf9eTNJVyVGlvuKigBTJ26hcwMZwNEcI6l3TOau7fYlkEFciQ25mTa17u5GK8VaEjMgku6501EQuLzghd9n=s16000" /></a></span></div><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic;"><br /><b><br /></b></span><p></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: x-large;"><b>SAP HANA Cloud 컴포넌트</b></span></p><p></p><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-size: medium;"><b><span style="color: #2b00fe; font-family: arial;">SAP HANA Cloud, HANA</span></b></span></li><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>Graph, Spatial, JSON 문서 저장소와 같은 다중 모델 데이터 처리를 위한 모든 고급 SAP HANA 기술을 제공하는 인메모리 데이터베이스(=<span style="color: red;">SAP HANA</span>)</b></span></li></ul><p></p></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-size: medium;"><b><span style="color: #2b00fe; font-family: arial;">SAP HANA Cloud, Data Lake</span></b></span></li></ul><p></p><ul style="text-align: left;"><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>정형, 반정형, 비정형 데이터를 저장하고 분석하기 위한 저장소, 디스크 기반 데이터베이스(=<span style="color: red;">SAP IQ</span>)와 File Storage 구성</b></span></li></ul></ul><p></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-size: medium;"><b><span style="color: #2b00fe; font-family: arial;">SAP HANA Cloud, Adaptive Server Enterprise</span></b></span></li><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>XOLTP(Extreme Online Transaction Processing) 데이터베이스(=<span style="color: red;">SAP ASE</span>)</b></span></li></ul><p></p></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="font-size: medium;"><b><span style="color: #2b00fe; font-family: arial;">SAP HANA Cloud, Adaptive Server Enterprise Replication</span></b></span></li><p></p><ul><li><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>SAP HANA Cloud에서 SAP HANA Cloud, SAP Adaptive Server Enterprise 인스턴스 간의 실시간 복제를 지원하는 고성능 로그 기반 복제 시스템(=<span style="color: red;">SAP Replication Server</span>)</b></span></li></ul></ul><div><span style="font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>주의) 컴포넌트의 정싱 명칭은 <i>SAP HANA Cloud, "컴포넌트명"</i> 으로 사용하지만, 너무 길기 때문에 SAP HANA Cloud, Data Lake 대신 HANA Data Lake 또는 HDL 로 줄여서 사용하기도 합니다.</b></span></div><ul style="text-align: left;"><p></p></ul><p></p><p></p></div><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;"><b><br /></b></span></p><p><span style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;"><b>SAP HANA Cloud, Data Lake란?</b></span><br /></p><p><b style="color: #3c3c3c; font-family: "Nanum Gothic";">Data Lake는 페타바이트 규모의 관계형 데이터에 대한 고성능 분석을 제공하는 Data Lake IQ와 데이터 레이크에 파일로 저장된 정형, 반정형 및 비정형 데이터에 대한 관리 액세스를 제공하는 Data Lake Files로 구성된 SAP HANA Cloud 구성 요소입니다.</b></p><p><b style="color: #3c3c3c; font-family: "Nanum Gothic";">Data Lake는 SAP HANA Cloud에 완전히 통합되어 공통 보안 및 도구를 공유합니다.</b></p><p><b style="color: #3c3c3c; font-family: "Nanum Gothic";">데이터 레이크는 다양한 구성으로 사용할 수 있습니다. 이를 SAP HANA Cloud, SAP HANA 데이터베이스 인스턴스에 통합하거나 SAP HANA 데이터베이스 통합 없이 독립 실행형 데이터 레이크 인스턴스를 프로비저닝할 수 있습니다.</b></p><p><b style="color: #3c3c3c; font-family: "Nanum Gothic";"><b style="color: #2b00fe; font-size: x-large;"><a href="https://www.sap.com/products/hana/features.html?overlay=%252Fproducts%252Fhana%252Ffeatures%252Fcloud-data-lake.html" target="_blank">SAP HANA Cloud, Data Lake 사이트</a></b></b></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjR9xq96qBxkufu5_SuJo8ElsploAYK5ybJsnAgznZC5lsiOkeeOYokbKZEIjcjC0YrZy98aGqTU5Z-UnfvO_69i7_UEBxPweSEubHN4tSNowUZExBAqy8xozsc8NG_r17ZMueEO_lH1ku6POHCt9PfDAa11ZBAG7HaJBv2PRw3sYaIDJpCUigUjizh=s1810" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="820" data-original-width="1810" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEjR9xq96qBxkufu5_SuJo8ElsploAYK5ybJsnAgznZC5lsiOkeeOYokbKZEIjcjC0YrZy98aGqTU5Z-UnfvO_69i7_UEBxPweSEubHN4tSNowUZExBAqy8xozsc8NG_r17ZMueEO_lH1ku6POHCt9PfDAa11ZBAG7HaJBv2PRw3sYaIDJpCUigUjizh=s16000" /></a></div><p></p><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;"><br /></b><p></p><p><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial;"><span style="font-size: x-large;">SAP HANA Cloud, Data Lake 특징</span></b></p><p></p><p style="text-align: left;"></p><ul style="text-align: left;"><li><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>정형, 반정형, 비정형 데이터의 원시(Raw) 형식으로 보관을 위한 데이터 저장소</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>Managed Cloud Service로만 제공</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>HANA-DB Managed 또는 Standalone 서비스 제공</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>Data Lake IQ와 Data Lake File의 컨테이너로 구성</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>기존 Hadoop 또는 Object Store 대체 – 성능, 경제성, 간편성</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>낮은 TCO 구현 – 디스크 기반 컬럼 구조, 압축, 병렬 처리 등</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>HANA DB의 용량 한계 및 비용 상승에 대한 보완</b></span></li></ul><ul style="text-align: left;"><li><span style="color: #3c3c3c; font-family: Nanum Gothic; font-size: medium;"><b>기존 온프레미스 IQ을 위한 마이그레이션 프로그램 제공</b></span></li></ul><p></p><p></p><div><p></p><p></p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhy72Kqb7RaiFYQkg6bCqYg1r24HECWE4fI4-yO6AEEC3lpdJsP6bb3zGBzzmU0B9ioJWv3Zq-2p7hy8BmyrzLsqur3sUZxN0o29hNhLW8mOyU4IBzQeHWTTCiYCS7Y2UVvvk0XkejZDgQWPQ5juuzlctq8wJJnLz7r_poHsIy_CR10Ww4PVE16O3SC=s2406" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1028" data-original-width="2406" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhy72Kqb7RaiFYQkg6bCqYg1r24HECWE4fI4-yO6AEEC3lpdJsP6bb3zGBzzmU0B9ioJWv3Zq-2p7hy8BmyrzLsqur3sUZxN0o29hNhLW8mOyU4IBzQeHWTTCiYCS7Y2UVvvk0XkejZDgQWPQ5juuzlctq8wJJnLz7r_poHsIy_CR10Ww4PVE16O3SC=s16000" /></a></div><br /><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgyR0lasCIuFR2zyq3RqwySb8tsofqMvn0S7Xo-tjqelfABu9i4bBIr5bmvjQ-4nnpjasI_Bvq4Fk9E1zNucdo1QpS0b7TPyligquBtxnXinMW_eFb8xJ-sxK79S0s23iQ3p6us4--iFyP_VKnIfi4qjt_opB46GkoYtL2GqLvmlLkHoEjhXz7YnLgz=s2278" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="1030" data-original-width="2278" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgyR0lasCIuFR2zyq3RqwySb8tsofqMvn0S7Xo-tjqelfABu9i4bBIr5bmvjQ-4nnpjasI_Bvq4Fk9E1zNucdo1QpS0b7TPyligquBtxnXinMW_eFb8xJ-sxK79S0s23iQ3p6us4--iFyP_VKnIfi4qjt_opB46GkoYtL2GqLvmlLkHoEjhXz7YnLgz=s16000" /></a></div><br /><p></p><p><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;"><br /></b></p><p><b style="color: #3c3c3c; font-family: arial; font-size: xx-large;">SAP HANA Cloud, Data Lake Learning(학습)</b></p><p><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">SAP HANA Cloud, Data Lake 개발 정보</span></b></p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><p style="color: #3c3c3c;"><a href="https://blogs.sap.com/tags/7efde293-f35d-4737-b40f-756b6a798216/" target="_blank"><span style="color: #2b00fe;">SAP HANA Cloud, Data Lake Blog</span></a></p><p style="color: #3c3c3c;"><a href="https://community.sap.com/topics/hana" target="_blank">SAP HANA Cloud Community</a></p><p style="color: #3c3c3c;"><a href="https://developers.sap.com/topics/hana.html" target="_blank">SAP HANA Developer</a></p><p style="color: #3c3c3c;"><br /></p></b></span><p><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><span style="-webkit-text-stroke-width: 0px; color: black; font-family: Nanum Gothic; font-size: medium; font-style: normal; font-variant-caps: normal; font-variant-ligatures: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-decoration-color: initial; text-decoration-style: initial; text-decoration-thickness: initial; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px;"><b></b></span></span></b></p><p><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">SAP HANA Cloud, Data Lake Hands-on</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b></b></span></p><p><span style="color: #2b00fe; font-family: Nanum Gothic;"><b><u><a href="https://developers.sap.com/mission.hana-cloud-data-lake-get-started.html" target="_blank">Get Started with a Standalone SAP HANA Cloud, Data Lake</a></u></b></span></p><p><b style="color: #2b00fe; font-family: "Nanum Gothic";"><u><a href="https://developers.sap.com/tutorials/hana-cloud-iq-datalake-migration.html" target="_blank">Migrate from SAP IQ On-Premise to SAP HANA Cloud, Data Lake</a></u></b></p><p><span style="color: #0000ee; font-family: Nanum Gothic;"><b><u><a href="https://developers.sap.com/group.hana-cloud-clients-data-lake.html" target="_blank">Use Clients to Query Data Lake IQ</a></u></b></span></p><p style="-webkit-text-stroke-width: 0px; color: #3c3c3c; font-family: "Nanum Gothic"; font-size: medium; font-style: normal; font-variant-caps: normal; font-variant-ligatures: normal; font-weight: 700; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-decoration-color: initial; text-decoration-style: initial; text-decoration-thickness: initial; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px;"><br /></p><div><p><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">SAP HANA Cloud, Data Lake 동영상 강의</span></b></p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><span style="color: #2b00fe; font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.youtube.com/watch?v=N1yymvEKkgU&list=PL48QrZZyMuAYTDS_Z0Q6GE5LDovqyBdoi&index=3&t=6s" target="_blank">What is SAP HANA Cloud?</a></b></span></span><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.youtube.com/watch?v=mMJXlQkv3b4" target="_blank">SAP HANA Cloud, Data Lake Overview</a></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.youtube.com/watch?v=8mbLyS0FmpA&list=PL48QrZZyMuAYTDS_Z0Q6GE5LDovqyBdoi&index=5&t=10s" target="_blank">SAP HANA Cloud: Data Lake</a></b></span></p></div><p><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"></span></b></p><div><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.youtube.com/watch?v=xrI8I4zH_C0&list=PL48QrZZyMuAYJ5TxjTMK2_y5_5-RKJC2P&index=17" target="_blank">Migrating from SAP IQ on-premise to SAP HANA Cloud, data lake</a></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.youtube.com/watch?v=wv2Yc3CSlFg&list=PL48QrZZyMuAYJ5TxjTMK2_y5_5-RKJC2P&index=28&t=15s" target="_blank">Data Lake Files and SQL on Files</a></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.youtube.com/watch?v=7iCAYvRESUQ&list=PL48QrZZyMuAYJ5TxjTMK2_y5_5-RKJC2P&index=29&t=4s" target="_blank">How to provision an SAP HANA Cloud, data lake</a></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.youtube.com/watch?v=ZDV_yoQl7VQ&list=PL48QrZZyMuAYJ5TxjTMK2_y5_5-RKJC2P&index=32" target="_blank">Tools to access and use the data lake in SAP HANA Cloud</a></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://www.youtube.com/watch?v=q3cNEhMDwUE&list=PL48QrZZyMuAYJ5TxjTMK2_y5_5-RKJC2P&index=33&t=55s" target="_blank">Demo of SAP HANA Cloud, data lake</a></b></span></p></div><p><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;"><br /></span></b></p><p><b style="color: #3c3c3c;"><span style="font-family: arial; font-size: x-large;">SAP HANA Cloud, Data Lake 도움말</span></b></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><span style="color: #2b00fe;"><a href="https://help.sap.com/viewer/product/SAP_HANA_DATA_LAKE" target="_blank">SAP HANA Cloud, Data Lake(영문)</a></span></b></span></p><p><span style="font-family: Nanum Gothic;"><b><a href="https://help.sap.com/viewer/product/SAP_IQ" target="_blank">SAP IQ(영문)</a></b></span></p><h4><br /></h4></div>디케이킴http://www.blogger.com/profile/05783380594813442682noreply@blogger.com