DI 구축 사례 - Swarovski : SAP 데이터와 웹 데이터의 분석을 통한 고객 통찰력 확보
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.
회사 개요
회사 : Swarovski(스와로브스키)
본사 : Wattens, Austria(와튼스, 오스트리아)
산업 : Retail
웹사이트 : https://www.swarovski.com/
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.
비지니스 문제
Swarovski는 1982년부터 SAP 고객사였고 다양한 SAP 솔루션 - SAP ERP on HANA, CRM on HANA, BW on HANA, Leonardo / Machine Learning, IBP, Ariba, PO, BI, EWM, BTP, Fiori, CAR, GTS, APO, DMC, SAC, Marketing Cloud, Commerce - 을 사용해오고 있었습니다.
Google Analytics 솔루션을 도입하면서 다양한 이기종 시스템 - SAP + Google + File System - 간의 데이터 통합 및 액세스 문제로 인한 고객 마케팅에 대한 효율성이 저하되었습니다.
Google의 웹 분석 데이터와 SAP의 고객 데이터 간의 통합 제한으로 인해 고객의 통찰력이 제한되어, Swarovski의 데이터 과학자는 효과적인 마케팅 캠페인을 위 한 머신 러닝 모델의 개발과 SAP 및 Google 데이터에 대한 액세스 권한이 필요했습니다.
비지니스 목표 및 기대
Swarovski는 SAP Data Intelligence를 통해 이슈를 해결하고 개선하였습니다.
• SAP 시스템의 고객 및 상업 정보를 Google 시스템의 광고 및 웹 분석 데이터오 통합의 용이성 - SAP BW, SAP CRM, Hybris Marketing Cloud, Google Big Query, Google Cloud Storage 에 대한 데이터 통합
• 통합된 데이터를 통해 머신 러닝 모델의 개발의 편의성 및 프로젝트 관리의 용이성
• 개발된 머신 러닝 통찰력을 SAP 시스템에 다시 제공하는 파이프라인 프로세스 구축
• 온프레미스와 클라우드 간의 하이브리드 데이터 흐름 자동화
• 더 스마트한 머신 러닝 기반의 고객 상호 작용이 가능함
Why SAP
- Swarovski는 POC 과정과 결과를 통해 SAP Data Intelligence가 이기종 데이터 시스템 간의 데이터 액세스 및 통합의 용이성
- 현존하는 지능형 기술인 머신 러닝의 개발 및 운영 환경의 접목에 대한 매우 편리함을 인식함
- SAP 시스템 환경에 대한 긴밀한 통합 및 Google에 대한 개방형 통합 서비스
- 특히, ABAP 기반 시스템과의 데이터 통합의 간편성
