SAP 데이터 솔루션 이야기

  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. 비지니스 목표 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. 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. 솔루션 및 구현 SAP BTP에서는 머신 러닝 개발을 위해 다음과 같은 솔루션과 기능들을 제공합니다. HANA Cloud, HANA - 머신 러닝 엔진(PAL/APL Library) Data Intelligence Cloud - 개발 도구(JupyterLab), 머신 러닝 운영 자동화(Pipeline) 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 체적인 구현 절차는 다음과 같습니다.    1. SAP Marketing Cloud에서 사용자 관련 마스터 데이터와 행동 데이터 추출    2. 머신 러닝을 위한 데이터 준비 - 머신 러닝 학습(모델 생성)에 알맞은 형태로 변환    3. 머신 러닝 학습(모델 개발) 및 예측 - 예측 점수    4. 예측 점수를 SAP Marketing Cloud로 전달

  이번 글에서는 SAP BTP의 Data Platform를 도입하여 데이터 중심(data-driven)의 혁신적 업무를 진행한 사례를 전달해 드립니다. 특히,  SAP Data Intelligence Cloud를 활용하여 데이터 작업의 간소화와 상품 수요에 대한 예측 업무에서 활용 사례를 중심으로 살표보겠습니다. 회사 개요 회사 : Ottogi ( http://www. ottogi.co.kr/ ) 본사 : Seoul , Korea 산업 : Retail 식품 회사 - 식품, 라면, 냉동식품, 케첩, 카레, 마요네즈 등 식료품 제조 및 판매업 비지니스 목표 및 문제 오뚜기는 비지니스 프로세스에 대한 가시성 향상을 위해서 기업 내/외부의 데이터를 기반으로 수요 예측을 통한 기존 비지니스 개선과  이전부터 기업 구성원들이 경험이 아닌 데이터를 기반으로 비지니스 실행이 과학적으로 처리되길 원하였습니다. 기존의 경험적 수요 예측의 한계로 인한 정확한 상품 생산, 판매, 재고 등의 문제 해결 데이터 기반의 상품 수요에 대한 정확한 예측을 통한 생산, 영업, 재고 문제 해결 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. 모든 데이터의 작업이 수동 작업으로 처리되어 많은 시간과 비용, 제약, 생산성 저하 개인별 데이터 작업으로 데이터에 대한 신뢰성과 거버넌스에 대한 이슈    프로젝트 구축 오뚜기는 지속적으로 데이터 기반의 비지니스를 수행하고 기존 문제 및 비지니스 목표를 달성하기 위해서는 전문적인 데이터 플랫폼이 반드시 필요하다고 판단하였습니다. 기존 데이터 운영 환경과 미래 비전 등의 다양한 요구 사항을 검토한 결과 SAP BTP의 Data Platform이 최적이라고 판단되어 도입을 결정하였고 프로젝트를 진행하였습니다. 데이터 수집 자동화 - 채널(할인마트, 편의점, 온라인 등)의 자사 판매 데이터의 수집 자동화 오픈 소스 거