SOLUTION

솔루션

SAP Analytics

SAP BI (Business Intelligence)

데이터 및 시스템 통합, 사용자 편의성을 제공하기 위해서 HANA 기반의 BW 분석 시스템을 구축하고,
이를 통해서 전사 주요 지표에 대한 단일 View를 제공 함으로써 통합 데이터 기반의 정보활용을 극대화 하고자 합니다.

통합 데이터 기반의 정보활용 극대화를 위한
HANA기반의 BW시스템 구축

  • 1

    데이터 통합

  • 2

    정보활용 극대화

  • 3

    레포팅 업무 간소화

  • 4

    시스템 통합

  • 데이터 측면

    • SAP와 Non-SAP 데이터 통합

    • 실시간 데이터 분석 Need

    • 분석에 대한 신규 content 확보

  • 사용자 측면

    • 사용자 분석 편의성 제공

    • 웹 기반의 외부 정보 제공의 편의성

    • 웹(Web) 표준 방식으로 개선

  • 데이터 측면

    • S/4 HANA 도입으로 인한 ERP 변경

    • HANA 기반의 BW 도입

    • Big Data분석을 위한 기반 마련

  • S/4 HANA 고도화 추진중

  • 정보계 시스템 요구 사항 반영

  • BW 성능 개선 및 향후 빅데이터 대응

SAP ECC 버전 노후화와 Biz 환경변화

제품 구성

데이터를 추출 통합하여 사용자의 편의성 및 의사 결정을 지원하기 위한 다양하고 직관적인
View를 제공하기 위해서 다음과 같이 3가지 주요 관점 및 범위를 가지고 솔루션을 제공 하고자 합니다.

  • 데이터 모델링 (HANA 기반)

    주요 Out-Put
    Information
    주요범위

    • 외부데이터와 내부데이터의 통합
      (영업,재고,생산,회계, 인사 등)

    • 다차원적인 비즈니스 정보분석을
      위한 HANA 기반의 다차원 모델링

  • 정형리포트 (Dashboard)

    주요 Out-Put
    DashBoard
    주요범위

    • 요약정보 통한 직관적인 경영정보 제공

    • 경영정보에 대한 모니터링
      편의성 제공

  • 분석 리포트 (Analysis Reporting)

    주요 Out-Put
    통계분석
    주요범위

    • 보고장표 기준의 Self BI 리포트 가능

    • Ad-Hoc 쿼리로 분석 용이성 제공

제품 특장점

  • B/4HANA의 Analytics 기능을 기반으로 분석 리포트를 구현하며, BO Platform으로 데이터 분석
  • 통합 정의의 의사결정을 지원 할 수 있는 환경 구성이 가능한 특장점

SAP PA (Predictive Analytics)

SAP Predictive Analytics를 적용하면 기존 모델링 업무 대비 10배 이상의 생산성과 비용감소를 기대할 수 있으며,
매우 빠르게 변하는 비즈니스 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.

Predictive Analytics 의 자동화/단순화

  • 데이터
    결합

    GUI 편리화

  • 데이터
    전처리

    자동화 단순화

  • 샘플링

    자동화

  • 예측 모델
    생성

    최적모형 자동선정
    테스트 필요없음

  • 테스트

    최적모형 자동선정
    테스트 필요없음

  • 해석

    단순화

업무적용

제품 구성

제품 특장점

빅데이터를 활용하여 SAP Predictive Analytics를 업무에 적용한다면
다음과 같은 분석들을 진행할 수 있습니다.

  • 01
    고객의 행동패턴 및
    구매확률 예측
    분류분석 (Classification)
    • · 고객의 과거구매 유무정보와 고객의 특성들을
      분석하여 어떤 특성들이 구매에 영향을 주는지
      예측 모델화함
    • · 구매확률 예측모형을 통한 캠페인
    • · 이탈방지 모형
  • 02
    상품판매
    연관성 분석
    연관성분석 (Association Rules)
    • · 과거 판매 데이터를 바탕으로 제품간 동시판매
      가능성 / 선 후행 발생 가능성 / 판매 연관성
      등을 분석
    • · 상품개발
    • · Cross/Up Selling
  • 03
    네트워크를 분석
    (Social or 구매)
    네트워크분석 (Network Analysis)
    • · 고객 커뮤니티 도출
  • 04
    고객특성에 따라
    군집화
    군집분석 (Clustering)
    • · 보유하고 있는 고객의 정보를 연계하고, 해당
      특성들의 유사성을 계산하여 유사 집단으로 그룹핑
    • · 채널별 고객특성 파악
  • 05
    매출 예측
    시계열 예측
    (Time Series Forecasting)
    • · 고객의 판매 정보 및 판매에 영향을 주는
      각종 외생변수(프로모션,날씨,경제지표 등)를
      활용하여 미래 판매수량을 예측
    • · 시계에 따른 매출예측
  • 06
    상황에 가장 잘 맞는
    개인화 추천
    상품추천 (Recommendation)
    • · 개인별 상품추천
    • · Location based Marketing

약관

약관내용