SAP와 기존 업무 시스템의 데이터를 통합·정비하고, Enterprise Data Model과 Semantic Layer로 업무 객체, 관계, 지표와 계산 기준을 정의합니다. 구축 이후 비용, 성능과 보안 운영도 지원합니다.
업무 문서, 리포트, SQL과 현업 질문을 AI로 분석하고, 그 결과를 Enterprise Data Model과 Semantic Views에 반영해 분석과 AI가 사용할 데이터 기반을 구축합니다.
자세히 보기 →SAP ECC·S/4HANA·BW의 데이터와 이력을 분석하고, Snowflake로의 이관과 검증을 수행합니다.
자세히 보기 →ERP·MES·SCM·CRM과 외부 데이터를 통합하고, 업무 사용 시점과 이력·복구 기준을 반영한 Snowflake 파이프라인을 구축합니다.
자세히 보기 →Snowflake의 비용, 성능, 보안, 데이터 파이프라인과 변경 사항을 지속적으로 관리합니다.
자세히 보기 →업무 문서, 리포트, SQL과 현업 질문을 AI로 분석해 업무 객체, 관계, 지표와 계산 기준을 도출합니다.
전문가 검토를 거쳐 Enterprise Data Model과 Semantic Views에 반영하고, 실제 업무 질문과 검증된 결과로 확인합니다.
AI-Ready Data Foundation 자세히 보기 →ECC·S/4HANA·BW의 데이터와 이력, 인터페이스와 배치 현황을 분석합니다. 전환 대상과 검증 기준을 정하고 이관 이후 안정화까지 수행합니다.
SAP Migration 자세히 보기 →업무 사용 시점과 원천 시스템 부하, 필요한 이력, 장애 복구와 정합성 기준을 확인해 Batch·CDC·Streaming 방식을 정합니다.
업무 문서와 SQL, 인터페이스 명세를 AI로 분석해 매핑과 테스트 초안을 작성하고, 엔지니어가 실제 데이터와 실행 결과를 기준으로 검증합니다.
Data Engineering 자세히 보기 →사용량과 업무 변화에 맞춰 비용과 성능, 접근권한, 데이터 파이프라인을 점검합니다. 이상 징후와 개선 과제를 관리하고 합의된 범위에서 장애와 변경, 기술 문의에 대응합니다.
FinOps & Managed Services 자세히 보기 →BI·DW, Data Governance, SAP ERP와 전사 시스템 구축 경험을 바탕으로 데이터를 어디에 저장할지만 정하지 않습니다.
누가 어떤 업무와 분석에 사용할지 확인하고, 이에 필요한 데이터 모델, Semantic Layer, 품질과 운영 기준을 설계합니다.
SAP 데이터 전환, 기존 DW 고도화, Snowflake 신규 구축, AI-Ready Data Foundation과 운영관리 중 현재 필요한 범위를 검토합니다.
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