ECC·S/4HANA·BW의 데이터 구조와 이력, 인터페이스와 배치 현황을 분석합니다. 전환 대상과 이력 범위, 데이터 모델과 검증 기준을 정하고 이관 이후 안정화까지 수행합니다.
SAP 데이터는 테이블만 복제해서는 기존 업무에서 사용하던 의미와 계산 기준을 그대로 활용하기 어렵습니다. 현재 사용 중인 리포트와 배치, 인터페이스, 마스터·트랜잭션·이력 데이터와 후속 시스템을 확인하고 Snowflake에서 필요한 데이터 구조를 설계합니다.
SAP 모듈과 테이블의 관계, Key와 코드, 참조 구조를 분석합니다.
분석과 추적에 필요한 이력 범위와 시점 기준을 정합니다.
기존 리포트와 프로그램에 적용된 계산식과 집계 기준을 확인합니다.
인터페이스, 배치와 기존 DW·데이터마트의 사용 관계를 분석합니다.
SAP 데이터 구조와 이력, 인터페이스, 배치 및 현재 활용 현황을 분석합니다.
추출 방식은 SAP 버전과 허용된 인터페이스, 변경 데이터 처리 요건과 원천 시스템 부하를 확인해 결정합니다.
전환 대상과 이력 범위, Source-to-Target Mapping, 데이터 모델과 전환 순서를 정합니다.
데이터 추출·변환·적재 파이프라인을 구축하고, 원천 시스템과 Snowflake 간 정합성을 검증합니다.
업무 운영을 고려해 전환을 실행하고, 전환 이후 데이터와 파이프라인 상태를 점검합니다.
업무 모듈별 데이터와 마스터, 트랜잭션 및 이력 데이터를 분석합니다.
InfoProvider, Query와 기존 리포트의 사용 현황을 확인하고 전환 범위를 정합니다.
SAP 데이터를 가공해 사용하던 기존 모델과 계산식, 배치 작업을 함께 검토합니다.
SAP 데이터를 사용하는 업무 시스템, 분석 도구와 외부 연계에 미치는 영향을 확인합니다.
분석과 AI 활용이 필요한 경우, SAP 데이터를 Enterprise Data Model과 Semantic Layer에 반영합니다. BI와 AI가 같은 업무 용어와 계산 기준을 사용할 수 있도록 AI-Ready Data Foundation으로 확장합니다.
AI-Ready Data Foundation 보기 →SAP ERP, BI·DW, Data Governance와 전사 시스템 구축 경험을 바탕으로 현재 업무에서 실제로 사용하는 데이터와 이력을 확인합니다.
테이블 수만으로 범위를 산정하지 않고, 업무 프로세스와 리포트, 데이터 사용 목적과 운영 제약을 함께 검토합니다.
SAP 버전과 사용 모듈, BW·DW 운영 현황, 전환 대상과 활용 목적을 확인한 후 우선 검토할 범위를 제안합니다.
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