1. 데이터 투 밸류(Data-to-Value) Concept
데이터와 분석의 중요성
비즈니스 배경
- 기업은 고성능 데이터베이스를 필요로 합니다:
- 커스텀 개발 지원.
- 분석 데이터 관리.
- 온프레미스 기능을 클라우드와 결합 및 확장.
- SAP HANA는 이러한 요구를 충족시키는 주요 SAP 솔루션.
- 오늘날 데이터는 매우 중요한 자산이며, 활용되지 않는 데이터는 그 자체로 가치를 창출하지 못함.
SAP의 Data-to-Value 접근 방식
개념
- Data-to-Value는 데이터를 최대한 활용하여 가치를 창출하는 프로세스.
- 데이터 분석 및 집계를 통해 더 나은 계획 수립 및 인사이트 도출 가능.
SAP의 주요 솔루션
- 데이터 저장 및 관리:
- 여러 데이터 소스의 통합 및 관리.
- 데이터 분석 및 대시보드 생성:
- 스토리텔링 및 심층적인 인사이트 제공.
SAP Business Technology Platform (BTP)와 데이터 및 분석
SAP BTP 제공 기능
- 데이터 저장:
- 모든 데이터 중심 혁신에 대한 통합적 저장 전략.
- 데이터 관리:
- 데이터 통합, 모델링, 공유.
- 데이터 웨어하우징:
- 대규모 데이터 저장 및 관리.
- 데이터 분석 및 엔터프라이즈 계획:
- SAP Analytics Cloud와 같은 도구로 심층 분석 및 비즈니스 계획 지원.
주요 제품
- SAP HANA Cloud: 고성능 데이터베이스.
- SAP Data Intelligence: 데이터 통합 및 관리.
- SAP Datasphere: 데이터 웨어하우징.
- SAP Analytics Cloud: 분석 및 대시보드 생성.
데이터 활용으로 가치 창출
데이터 준비의 중요성
- 데이터를 적절히 통합, 준비, 모델링해야 최대한의 가치를 창출.
- SAP의 데이터베이스 및 데이터 관리 솔루션은 데이터 분석과 엔터프라이즈 계획을 개선.
핵심 요약
- 데이터를 최대한 활용하려면 SAP BTP의 기능을 사용하여 데이터 통합, 준비, 모델링 및 분석을 수행.
- SAP 솔루션은 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 위한 강력한 도구를 제공하며, 이를 통해 기업의 성장 및 적응 가능성을 극대화.
2. Discovering the Value of SAP HANA Cloud and Other Database Services
SAP HANA Cloud
데이터 저장의 핵심 역할
- Data-to-Value 프로세스의 첫 번째 단계는 데이터를 데이터베이스와 같은 저장 시스템에 저장하는 것.
- SAP BTP는 SAP HANA Cloud를 전략적 데이터베이스로 제공:
- 필요에 따라 데이터 레이크(data lake) 기능 추가 가능.
- SAP ASE 또는 Object Store와 같은 다른 서비스 활용 가능.
SAP HANA Cloud란 무엇인가?
- SAP HANA Cloud는 완전 관리형 인메모리 멀티-티어 클라우드 데이터베이스 서비스(DBaaS):
- SAP BTP의 클라우드 기반 데이터 플랫폼.
- 엔터프라이즈 데이터를 통합하여 실시간 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원.
- SAP BTP의 4대 주요 요소 중 하나로, 급격히 증가하는 데이터 볼륨을 중앙에서 처리.
SAP HANA Cloud의 가치 제안
- 멀티 서비스 데이터베이스:
- 인메모리, 멀티 모델, 하이브리드 트랜잭션 및 실시간 분석 처리 지원.
- 요청 시 데이터 제공:
- 크기, 유형, 복잡성에 관계없이 데이터를 필요할 때 즉시 사용 가능.
- 통합 접근성:
- 데이터 통합을 간소화하여 지능형 애플리케이션에 조화롭게 연결.
- 클라우드의 강점:
- 낮은 총 소유 비용(TCO), 탄력성, 고가용성 등 클라우드 기능.
- 개발자 경험 향상:
- 통합 개발 환경 제공으로 맞춤형 애플리케이션 개발 및 모델링 가능.
SAP HANA Cloud의 주요 사용 사례
- 차세대 애플리케이션 데이터베이스:
- 대규모 데이터 볼륨에서 초고속 성능 요구하는 애플리케이션 지원.
- 데이터 웨어하우스 및 분석:
- SAP Datasphere 및 SAP Analytics Cloud와 통합하여 통합 데이터 모델 생성.
- 온프레미스 애플리케이션 확장:
- 대량 사용자 온보딩 시 데이터 저장 및 처리 용량 확장.
- 기존 SAP 애플리케이션 기능 확장:
- 클라우드 기반 서비스를 사용하여 기능 향상.
SAP BTP의 데이터 서비스
다양한 데이터베이스 및 데이터 관리 서비스
SAP BTP는 다양한 유형의 클라우드 애플리케이션 개발 및 운영을 지원:
- Object Store:
- 데이터 생성, 업로드, 다운로드, 삭제 등을 지원하는 개체 스토리지.
- Azure Blob Storage, AWS, GCP와 같은 IaaS 계층 활용.
- PostgreSQL (Hyperscaler 옵션):
- AWS RDS PostgreSQL, Azure Database for PostgreSQL과 같은 하이퍼스케일 제공자의 네이티브 PostgreSQL을 기반으로 하는 관리형 관계형 데이터베이스 서비스.
- SAP BTP와 통합하여 비즈니스 애플리케이션에 연결.
- Redis (Hyperscaler 옵션):
- AWS ElastiCache for Redis, Azure Cache for Redis 기반의 관리형 인메모리 데이터 저장소.
- Redis 캐시 인스턴스를 생성 및 관리하여 애플리케이션과 연결.
핵심 요약
- SAP HANA Cloud는 완전 관리형 인메모리 멀티-티어 클라우드 데이터베이스 서비스(DBaaS)로, 온프레미스, 클라우드 또는 하이브리드 환경의 기존 및 신규 애플리케이션을 지원.
- SAP BTP는 Object Store, Redis, PostgreSQL과 같은 다양한 데이터 저장 및 관리 서비스를 포함하여 데이터 기반 혁신을 지원.
3. Paraphrasing Data Management and Data Warehousing
SAP HANA Cloud Modeling
데이터 처리를 데이터베이스로 이동
- 기존 데이터베이스는 저장 기능만 제공하며, 데이터 처리는 애플리케이션 서버에서 수행.
- SAP HANA Cloud:
- 고급 다중 계층 데이터 저장 및 데이터 처리 기능 제공.
- 애플리케이션은 원시 데이터를 요청하지 않고, 정보를 직접 요청 가능.
- 데이터 처리를 애플리케이션 계층에서 SAP HANA Cloud의 인메모리 데이터베이스로 이동.
- 결과적으로 데이터 처리 속도가 향상되고 애플리케이션이 간소화되어 더 민첩한 개발 가능.
SAP HANA Cloud의 고급 멀티 모델
- 계산 뷰(Calculation Views):
- 테이블 위에 정의되어 데이터 처리 레이어 역할 수행.
- 라이브 데이터를 기반으로 즉석에서 결과 계산.
- 로컬 테이블 및 원격 데이터베이스 테이블 지원.
- 고급 데이터 처리 엔진:
- 예측(Predictive): 내장 알고리즘으로 예측 모델 개발.
- 그래프(Graph): 네트워크 데이터 모델 쿼리(예: 공급망, 온라인 커뮤니티).
- 계층(Hierarchy): 노드 간 관계를 기반으로 쿼리 수행.
- 공간(Spatial): 지리적 데이터를 분석에 활용(예: 지도).
SAP Datasphere: 비즈니스 데이터 패브릭의 기반
기술에서 데이터로의 초점 전환
- 데이터의 진정한 가치를 인식하지 못하고 기술에만 집중하는 문제.
- 클라우드로의 전환으로 데이터 컨텍스트 추출이 어려워짐.
- 해결 방안: 데이터를 복제하지 않고 통합 및 풍부한 데이터 레이어 제공.
SAP Datasphere란?
- SAP Datasphere는 SAP Data Warehouse Cloud의 진화된 형태:
- SAP BTP에 기반한 포괄적 데이터 서비스.
- 비즈니스 컨텍스트 및 논리를 유지하면서 데이터 소비자에게 의미 있는 데이터를 제공.
- 데이터 통합, 카탈로그화, 시맨틱 모델링, 데이터 웨어하우징 및 가상화를 하나로 통합.
SAP Datasphere의 주요 기능
- 권위 있는 데이터 액세스:
- 비즈니스 컨텍스트를 유지하면서 데이터 모델링 및 라이프사이클 전반에서 거버넌스 보장.
- 데이터 프로젝트 강화:
- 신뢰할 수 있는 데이터 파트너와 협력하여 물리적 저장 및 가상 데이터 접근.
- 데이터 간소화:
- 하이브리드 아키텍처, 셀프 서비스 데이터 액세스, 기존 SAP BW 모델 활용.
오픈 데이터 생태계와의 협업
- SAP Datasphere는 Confluent, Databricks, DataRobot과 같은 데이터 및 AI 제공업체와 협력:
- 데이터 통합 간소화 및 제어.
- 상호 운용 가능한 데이터 전략을 산업 표준으로 추진.
SAP Datasphere: 기존과 새로운 기능
- SAP Data Warehouse Cloud의 강력한 기능을 유지하며, 다음을 추가:
- 시맨틱 모델링: 분석 모델.
- 데이터 카탈로그: 데이터 검색 및 관리.
- 애플리케이션 및 데이터 통합: 확장된 데이터 작업.
핵심 요약
- SAP HANA Cloud를 사용하여 고급 데이터 모델링, 예측 분석, 그래프 데이터 처리, 공간 데이터 활용 가능.
- SAP Datasphere는 통합 데이터 관리, 웨어하우징, 가상화 및 시맨틱 모델링을 통해 비즈니스 데이터 패브릭 아키텍처를 제공.
- SAP의 데이터 관리 솔루션을 통해 데이터 준비, 카탈로그화, 관리 및 모델링을 간소화하여 데이터의 가치를 극대화.
4. Discovering the Value of Enterprise Planning and Analytics
SAP Analytics Cloud
Data To Value: 분석 및 계획
- Data To Value의 마지막 단계는 준비되고 관리된 데이터를 분석 소프트웨어에서 소비하여 인사이트를 얻고, 이를 기반으로 조직 계획을 개선하여 더 나은 의사 결정을 지원하는 것입니다.
- SAP Analytics Cloud는 데이터를 소비하여 조직의 인사이트를 제공하고 향상된 계획을 수립할 수 있도록 돕는 클라우드 기반 솔루션입니다.
SAP Analytics Cloud 기능
기능 개요
- 데이터 분석은 IT 주도의 분석에서 비즈니스 사용자가 스스로 데이터를 분석하는 방식으로 진화했습니다.
- SAP Analytics Cloud:
- 클라우드 기반, 셀프 서비스 BI(Business Intelligence) 솔루션.
- 계획 및 증강 분석(Augmented Analytics) 기능 통합.
- 온프레미스 분석 콘텐츠(SAP BusinessObjects BI Suite 및 타사 솔루션 포함)와 연결 가능.
- 브라우저 또는 모바일 기기를 통해 접근 가능.
SAP Analytics Cloud의 3가지 주요 기능 영역
- BI 및 증강 분석 (BI & Augmented Analytics):
- 데이터 분석, 보고, 요약을 위한 다양한 도구 제공:
- Analytics Hubs, Digital Boardroom, Smart Insights, Smart Predict 등.
- AI 및 머신러닝 기술로 증강된 분석 기능:
- 과거 결과의 주요 요인을 자동으로 발견.
- 미래 시나리오를 시뮬레이션하고 결과를 예측.
- Microsoft Office 및 Microsoft 365 통합 가능.
- 데이터 분석, 보고, 요약을 위한 다양한 도구 제공:
- 계획 (Planning):
- 신속하고 정확한 계획, 예산, 예측, 보고 기능 제공:
- Data Actions를 통해 계획의 모든 레벨에서 예측을 자동화.
- Value Driver Trees로 비즈니스 드라이버의 영향을 시뮬레이션.
- Private Versions를 사용하여 팀과 함께 가상 분석(What-If Analysis) 수행.
- 신속하고 정확한 계획, 예산, 예측, 보고 기능 제공:
- 협업 (Collaboration):
- 위치에 상관없이 팀 협업을 직관적이고 간단하게 지원:
- 컨텍스트 기반 채팅.
- 데이터 승인 시뮬레이션.
- 알림(Notification) 기능 등.
- 위치에 상관없이 팀 협업을 직관적이고 간단하게 지원:
SAP Analytics Cloud의 주요 특징
- 강력한 스토리텔링 및 시각화 기능 제공.
- 예측 분석 및 기업 계획 지원.
- 클라우드 기반 접근 방식으로 빠르고 자신감 있는 의사 결정을 가능하게 함.
핵심 요약
- SAP Analytics Cloud는 데이터 분석 및 기업 계획의 최종 소비 계층으로 강력한 시각화, 예측, 및 협업 기능을 제공합니다.
- 이를 통해 비즈니스 인사이트를 강화하고 신뢰할 수 있는 의사 결정을 지원하며 팀 협업을 촉진합니다.
5. SAP BTP: 데이터 및 분석 - 퀴즈
Q1. SAP BTP에서는 SAP HANA Cloud와 같은 다른 데이터베이스를 사용할 수 없습니다.
- A. True
- B. False
정답: B. False
Q2.. 왜 고객이 SAP HANA를 온프레미스 대신 SAP HANA Cloud로 구현하려고 할까요? (3개의 정답을 선택하세요)
- A. 고객 측의 관리 노력이 감소합니다.
- B. 확장이 쉽습니다.
- C. 빠른 배포가 가능합니다.
- D. SAP HANA Cloud의 라이프사이클을 제어합니다.
정답:
A. 고객 측의 관리 노력이 감소합니다.
B. 확장이 쉽습니다.
C. 빠른 배포가 가능합니다.
Q3. 계산 뷰(Calculation Views)는 데이터를 처리하기 위해 테이블 위에 정의됩니다.
- A. True
- B. False
정답: A. True
Q4. 다음 중 SAP Analytics Cloud의 기능은 무엇인가요? (3개의 정답을 선택하세요)
- A. 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)
- B. 비즈니스 보고(Business Reporting)
- C. 증강 분석(Augmented Analytics)
- D. 기업 계획(Enterprise Planning)
- E. 증강 데이터(Augmented Data)
정답:
A. 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)
C. 증강 분석(Augmented Analytics)
D. 기업 계획(Enterprise Planning)
Q5. Data-To-Value의 개념은 무엇인가요?
- A. 데이터를 수집하고 파트너에게 배포합니다.
- B. 데이터를 수집하고 분석하여 가치를 도출합니다.
- C. 데이터를 수집하고 판매하여 수익을 창출합니다.
정답: B. 데이터를 수집하고 분석하여 가치를 도출합니다.
Q6. SAP Datasphere는 데이터 주도형 기업을 위해 데이터 웨어하우징과 분석 기능을 포함하는 퍼블릭 클라우드 솔루션으로 데이터를 통합합니다.
- A. True
- B. False
정답: A. True
출처: learning.sap.com
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