신뢰할 수 있는 비즈니스 AI는 SAP 비즈니스 AI 전략의 초석으로, AI 솔루션이 윤리적이고 효과적이며 기업 니즈에 부합하도록 보장합니다. SAP는 특히 SAP Business Data Cloud 및 SAP S/4HANA 환경에서 AI 구축에 대한 신뢰를 구축하여 신뢰할 수 있고 비즈니스에 즉시 적용 가능한 결과를 제공하는 특성을 강조합니다. 이 질문은 신뢰할 수 있는 비즈니스 AI의 특성을 묻는 질문이며, 정답은 세 가지입니다. 아래에서 각 항목은 공식 SAP 문서, SAP Learning 자료, 그리고 제공된 검색 결과의 관련 웹 소스를 기반으로 평가되었으며, "SAP Business Suite 포지셔닝" 및 "SAP Business AI"의 핵심 내용과 부합하는지 확인합니다.
* 옵션 A: 수완성 수완성(즉, 자원을 효율적으로 활용하는 것)은 일반적으로 AI 시스템에 바람직한 특성일 수 있지만, SAP 문서에서는 신뢰할 수 있는 비즈니스 AI의 특성으로 명시적으로 언급되어 있지 않습니다. SAP는 신뢰성을 정의하기 위해 관련성, 책임성, 신뢰성과 같은 속성에 중점을 두고, 자원 효율성보다는 윤리적이고 신뢰할 수 있는 결과를 강조합니다. 제공된 자료에서는 신뢰할 수 있는 AI의 맥락에서 "수완성"이라는 용어가 사용되지 않습니다. 발췌:
"SAP Business AI는 책임감 있는 AI를 기반으로 구축되어 투명성, 공정성, 규정 준수를 보장합니다. SAP 솔루션은 윤리적인 AI 관행을 우선시하여 편견을 최소화하고 귀사의 비즈니스에 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다." 이 선택지는 틀렸습니다.
* 옵션 B: 재사용성재사용성(AI 모델 또는 데이터 제품을 여러 애플리케이션에 걸쳐 재사용하는 것)은 일부 AI 시스템에서 실용적인 기능이지만, SAP 프레임워크에 따르면 신뢰할 수 있는 비즈니스 AI의 핵심적인 특징은 아닙니다. 신뢰할 수 있는 AI는 AI의 재사용성보다는 윤리적이고 정확하며 상황에 적합한지 확인하는 데 더 중점을 둡니다. 이 문서는 재사용성을 신뢰할 수 있는 AI의 핵심 속성으로 강조하지 않고, 대신 신뢰와 신뢰성을 보장하는 속성에 초점을 맞춥니다. 발췌: "신뢰할 수 있는 AI 육성: 애플리케이션 및 운영 전반에 걸쳐 데이터가 신뢰할 수 있고 책임감 있으며 관련성이 있는 생성 AI의 기반을 갖추도록 보장하십시오." 이 옵션은 올바르지 않습니다.
* 옵션 C: 관련성 관련성은 신뢰할 수 있는 비즈니스 AI의 핵심 특성으로, AI 출력이 맥락적으로 적절하고 특정 비즈니스 요구 사항에 부합하도록 보장합니다. Joule 및 SAP Business Data Cloud와 같은 도구를 포함한 SAP Business AI는 의미론적으로 풍부한 데이터를 활용하여 재무, 공급망, HR 등의 비즈니스 프로세스와 관련된 AI 인사이트를 제공합니다. 이 문서는 관련성을 핵심 속성으로 명시하고 있으며, 신뢰할 수 있는 AI는 의미 있고 비즈니스에 특화된 결과를 제공해야 한다고 강조합니다. 발췌: "신뢰할 수 있는 AI 육성: 애플리케이션 및 운영 전반의 데이터가 신뢰할 수 있고 책임감 있으며 관련성이 있는 생성 AI의 기반을 갖추도록 보장합니다." 발췌: "SAP Business AI는 AI를 비즈니스 프로세스에 내장하여 관련성 있는 결과를 제공하며, 인사이트와 권장 사항이 특정 비즈니스 맥락에 맞게 조정되도록 보장합니다." 이 옵션은 정답입니다.
* 옵션 D: 책임감 책임감은 신뢰할 수 있는 비즈니스 AI의 근본적인 특징으로, 윤리적 관행, 투명성, 그리고 공정성을 포괄하여 편견을 최소화하고 규정 준수를 보장합니다. SAP의 AI 전략은 책임감 있는 AI를 우선시하여 신뢰를 구축하고, AI 시스템이 윤리적으로 운영되고 기업 거버넌스 기준을 준수하도록 보장합니다. 이는 SAP 문서 및 마케팅 자료의 핵심 내용이며, 신뢰할 수 있는 AI의 핵심 특징입니다. 발췌: "SAP Business AI는 책임감 있는 AI를 기반으로 구축되어 투명성, 공정성, 그리고 규정 준수를 보장합니다. SAP 솔루션은 윤리적인 AI 관행을 우선시하여 편견을 최소화하고 귀사의 비즈니스에 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다." 발췌:
"신뢰할 수 있는 AI 육성: 애플리케이션과 운영 전반의 데이터가 신뢰할 수 있고, 책임감 있고, 관련성이 있는 생성적 AI의 기반을 갖추도록 보장합니다." 이 옵션은 맞습니다.
* 옵션 E: 신뢰성 신뢰성은 신뢰할 수 있는 비즈니스 AI의 핵심 특성으로, AI 시스템이 일관되고 정확하며 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 보장합니다. SAP는 고품질 데이터와 견고한 거버넌스를 바탕으로 AI 결과물이 중요한 비즈니스 의사 결정에 신뢰할 수 있도록 신뢰성을 강조합니다. 이 문서는 특히 SAP Business Data Cloud 및 SAP Business AI와 관련하여 신뢰성을 신뢰할 수 있는 AI의 핵심 속성으로 지속적으로 강조합니다. 발췌: "신뢰할 수 있는 AI 육성: 애플리케이션 및 운영 전반의 데이터가 신뢰할 수 있고 책임감 있으며 관련성이 있는 생성적 AI의 기반을 갖추도록 보장합니다." 발췌: "SAP Business AI는 신뢰할 수 있는 데이터와 고급 거버넌스를 활용하여 신뢰할 수 있는 결과를 보장하고, 기업이 중요한 의사 결정에 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다." 이 옵션은 정답입니다.
정답 요약:
* C: 관련 AI는 기업 요구 사항에 맞춰 상황에 맞는 비즈니스별 결과를 보장합니다.
* D: 책임 있는 AI는 편견을 최소화하고 규정 준수를 보장하기 위해 윤리적 관행, 투명성, 공정성을 우선시합니다.
* E: 신뢰할 수 있는 AI는 일관되고 정확하며 신뢰할 수 있는 결과를 제공하여 비즈니스 애플리케이션에 대한 신뢰를 구축합니다.
참고문헌:
SAP.com: SAP 비즈니스 AI
SAP 학습: SAP Business Suite 포지셔닝
SAP 학습: SAP Business Data Cloud 포지셔닝
SAP.com: SAP 비즈니스 데이터 클라우드
델라웨어 영국 및 아일랜드: SAP Business Data Cloud로 혁신적인 통찰력을 확보하세요 SAP와 Databricks가 비즈니스 데이터 및 AI의 새로운 시대를 열다 | Procurement Magazine SAP, 기업 AI 혁신을 위한 Business Data Cloud 출시 | Technology Magazine

이 질문은 SAP Business AI의 주요 차별화 요소를 묻는 것입니다. SAP Business AI는 SAP Business Suite에 통합된 AI 기능으로 비즈니스 프로세스, 의사 결정 및 자동화를 향상시킵니다. SAP 공식 문서와 제공된 검색 결과에 따르면, SAP Business AI의 주요 차별화 요소는 혁신 생태계, 임베디드 AI, 그리고 AI Foundation입니다. 이는 옵션 A, C, E와 일치하므로 정답입니다.
정답에 대한 설명:
옵션 A: 혁신 생태계
SAP Business AI는 선도적인 기술 공급업체(예: NVIDIA, Google Cloud, Microsoft, AWS, Cohere) 및 구현 파트너와의 파트너십을 통해 최첨단 AI 솔루션을 제공하는 강력한 혁신 생태계를 갖추고 있기 때문에 그렇습니다. 이러한 생태계는 협력적 혁신을 촉진하여 SAP Business AI가 고급 AI 모델을 통합하고, 상호 운용성을 보장하며, 전문 지식을 갖춘 네트워크를 통해 고객별 니즈를 충족할 수 있도록 지원합니다. www.sap.com의 SAP Business AI 개요는 다음과 같이 명시되어 있습니다.
SAP의 AI 전략에는 시너지 효과를 창출하는 협력을 기반으로 하는 강력한 파트너 생태계가 포함됩니다. NVIDIA, Google Cloud, Cohere와 같은 업계 선도 기업과 협력하여 상호 운용 가능한 AI 에이전트와 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 이러한 생태계를 통해 SAP Business AI는 전문성과 혁신을 결합하여 고객의 고유한 과제를 해결할 수 있습니다. sap.com 또한 SAP 뉴스 센터는 혁신 추진에 있어 파트너의 역할을 강조합니다.
SAP AI 전략의 핵심 요소는 파트너의 전문 지식을 활용하는 것입니다. 파트너는 혁신적인 AI 솔루션과 확장 기능을 개발하여 SAP BTP 기반의 고객 맞춤형 사용 사례로 SAP 포트폴리오를 강화합니다. news.sap.com 이러한 생태계는 SAP의 심층적인 비즈니스 프로세스 지식과 외부 AI 기술을 결합하여 유연성을 보장하고 새로운 기술을 신속하게 도입함으로써 SAP Business AI를 차별화합니다.
옵션 C: 내장형 AI
SAP Business AI는 SAP 애플리케이션(예: SAP S/4HANA, SAP SuccessFactors, SAP Analytics Cloud)에 완벽하게 통합되어 워크플로 내에서 비즈니스 프로세스를 직접 향상시키는 내장형 AI 기능을 통해 차별화되기 때문입니다. 독립형 AI 솔루션과 달리, 내장형 AI는 사용자가 SAP 환경을 벗어나지 않고도 작업을 자동화하고, 상황 인식 인사이트를 제공하며, 프로세스를 최적화합니다. learning.sap.com의 "Exploring SAP's AI Strategy" 강의에서는 다음과 같이 설명합니다.
내장된 AI 기능은 작업 자동화, 데이터 분석, 사용자 경험 개선, 프로세스 최적화, 혁신 촉진, 원활한 통합을 통해 SAP 제품을 향상시킵니다. 생성적 AI 보조 시스템인 Joule은 SAP 애플리케이션에 내장되어 생성적 AI, 예측 분석, 프로세스 자동화 및 상황 인식 추천 기능을 제공합니다. learning.sap.com 예를 들어, SAP S/4HANA는 예측 유지보수 및 공급망 최적화에 내장된 AI를 활용하며, SAP Concur는 비용 보고를 자동화합니다. www.sap.com의 SAP Business AI 페이지에서는 다음과 같은 내용을 확인할 수 있습니다.
"비즈니스 데이터에 기반하고 모든 비즈니스 기능에 내장된 AI를 통해 영향력을 확대하세요. ... 230개 이상의 AI 기반 시나리오에 대한 액세스를 제공하고 2025년 말까지 400개로 확장함으로써 SAP Business AI는 재무, 공급망 등 다양한 분야에서 운영을 간소화합니다." sap.com 이러한 내장형 접근 방식은 AI가 관련성이 높고 즉시 적용 가능하다는 것을 보장하며, SAP Business AI를 일반 AI 플랫폼과 차별화합니다.
옵션 E: AI 재단
SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼(BTP)의 AI 재단(AI Foundation)은 개발자가 비즈니스 요구에 맞춰 맞춤형 AI 솔루션을 구축, 확장 및 실행할 수 있는 포괄적인 툴킷을 제공하는 핵심 차별화 요소이기 때문입니다. 여기에는 SAP AI Core, Generative AI Hub 등의 서비스와 주요 AI 모델에 대한 액세스가 포함되어 있어 확장성, 보안성, SAP 및 비 SAP 데이터와의 통합을 보장합니다. community.sap.com의 SAP 올인원 AI 툴킷인 AI 재단에 대한 기사는 다음과 같습니다.
"AI Foundation은 SAP의 올인원 AI 툴킷으로, 개발자에게 즉시 사용 가능하고, 맞춤 설정이 가능하며, 비즈니스 데이터를 기반으로 하고, 선도적인 생성형 AI 기반 모델을 지원하는 AI를 제공합니다. 또한 SAP가 포트폴리오 전반에 내장하는 AI 기능의 기반이기도 합니다." community.sap.com SAP Sapphire Innovation Guide 2025에서는 다음과 같이 자세히 설명합니다.
"AI Foundation은 SAP AI 기술의 중추이며, 단일 시스템에서 대규모 맞춤형 AI 솔루션을 구축, 확장 및 실행할 수 있는 포괄적인 개발자 도구를 제공합니다. Prompt Optimizer와 같은 도구와 GPT-4.1, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro와 같은 모델에 대한 액세스를 제공하여 AI 개발 및 운영을 간소화합니다." sap.com SAP Business AI는 기업이 SAP의 엔터프라이즈급 인프라를 활용하면서 맞춤형 AI 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원하여 유연성과 거버넌스를 보장함으로써 차별화됩니다.
틀린 답변에 대한 설명:
옵션 B: 대형 기초 모델
이는 SAP Business AI가 대규모 기반 모델(예: 대규모 언어 모델 또는 LLM)의 개발이나 활용을 통해 차별화를 추구하지 않기 때문에 잘못된 설명입니다. SAP는 Cohere, Mistral AI, Meta 등 주요 LLM 제공업체와 협력하여 해당 모델을 SAP BTP Generative AI Hub에 통합하고, 자체 LLM 구축보다는 비즈니스 맥락에 맞는 AI 구축에 집중합니다. community.sap.com의 SAP Business AI 관련 기사는 다음과 같은 내용을 명확히 하고 있습니다.
SAP는 SAP 전용 LLM을 개발하는 대신, SAP BTP의 AI Foundation 및 Generative AI Hub를 통해 기술 파트너 LLM 솔루션의 풍부한 생태계를 활용합니다. 이러한 접근 방식은 파트너가 고객 데이터에 대한 교육을 받지 못하도록 하면서 최신 혁신 기술을 활용할 수 있도록 보장합니다. pages.community.sap.com SAP는 일반 LLM을 미세 조정하고 정형 데이터(예: 테이블 형식 데이터의 경우 SAP Foundation Model)를 위한 자체 기반 모델을 개발할 계획이지만, 이러한 모델이 아직은 SAP 생태계, 임베디드 AI, AI Foundation과 비교했을 때 주요 차별화 요소는 아닙니다. learning.sap.com 옵션 D: 예측 분석 이는 잘못된 설명입니다. 예측 분석은 SAP Business AI의 중요한 기능(예: SAP Integrated Business Planning의 수요 예측 또는 SAP S/4HANA의 장비 고장 예측)이지만, 고유한 차별화 요소는 아니기 때문입니다. 예측 분석은 많은 AI 플랫폼에서 흔히 볼 수 있는 기능이며, SAP Business AI의 여러 기능 중 하나일 뿐, 결정적인 특징은 아닙니다. www.fingent.com의 SAP Business AI 문서에는 다음과 같은 내용이 있습니다.
SAP Business AI 솔루션은 머신 러닝과 예측 분석을 포함한 고급 분석을 활용하여 복잡한 데이터에 대한 인사이트를 얻습니다. 하지만 SAP Business AI 솔루션의 차별점은 분석 기술 자체만이 아니라 비즈니스 프로세스 및 데이터와의 통합에 있습니다. fingent.com SAP Business AI의 고유한 가치는 AI 솔루션 전반에 널리 사용되는 예측 분석과 같은 특정 기술이 아닌, 자체 에코시스템, 임베디드 기능, 그리고 개발자 중심의 AI 기반에서 비롯됩니다.
요약:
SAP Business AI의 주요 차별화 요소는 혁신 생태계(협업 AI 솔루션을 위한 강력한 파트너 네트워크 활용), 임베디드 AI(프로세스 최적화를 위해 SAP 애플리케이션에 원활하게 통합), 그리고 AI Foundation(맞춤형 AI 개발을 위한 확장 가능한 툴킷 제공)이며, 이는 옵션 A, C, E에 해당합니다. 옵션 B는 SAP가 독점적인 대규모 Foundation 모델보다는 파트너 LLM을 차별화 요소로 활용하기 때문에 틀렸습니다. 옵션 D는 예측 분석이 중요하지만, 더 광범위한 생태계 및 통합 기능과 비교했을 때 고유한 차별화 요소는 아니기 때문에 틀렸습니다. 이러한 차별화 요소는 제공된 검색 결과 및 공식 문서에서 뒷받침되는 바와 같이 SAP Business Suite 내에서 관련성 있고 안정적이며 책임감 있는 AI를 제공하려는 SAP의 전략과 일치합니다.
참고문헌:
SAP Business Suite 포지셔닝, learning.sap.com
SAP의 AI 전략 살펴보기, learning.sap.com learning.sap.com
SAP Business AI: 2025년 1분기 주요 릴리스, SAP News Center news.sap.com SAP Sapphire Innovation Guide 2025, www.sap.comsap.com SAP Business AI, www.sap.comsap.comsap.com AI Foundation, SAP의 올인원 AI 툴킷, SAP 커뮤니티 community.sap.com SAP Business AI: 근본적인 변화, IgniteSAP ignitesap.com SAP Business AI: 기업의 의사결정을 혁신하다, www.fingent.com

SAP Business Data Cloud(BDC)는 SAP 및 비 SAP 데이터를 통합하고 관리하는 완전 관리형 SaaS(Software-as-a-Service) 솔루션으로, SAP Databricks를 통합하여 고급 분석 및 AI 기반 인사이트를 제공합니다. 이 질문은 SAP BDC에 SAP Databricks를 통합함으로써 고객의 IT 오버헤드를 어떻게 줄이는지, 그리고 정답은 무엇인지에 대한 질문입니다. 아래에서는 공식 SAP 문서, SAP Learning 자료, 그리고 제공된 검색 결과의 관련 웹 소스를 기반으로 각 옵션을 평가하여 "SAP Business Data Cloud 포지셔닝"이라는 주제와 부합하는지 확인하고 SAP Databricks의 역할에 초점을 맞춥니다.
* 옵션 A: 데이터 수집 파이프라인 자동화 SAP Datasphere 구성 요소를 포함한 SAP BDC는 데이터 통합 ​​및 파이프라인 관리를 지원하지만, SAP Databricks 통합의 주요 초점은 데이터 수집 파이프라인 자동화가 아닙니다. SAP Databricks는 AI/ML, 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링 기능을 향상시키도록 설계되었으며, Delta Sharing을 통한 무복사 데이터 공유를 활용하여 데이터 제품에 액세스합니다. SAP BDC 전체가 파이프라인 관리 오버헤드를 어느 정도 줄일 수 있지만, SAP Databricks의 구체적인 역할은 수집 파이프라인을 자동화하는 것이 아니라 복잡한 ETL 프로세스 없이 미리 큐레이션된 데이터 제품을 활용하는 것입니다. 이 문서는 SAP Databricks의 핵심 IT 오버헤드 감소 메커니즘으로 자동화된 수집 파이프라인을 강조하지 않습니다. 발췌: "SAP Business Data Cloud는 SAP 애플리케이션 전반에 긴밀하게 통합되어 있어 가장 중요한 데이터는 원래 비즈니스 컨텍스트와 의미를 유지하며 데이터 추출의 숨겨진 비용이 제거되어 시간, 리소스 및 노력을 절약할 수 있습니다." 이 옵션은 올바르지 않습니다.
* 옵션 B: 다양한 데이터 소스에 사전 구축된 커넥터를 제공함으로써 SAP BDC는 Foundation 서비스와 SAP Datasphere를 통해 SAP 및 비 SAP 데이터 소스에 사전 구축된 커넥터를 제공하여 원활한 데이터 통합을 지원합니다. 그러나 이 기능은 SAP Databricks 구성 요소와 특별히 연계되어 있지 않습니다. SAP Databricks는 Delta Sharing을 통해 공유되는 데이터 제품에 액세스하여 이러한 연결을 간접적으로 활용하지만, 커넥터 자체는 제공하지 않습니다. 이 문서에서는 SAP Databricks의 커넥터 제공 역할이 아닌 SAP BDC의 전반적인 통합 기능을 IT 오버헤드 절감의 주요 메커니즘으로 강조합니다. 발췌: "파이프라인을 관리하거나 데이터를 복사하지 않고도 상황에 맞는 SAP 데이터에 손쉽게 연결하고 타사 데이터와 통합할 수 있습니다." 이 옵션은 올바르지 않습니다.
* 옵션 C: 데이터 거버넌스 프로세스를 간소화하고 복잡한 데이터 보안 구성의 필요성을 최소화함으로써 SAP Databricks는 Unity Catalog와 통합된 거버넌스를 통해 SAP BDC 환경 내 데이터 관리 및 보안을 강화합니다. SAP BDC 자체는 통합 프로비저닝, 보안 및 규정 준수를 제공하여 거버넌스 오버헤드를 줄여줍니다. 거버넌스가 개선되는 동시에 SAP Databricks의 주요 IT 오버헤드 감소는 거버넌스 프로세스 간소화가 아닌 외부에서 데이터를 복제하고 리엔지니어링할 필요성을 없애는 데서 비롯됩니다. 이 문서는 SAP Databricks 통합의 주요 이점으로 거버넌스 간소화보다는 데이터 공유 및 의미 보존을 강조합니다. 발췌: "SAP Databricks는 생성형 AI와 기존 AI를 모두 사용하여 조직의 데이터, 비즈니스 용어 및 주요 지표를 이해하므로 팀은 자연어를 사용하여 데이터를 처리할 수 있습니다. Unity Catalog를 통해 데이터를 더 쉽게 찾고, 구성하고, 관리하고, 관리할 수 있습니다..." 이 옵션은 올바르지 않습니다.
* 옵션 D: 데이터 구조 및 비즈니스 로직을 외부에서 재구축할 필요성 제거 SAP BDC에 SAP Databricks를 통합하면 데이터 구조와 비즈니스 로직을 외부에서 재구축할 필요가 없어 IT 오버헤드가 크게 줄어듭니다. 기존에는 고객이 SAP 데이터를 외부 플랫폼에 복제해야 했기 때문에 비즈니스 로직을 정리, 변환 및 재생성하기 위해 복잡한 ETL 프로세스가 필요했고, 이로 인해 비용과 유지 관리 부담이 증가했습니다. SAP Databricks는 네이티브 통합 및 무복제 델타 공유를 통해 SAP BDC 환경 내에서 엄선되고 의미가 풍부한 SAP 데이터 제품(예: SAP S/4HANA)에 직접 액세스할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 비즈니스 컨텍스트와 의미를 보존하고 데이터 구조나 로직을 재구축할 필요가 없어 개발, 유지 관리 및 운영 오버헤드가 줄어듭니다. 이는 SAP-Databricks 파트너십의 주요 이점으로 설명서에 명시적으로 강조되어 있습니다. 발췌: "오늘날 고객은 모델을 정리, 학습, 배포하고, 추론을 실행하고, 결과를 다시 푸시하기 위해 SAP 데이터를 외부 플랫폼에 복제하는 경우가 많습니다. 이로 인해 복잡성, 비용 증가, 거버넌스 격차가 발생합니다. SAP Databricks는 더 나은 방법을 제공합니다. 이제 고객은 별도의 플랫폼이나 물리적 데이터 복제 없이 SAP Business Data Cloud 내에서 엔드투엔드 AI, ML 및 분석을 직접 실행할 수 있습니다." 발췌: "내장 비즈니스 의미론: SAP 데이터는 이미 심층적인 비즈니스 컨텍스트와 의미를 포함하고 있으므로 Databricks는 고객이 데이터 파이프라인을 재구축하거나 필드의 의미를 추측하지 않고도 강력한 분석 및 머신 러닝을 제공할 수 있습니다." 발췌: "SAP Databricks는 또한 데이터 지연 시간을 크게 개선합니다... 이러한 향상된 지연 시간은 델타 공유 방식을 통해 비즈니스 의미론이 이미 통합된 정리되고 큐레이팅되었으며 컨텍스트가 풍부한 데이터 제품에 직접 액세스할 수 있기 때문에 가능합니다. ... [이를 통해] 처리 비용이 절감되고 ETL 프로세스의 초기 개발 및 지속적인 유지 관리에 대한 오버헤드가 줄어듭니다." 이 옵션이 맞습니다.
정답 요약:
* D: SAP BDC 내에 SAP Databricks를 통합하면 외부에서 데이터 구조와 비즈니스 로직을 재구축할 필요성이 없어져 IT 오버헤드가 줄어들고, 제로카피 델타 공유를 활용하여 비즈니스 의미가 보존된 큐레이팅된 SAP 데이터 제품에 액세스할 수 있으므로 복잡한 ETL 프로세스와 유지 관리 비용이 최소화됩니다.
참고문헌:
SAP.com: SAP 비즈니스 데이터 클라우드
SAP.com: 비즈니스 데이터 클라우드의 SAP Databricks
SAP 학습: SAP Business Data Cloud에서 SAP Databricks의 역할 설명 Databricks 블로그: SAP Business Data Cloud에서 SAP Databricks의 일반 출시 발표 분석 발전: SAP Databricks: SAP 상호 운용성 과제 해결?
SAP 커뮤니티: SAP Business Data Cloud의 SAP Databricks: Lakehouse Intelligence를 통한 SAP 비즈니스 데이터 통합 ​​SAP Business Data Cloud - 데이터 통합 ​​| Sandip Roy | Medium

* CFO: 성장과 수익성의 균형을 통해 혁신을 주도
* CPO: 비용, 품질, 가용성 및 지속 가능성 최적화
* COO: 끊임없는 혼란 속에서도 회복력 있는 글로벌 공급망 운영
* CHRO: 기술 요구 사항이 진화함에 따라 인재 유지 및 참여
* CRO: 높아지는 고객 기대에 부응
* CIO: 현대화와 AI 기반 혁신을 동시에 실현