이 질문은 기업이 특히 SAP Business Suite 환경에서 비즈니스 혁신을 위한 AI 및 인사이트를 구현할 때 직면하는 데이터 과제에 대한 것입니다. SAP 공식 문서에 따르면, 기업은 복잡한 데이터 환경 간소화, SAP LOB(Line of Business) 데이터의 일관된 접근, 여러 SAP 애플리케이션 간 데이터 통합 ​​등 데이터 관리와 관련하여 상당한 어려움에 직면합니다. 이러한 어려움은 옵션 A, B, E와 일치하므로 정답입니다.
정답에 대한 설명:
옵션 A: 데이터 환경을 단순화하려면
AI와 인사이트를 구현하려는 기업에게 복잡하고 파편화된 데이터 환경은 큰 과제이기 때문에 이 말이 맞습니다. 기업들은 다양한 시스템에 분산된 데이터를 처리하는 경우가 많으며, 이는 통합된 인사이트를 도출하거나 효과적인 AI 모델을 학습하는 데 방해가 됩니다. learning.sap.com의 SAP Business Suite 포지셔닝 문서에는 다음과 같은 내용이 있습니다.
"AI와 통찰력을 구현하는 기업이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 환경을 단순화하는 것입니다.
온프레미스, 클라우드 및 하이브리드 시스템 전반에 걸쳐 분산된 데이터는 AI 기반 비즈니스 혁신을 저해하는 불일치를 야기합니다. SAP Business Suite는 SAP Datasphere와 같은 솔루션을 통해 데이터 환경을 통합하고 간소화하여 실행 가능한 인사이트를 확보할 수 있도록 지원합니다. 데이터 환경을 간소화하려면 사일로를 줄이고, 데이터 형식을 표준화하고, 원활한 데이터 액세스를 지원해야 하는데, 이는 고품질의 통합 데이터가 필요한 AI 애플리케이션에 필수적입니다. 이 문서에서는 다음 사항을 더욱 강조합니다.
"단순화된 데이터 환경은 AI와 분석의 기반이 되며, 이를 통해 조직은 SAP Business Suite를 활용하여 지능적이고 데이터 기반의 혁신을 추진할 수 있습니다." 이는 데이터 환경 단순화가 핵심 과제임을 확실히 보여줍니다.
옵션 B: SAP LOB(Line of Business) 데이터에 일관되게 액세스하려면
SAP LOB(Line of Business) 데이터(예: 재무, 공급망, HR)에 대한 일관된 접근은 AI 및 인사이트 이니셔티브에 있어 중요한 과제이기 때문에 이 말이 맞습니다. LOB 데이터는 종종 서로 다른 SAP 애플리케이션이나 모듈에 저장되어 있어 AI 모델 학습이나 실시간 분석을 위해 일관되게 접근하기 어렵습니다.
설명서 참고사항:
"기업들은 SAP 시스템의 복잡성과 애플리케이션 간 데이터 구조 차이로 인해 SAP LOB 데이터에 일관되게 접근하는 데 어려움을 겪습니다. SAP Business Suite는 SAP Datasphere와 SAP Business Technology Platform을 통해 통합 데이터 액세스를 제공하여 LOB 데이터를 AI 및 인사이트에 활용할 수 있도록 보장함으로써 이 문제를 해결합니다." 예를 들어, SAP S/4HANA Cloud 및 기타 SAP 애플리케이션은 중요한 LOB 데이터를 생성하지만, 일관된 접근이 없다면 기업은 이 데이터를 예측 분석이나 프로세스 자동화에 활용하는 데 어려움을 겪습니다.
설명서에는 다음 내용이 추가되었습니다.
"LOB 데이터에 대한 일관된 액세스는 AI를 비즈니스 프로세스에 내장하여 실시간 통찰력과 의사 결정을 지원하는 데 필수적입니다." 이는 SAP LOB 데이터에 대한 일관된 액세스가 핵심 과제임을 보여줍니다.
옵션 E: 여러 SAP 애플리케이션의 데이터를 조화시키기
이는 맞습니다. 여러 SAP 애플리케이션(예: SAP ECC, SAP S/4HANA, SAP SuccessFactors)의 데이터를 조화시키는 것은 AI 기반 비즈니스 혁신에 있어 중요한 과제이기 때문입니다. 이러한 애플리케이션의 데이터는 종종 서로 다른 형식, 스키마 또는 구조로 존재하여 AI 및 분석을 위한 통합 데이터 기반을 구축하려는 노력을 복잡하게 만듭니다. 설명서에는 다음과 같이 설명되어 있습니다.
"여러 SAP 애플리케이션의 데이터를 조화롭게 통합하는 것은 AI와 인사이트를 추구하는 기업에게 중요한 과제입니다. SAP Business Suite는 SAP Datasphere를 통해 데이터를 통합하고 조화시키는 통합 시맨틱 계층을 제공하여 원활한 AI 모델 개발 및 분석을 지원합니다." SAP Datasphere는 SAP Business AI 또는 SAP Databricks가 지원하는 것과 같은 AI 시나리오에서 사용할 데이터를 조화시키는 비즈니스 데이터 패브릭을 구축하여 핵심적인 역할을 합니다. 설명서에서는 다음과 같은 내용을 더욱 명확하게 설명합니다.
"SAP 애플리케이션 간 데이터 조화를 통해 AI 모델이 정확하고 일관된 데이터를 기반으로 학습되고, 이를 통해 신뢰할 수 있는 인사이트와 비즈니스 혁신이 촉진됩니다." 이는 여러 SAP 애플리케이션의 데이터를 조화시키는 것이 핵심 과제임을 확실히 보여줍니다.
틀린 답변에 대한 설명:
옵션 C: 타사 애플리케이션 통합
이는 잘못된 설명입니다. 타사 애플리케이션 통합은 일부 상황에서는 어려울 수 있지만, SAP Business Suite 환경에서 AI 및 인사이트 구현을 위한 주요 데이터 과제로 명확하게 강조되지는 않습니다. 이 문서는 데이터 환경 간소화 및 SAP 애플리케이션 데이터 통합과 같은 SAP 데이터 관리 관련 과제에 중점을 둡니다. SAP Business Technology Platform(BTP)은 타사 애플리케이션과의 통합을 지원하지만, AI의 주요 데이터 과제는 SAP 시스템 내부적인 문제입니다.
"AI 및 인사이트를 위한 주요 데이터 과제에는 데이터 환경 간소화, SAP LOB 데이터에 대한 일관된 액세스 보장, SAP 애플리케이션 전반의 데이터 조화가 포함됩니다." 타사 통합은 SAP Business Suite 내에서 AI를 구현하는 데 있어 데이터별 장애물이라기보다는 일반적인 통합 과제에 가깝습니다.
옵션 D: AI가 생성한 콘텐츠에 대한 신뢰도 높이기
이는 잘못된 설명입니다. AI 생성 콘텐츠에 대한 신뢰도를 높이는 것은 데이터 과제가 아니라 신뢰 또는 거버넌스 문제이기 때문입니다. AI 결과에 대한 신뢰도를 확보하는 것은 중요하지만(예: 설명 가능한 AI 또는 데이터 품질 확보), 이는 데이터 단순화, 접근 또는 데이터 조화와 같은 방식으로 데이터 관리 과제가 아닙니다. 문서에는 이것이 주요 데이터 과제로 명시되어 있지 않습니다.
"AI와 인사이트를 위한 데이터 과제는 SAP 시스템 내 데이터의 복잡성, 일관성 및 조화를 관리하여 AI 기반 혁신을 위한 견고한 기반을 구축하는 데 중점을 둡니다." AI 결과에 대한 신뢰는 핵심 데이터 과제가 아닌 거버넌스 프레임워크와 AI 윤리를 통해 해결됩니다.
요약:
비즈니스 혁신을 위해 AI와 인사이트를 구현하는 기업들은 데이터 환경 간소화(사일로 및 복잡성 감소), SAP 사업부(LOB) 데이터에 대한 일관된 접근(통합 분석 지원), 그리고 여러 SAP 애플리케이션의 데이터 조화(통합된 데이터 기반 구축) 등 데이터 과제에 직면합니다. 이는 옵션 A, B, E에 해당합니다. 옵션 C(타사 애플리케이션 통합)는 주요 데이터 과제가 아닌 더 광범위한 통합 문제이며, 옵션 D(AI 생성 콘텐츠에 대한 신뢰도 향상)는 데이터 과제가 아닌 거버넌스 문제입니다. 이러한 답변은 SAP Business Suite 내에서 AI 기반 혁신을 위한 통합 데이터 관리에 중점을 둔 SAP의 전략과 일치합니다.
참고문헌:
SAP Business Suite 포지셔닝, learning.sap.com
SAP Datasphere: AI 및 인사이트 활성화, SAP 도움말 포털
SAP 비즈니스 AI 및 데이터 관리 과제, SAP 커뮤니티 블로그
지능형 기업을 위한 SAP 비즈니스 스위트, SAP Learning Hub

설명:
단계별 솔루션
1. CPO(최고조달책임자)
주요 과제: 조달, 공급업체 최적화, 위험 관리.
가장 좋은 솔루션:
* AI 기반 공급업체 통찰력을 활용하여 공급업체 선택을 최적화하고 조달 위험을 관리합니다. 이유:
CPO는 조달 효율성, 공급업체 관리, 그리고 위험 최소화에 집중합니다. AI 인사이트는 최적의 공급업체를 선정하고 조달 위험을 완화하는 데 도움을 줍니다.
2. CIO(최고정보책임자)
주요 과제: IT 현대화, 기술 혁신, 시스템 통합.
가장 좋은 솔루션:
* SAP Business Suite를 통해 IT 현대화 및 AI 기반 혁신을 실현하세요. 이유:
CIO는 IT 현대화와 혁신을 주도합니다. AI를 탑재한 SAP Business Suite는 디지털 혁신과 미래 지향적인 IT 인프라를 지원합니다.
3. CHRO(최고 인사 책임자)
주요 과제: 인력 계획, 직원 개발, HR 효율성.
가장 좋은 솔루션:
* AI가 주입된 인력 계획을 활용하여 격차를 파악하고 직원의 기술을 향상시키며 HR 상호 작용을 강화합니다. 이유:
CHRO는 AI를 사용하여 인력 관리를 최적화하고, 인재 격차를 메우고, HR 프로세스를 더욱 스마트하게 만들고자 합니다.
4. COO(최고운영책임자)
주요 과제: 운영 효율성, 공급망 관리, 중단 최소화.
가장 좋은 솔루션:
* AI 기반 분석을 활용하여 실시간으로 공급망 중단을 예측하고 대응합니다. 이유:
COO는 원활한 운영과 탄력적인 공급망을 보장하는 데 중점을 둡니다. AI 분석은 중단을 예측하고 관리하는 데 도움이 됩니다.
5. CRO(최고 수익 책임자)
주요 과제: 고객 경험, 판매 기회, 매출 성장.
가장 좋은 솔루션:
* 고객 상호작용에 AI 기반 개인화를 적용하고 판매 기회를 예측합니다. 이유:
CRO는 개인화된 경험을 통해 수익을 증대하고, 고객 관계를 개선하고, 새로운 판매 기회를 찾는 역할을 합니다.
6. CFO(최고재무책임자)
주요 과제: 재무 예측, 성장과 수익성의 균형 맞추기.
가장 좋은 솔루션:
* AI 기반 재무 예측을 활용하여 계획을 강화하고 성장과 수익성의 균형을 맞추십시오. 이유:
CFO는 수익성을 유지하고 지속 가능한 성장을 지원하기 위해 정확한 예측과 전략적 계획이 필요합니다.