선택적 데이터 이관 방식 적용하여
S/4HANA 로 비용효율적으로 전환하기 

안녕하세요. 저 에피 유저 코리아의 김경호 지사장입니다. 이렇게 웨비나를 통해서 여러분과 소통할 수 있게 돼서 굉장히 반갑게 생각하고 있고요. 오늘의 주제는 선택적 데이터 이관 방식으로 Spo 하나를 전환하는 데 있어서 비용 효율적으로 전환하는 방안을 좀 설명을 드리려고 하고 있고요. 저희 라는 회사가 좀 생소하실 수도 있긴 한데 저희 회사는 이제 좀 소개를 드리면서 시작하면 일단은 저희가 글로벌하게는 오 십 이 개국 한국 포함해가지고 저희가 비즈니스를 하고 있고 저희는 자체 제품과 소프트웨어를 제작해가지고 그렇게 이제 여러분 고객분들한테 이렇게 납품하고 유지 보수하고 그렇게 저희가 비즈니스를 하고 있는 그런 회사고 이런 이제 STT나 SLO 영역에서 저희가 이 십 년 넘게 그렇게 비즈니스를 많이 했고 실적을 입증해 온 그런 회사라고 간단하게 이해해 주시면 될 것 같습니다. 회사 소개는 인터넷 찾아보시면 많이 또 검색하실 수 있으니까 간단하게 국회 좀 넘어가도록 하고요 오늘 제가 준비한 내용은 대충 이렇게 정리를 해봤습니다. 그래서 S 사 하나의 구현 방안에서 여러 가지가 있는데 그중에서 대안으로 저희가 제시할 수 있는 선택적 데이터 이관 영어로는 Selective Data Transition 이라고 해서 SDT라고 지금 저희가 얘기를 저희가 얘기하는 것만 아니라 일반 용어로서 통용되는 그런 언어고요 그다음에 이런 SDT의 어떤 특장점이 무엇인지를 살펴보는 그런 시간을 가질 거고 그다음에 왜 저희 에피유저 랩스라는 이 회사가 SDT를 할 수 있는 회사인지에 대해서도 좀 말씀드릴 겁니다 그 다음에 이제 S 사 하나 전환을 하면서 이런 SDT를 적용하게 되면 기간을 대충 어느 정도 걸리는지 어떤 식의 방법론을 가지고 프로젝트를 진행하는지 그런 부분들을 좀 말씀드릴 수 있을 것 같고 그리고 이렇게 이미 저희가 입증한 사례들이 좀 많이 있습니다. 그래서 많은 그런 사례들을 좀 간단하게 언급을 드리고 그렇다면 이제 국내 고객을 위해서 이 SGT라는 선진 기법을 어떻게 저희가 전달할 수 있을지 그런 부분들을 좀 같이 추가 논의를 해보면 좋을 것 같습니다 먼저 이제 S 사 하나로 가는 길에 대해서 좀 이야기를 드리고 싶은데 많은 고객분들이 이제 또 유지 보수 연한이 또 얼마 남지 않았잖아요. 또 한 이 십 칠 년 이 정도 지금 남았고 몇 년 안 남았는데 마이그레이션을 무조건 해야 되는 상황으로 지금 내몰이고 있는 상황이기도 하죠. 그래서 여러 측면에서 기본 계획도 수립하시고 마스터 플랜도 수립하시고 현재 시스템에 대한 검토도 많이 하시게 되는 상황이신 것 같고요. 그다음에 이제 그 에스퍼 하나로 넘어가는 데 있어서 어떻게 이 시스템을 이제 마련을 할 건지 온프레임으로 갈 건지 클라우드로 갈 건지 또 이 시스템에 대한 또 이제 규모는 어떻게 또 만들어 나갈 건지 왜냐하면 또 하나라는 인메모리 데이터베이스를 사용하기 때문에 그 데이터 클라우드가 사용한다 하더라도 많은 비용이 사실 또 소모되기도 마련이거든요. 그다음에 이제 본격적으로 마이그레이션을 어떤 식으로 구현할 건지에 대해서 좀 고민도 하실 것 같고요 그다음에 이제 다 전환하고 나서 그럼 에스포 하나로 운영을 하실 텐데 그러면 이 운영하는 데 있어서 또 비용을 어떻게 통제할 건지 또 이제 그런 부분들에서도 많은 고민들이 있으실 것 같습니다 이제 이 장표는 이제 SAP에서 만들어서 최근에 또 보여지는 그런 장표인데 많은 고객분들이 이제 S 사 하나로 전환하는 데 있어서 브라운 필드 그린 필드 브라운 필드는 이제 시스템 완전히 컨버전하는 그런 케이스죠 그리고 이제 그린 필드 같은 경우는 아예 시스템을 새로 구축하는 그런 케이스인데 이 케이스에 대해서는 뭐 SAP에서도 그렇고 국내 많은 파트너사들도 그렇고 한 오 년 넘게 계속 이야기를 했던 내용입니다. 근데 이제 고객분들이 이제 선뜻 또 S 사 하나로 전환을 또 망설이시는 이유가 또 뭐냐면은 어느 하나의 어떤 방법론이 또 적합하지 않다라는 겁니다. 왜냐하면 브루한 필드 같은 경우에만 해도 뒷장에 좀 설명을 드리면 브루한 필드 같은 경우에서는 기존에 있는 시스템을 거의 대부분 유지하는 그런 스탠스를 가지고 전환하는 거기 때문에 물론 장점은 있습니다. 기존 거를 유지한다는 그런 장점이 있지만 또 프로세스를 혁신한다거나 또 새로운 어떤 변화 사항을 반영하기가 좀 어렵다는 것도 있죠. 그리고 데이터도 마찬가지로 이게 그대로 또 전체 통째로 다 컨버전하는 방식이기 때문에 사실 필요하지 않은 데이터들도 굉장히 또 많이 있을 텐데 그걸 다 가져가기가 되게 부담스러우신 거죠 다 가져가면 다 가져가는 대로 또 그건 또 비용이기 때문에 그런 좀 어려움도 있으시고 또 만약에 이거를 또 시스템을 시스템에 대한 어떤 모던아이제션 성격으로 프로젝트를 하게 되면 결국에 이제 S 사 로 많은 돈을 들여서 했는데 좋아진 게 사실 현우 입장에서는 또 크지 않게 느껴지는 또 그런 효과가 느껴지지 않는 그런 단점들이 있으신 거죠. 그렇다고 또 그런 그린필드 새로 구축하는 방식이 또 바람직하느냐 사실 또 그런 고객도 있겠지만 또 그렇지 않은 고객들이 또 굉장히 많다는 겁니다. 왜냐하면 이제 S 사 하나를 도입하고 고민하고 또 erp를 또 한 십 년 넘게 이 십 년 넘게 그렇게 유지했던 고객들이 국내에도 되게 많은데 그런 어떤 그 동안 투자했던 어떤 커스터마이제이션이라든가 가지고 있는 데이터라든가 이런 부분들이 또 나름 되게 엄청난 자산이거든요 그래서 그 자산을 또 버리고 가는 거는 또 이게 또 고객들한테도 이게 또 쉽사리 선택하기가 쉽지 않은 겁니다 그러니까 쉽게 얘기해서 어떤 음식을 먹는 데 있어서 순한 맛도 있고 매운맛도 있는데 그걸 하나 고르기가 되게 너무 어려운 거죠 이제 그러면 이제 대안이 뭐냐 가운데 있는 게 대안입니다 하이브리드하고 저는 표시를 해드렸는데 그러면 필요한 데이터만 가져가서 실제로 새로운 시스템에다가 구축하는 방식이 되겠습니다 그렇게 되면 브라운 필드의 장점인 데이터를 데이터와 커스터메이제션과 이런 커뮤니케이션 사항들을 필요한 거를 그대로 가져올 수도 있고요 그다음에 필요한 데이터를 가져오지 않기 때문에 새로운 데이터 위주로 필요한 데이터만 가지고 프로젝트를 하시기 때문에 또 이 과정에서 어떤 변화와 관리라든가 프로세스 개선도 꾀할 수 있기 때문에 기업 고객분들이 어떻게 내가 혁신을 급진적으로 할 거냐 점진적으로 할 거냐 그런 방식에서 또 조절을 하면서 프로젝트를 할 수 있기 때문에 최종적으로는 이 시스템을 사용하는 현업 유저 고객들이 시스템을 업그레이드했더니 좋아진 게 게 꽤나 있구나 그런 어떤 효과성을 피부로 느끼실 수 있는 그런 방안이 될 수 있는 겁니다 그러면 저희는 이제 SDI를 어떤 식으로 적용하느냐 하면 물론 하이브리드 어프로치 방식으로 해가지고 필요한 데이터 위주로 그거를 새로운 시스템을 내가 가져가는 그런 이제 저희 어프로치가 기본이고 가장 그걸 극대화하셔도 되는데 만약에 어떤 고객분들이 나는 그린필드 혹은 브라운필드로 나는 이제 지양해야겠다 라고 하시게 되면 그 와중에도 약간 SDT의 어떤 요소를 제가 감히 좀 시켜드릴 수가 있습니다 예를 들면 만약에 이제 그린 필드로 이제 구축을 하게 되면 아예 시스템을 이제 새로 마련하고 프로세스도 새로 수립하고 그렇게 이제 구축하게 될 텐데 만약에 필요하지 않은 데이터가 있기는 있는데 만약에 어디 한 군데다가 지금 그 데이터를 버리고 갈 수는 없고 어디든가는 조회용으로 또 남겨놔야 되고 그런 경우에는 저희가 제공하는 아카이빙 솔루션으로 그 부분에 대해서 필요할 때 사용하실 수 있도록 그렇게 저희가 필요 없는 데이터를 이거하는 그런 요소를 저희가 가미할 수도 있고요 아니면 이제 브라운 필드 같은 경우에 시스템을 전체 컨버전 하는 데 있어서 대부분 이제 다 컨버전을 필요하니까 하시게 될 텐데 그 경우에 만약에 이제 운영 데이터가 이제 비대한데 나머지 비 운영 데이터도 그만큼 또 비대하게 가져가야 되느냐 라는 또 Question이 있으실 겁니다. 그러면 저희가 그런 비 운영 데이터 볼륨은 획기적으로 저희가 줄여낼 수가 있고 그걸 줄여낼 수 있는 이유 자체가 저희가 데이터를 선택적으로 또 선별하고 구분하고 분할하는 그런 저희가 원천 기술을 갖고 있기 때문에 저희만 가능하다 그렇게 말씀을 좀 드릴 수가 있는 겁니다. 저희가 지금 SAT 데이터를 지금 계속 말씀을 드리고 있는데 저희 에피유 질환에서 아까 초반에도 설명을 좀 드리긴 했지만 한마디로 좀 간단하게 얘기하면 저희는 데이터를 데이터를 다루는 전문가 집단입니다. 그래서 이 데이터를 다루는 데 있어서 여러 가지가 있겠죠. 데이터를 카피하는 것도 있고 스크램블링 시켜버린 것도 있고 그런 것들이 있을 텐데 저희가 이제 S 사 하나에서 적극적으로 활용하는 부분은 이제 transformation입니다. 데이터를 변환하는 거죠. 기존에 이제 저기 오라클 데이터베이스 다른 데이터베이스 기반으로 ecc 육 점 영 운영하고 계셨다면 이 부분은 또 데이터가 또 하나 데이터베이스로 바뀌게 되고 데이터 모델도 바뀌게 되고 그래서 또한 하나에 맞춰서 그런 변환 과정을 거치는 데 있어서 저희가 그런 전문성을 발휘할 수 있다라는 점이고 이게 왜 가능하냐면 저희가 데이터 싱크 메이저라고 하는 줄여서 DSM이라고 합니다. 그래서 DSM의 랜드스케이프를 트랜스포메이션하는 이 자체의 자체 제품을 가지고 있기 때문입니다 그래서 이런 일반적으로 SAP 업계에서 이 LTE 솔루션을 갖고 있는 회사가 글로벌하게 몇 군데가 되지 않습니다. 제 생각에는 다섯 군데도 안 되는 것 같아요 근데 저희는 이제 DSM이라는 솔루션이 제품이 이 십 년 넘게 검증이 됐었고 그리고 이걸 가지고 저희가 많은 이제 뭐 프로젝트라든가 SDT 프로젝트라든가 이런 것들을 저희가 많이 했기 때문에 특히나 이제 저희가 본사가 영국이고 유럽에 있다 보니까 저희가 그런 쪽의 사례를 저희가 많이 갖고 있고 계속적으로 이제 이런 문의를 많이 받고 있는 상황 입니다. 그림에서 직관적으로 좀 보시게 되면 이렇게 전체 시스템에 대한 데이터가 있으면 그중에 저희가 트랜잭션의 일부 데이터 아니면 일부 company 코드의 데이터만 저희가 슬라이싱 해낼 수 있는 그런 기능을 저희가 갖고 있고 또 차별화된 포인트가 뭐냐면 저희가 SAP의 비즈니스 오브젝트 단위까지도 저희가 선별할 수 있다는 겁니다. 이것은 이것이 왜 가능하냐면 저희가 SAP 데이터에 대한 어떤 상호 간의 연관성까지도 다 분석하고 다 이해를 하고 있기 때문에 그런 점들에 있어서 저희가 어떤 그런 오브젝트 단위까지도 선별해서 이관할 수 있다라는 거고 거기에서 이제 또 여러 가지 시스템을 새로운 시스템을 마련하는 데 필요한 어떤 기능이라든가 아니면 보안상의 이유로 저희가 데이터를 이제 스크램블링 시켜야 된다거나 그런 것들도 저희가 옵션을 하게 저희가 제공을 같이 해드릴 수가 있는 거죠. 그러면 이제 아까 중간에 제가 하이브리드 어프로치를 어떻게 하는 부분을 좀 말씀을 드렸었는데 일단 왼쪽과 같이 여러분들이 이제 이런 R 삼 ECC 육 점 영 의 시스템을 현재 가지고 계실 겁니다. 물론 이 안에는 마스터 데이터가 진짜 백 퍼센트 다 쓰이는 고객도 있겠지만 대부분 그러지 않으실 거예요. 왜냐하면 시스템이 오래됐고 업체가 좀 변화가 됐거나 아니면 어떤 특정 사업과 매각이 됐거나 이런 여러 가지 비즈니스의 변화가 있기 때문에 여기서 필요 없는 데이터들이 꼭 있을 겁니다. 그러면 새로운 시스템으로 이제 이관하는 데 있어서 필요한 데이터만 가져가시게 될 거고 물론 이제 옮겨가는 타겟 시스템 자체가 기존에 있던 시스템과 다른 시스템이기 때문에 그 부분에 대해서 시스템을 마련하고 저희는 셸이라고 합니다. 그래서 이란 셸을 마련하고 그 셸을 조정을 하고 저희가 확보한 환경을 업그레이드한 다음에 그다음에 이제 특정 어떤 클라이언트 데이터 부분만 저희가 부분적으로 데이터를 이관하고 하게 되고 그다음에 이제 이관한 다음에는 어떤 고객이라든가 현업사에 대해서 저희가 주입해 드린 이 데이터에 대해서 검증하고 확인하고 그렇게 이제 데이터를 변환하고 이관하는 그런 어프로치를 저희가 가져가게 되는 겁니다. 그러면 이제 실제로 이제 기존에 갖고 있던 시스템이 어떻게 그러면 에스퍼나 환경으로까지 전환되는지에 대해서 저희가 한 장의 표현한 그런 장표가 있는데 일단 첫 번째적으로는 이 시스템에 대해서 저희가 assessment 진단을 하게 됩니다. 그래서 현재 CC Time이 어떻게 지금 현재 쓰이는지 그중에 필요한 데이터를 보고 필요 없는 데이터는 또 보고 얼마나 데이터를 저희가 분별할 수 있는지에 대해서 고객하고 협의를 하는 그런 환경을 시간을 저희가 갖게 되고요 그러면서 이제 일반적으로 이제 에스포 하나로 이제 전환하는 셸을 만들고 그 셸에 맞춰서 저희가 SEM의 어떤 컨버전을 현재 하게 되고 그렇게 해서 이제 에스포 하나의 셸을 만들어내고 그다음에 이제 데이터를 selective 하게 그러니까 부분적으로 저희가 이거는 하는 그런 과정을 거치게 되겠습니다 그렇게 되면 이제 최종적으로 이제 S 사 하나에 이제 컨버팅 전환된 어떤 샌드박스를 가지게 되시게 될 거예요 그러면 현업분들이 데이터의 일부를 가지고 실제 샌드박스에서 프로세스를 흘려가서 그러면 시스템이 현재 이렇게 변화가 되면 이렇게 쓰이겠구나라는 어떤 인사이트를 가지게 되실 겁니다 그러면 이제 거기서 이제 고객의 어떤 니즈를 맞출 수가 있게 되는 거고 만약에 더 필요한 부분들에 대해서는 프로세스를 개선하실 수도 있고 아니면 그런 부분들에서 어떤 덜어내는 어떤 포인트도 가져가실 수가 있는 거죠. 좀 더 테크니컬하게 그런 시스템 관점으로 이야기를 좀 드리면 기존에 아마 이렇게 왼쪽처럼 preadvice로 스위티어 형식으로 이제 가지고 계셨을 겁니다. 그래서 개발부터 QA 운영으로 가지고 계실 텐데 저희가 이제 시스템 빌더라는 저희가 기능을 활용해가지고 이 시스템을 만들어내게 되고 거기에 동일한 어떤 시스템 레파주토리라든가 이런 부분들 기반 베이스 라인을 저희가 동일하게 맞춰 집니다 그런 다음에 이제 시스템을 컨버전을 해야 되는 상황인 건데 저희가 아까 합장에서 인앤스트 컨버전이라고 말씀을 드렸던 부분에서 그런 방식을 통해서 저희가 에스포아나 최신의 버전으로 저희가 샌드박스를 구성을 하게 됩니다 그럼 이제 마련된 샌드박스에서 이제 그런 어떤 PoC의 과정을 거치실 수가 있는 거고요 그다음에 이 부분이 이제 테크니컬하게 검증이 됐다라고 하게 되면 저희가 개발 서버로 동일하게 시스템을 마련하고 이어서 QA까지 하고 그다음에 프로덕션까지 저희가 이 시스템을 또 마련을 하게 됩니다. 그럼 마련이 됐으면 이제 데이터를 이제 갖다 부어야 될 겁니다. 그러면 데이터를 다 부을 필요가 없단 말이에요 그러면 부분적인 데이터를 저희가 필요한 것만 도려내가지고 또 SAP가 제공하는 마이그레이션 칵핏이 있으니까 그걸 가지고 이 데이터를 샌드박스에 집어넣고 확인하고 그 다음에 이 테스트가 확인이 됐으면 순차적으로 개발 서버로 가고 QA로 가고 그 다음에 프로덕션으로 최종적으로 이관하는 그런 과정으로 저희가 프로젝트를 진행하게 됩니다. 그래서 이런 식으로 프로젝트를 저희가 진행을 하고 저희 에피우지에서는 이런 프로젝트를 저희가 Cinetic Mathodle라고 해서 그렇게 저희가 진행하게 되는데 앞에 여기 보시면 제가 레이저로 쓰겠습니다 그래서 이 앞에 Preflight, Prepare, Sharpen 이 단계가 결국에 이제 실제로 시스템을 진단하는 그런 과정을 보시게 되고 계획 수립을 하는 그런 과정을 보시면 될 것 같아요. 그러면 실제로 파일럿 프로젝트를 해보면서 실제로 샌드박스에서 po 하나가 어떤 식으로 프로세스가 굉장히 흘렀는지 부분들을 저희가 볼 수 있게 되고 그다음에 어느 정도로 시스템을 줄일 수가 있는지를 아실 수가 있어요. 그러면 실제로 필요한 전환했을 때 에스포 하나와 용량이 어느 정도가 필요한지 그런 부분들을 최적화해서 확인 할 수 있는 그런 인사이트를 가지실 수가 있게 되고요 그렇게 돼서 오케이 그러면 우리가 전환을 해야겠다라고 본격적인 전환 과정을 거치게 될 건데 그러면 저희가 분할된 데이터를 추출해 가지고 저희가 이걸 할 거니까 그러면 그 부분에 대해서 고객과 현업분들이 그런 테스팅을 주로 하셔야 되는 상황입니다 그러면 테스팅을 이제 쭉 하시게 될 거고 그다음에 저희가 실제로 S 사 하나로 전환하는 데 있어서 필요한 어떤 인터페이스라든가 이런 부분들이 다 같이 엮여 있기 때문에 그래서 저희가 드레스 리허설을 과정을 필요하면 한 차례 두 차례 한 차례는 당연히 필수고요 필요하면 두 차례 이렇게 저희가 컨버전을 진행하게 됩니다 그러면 이제 또 이게 또 S 사 하나하나 ERP나 이런 시스템들이 되게 미션 크리티컬 한 시스템이기 때문에 특정 구간 안에 다 시스템이 다 전환이 돼야 됩니다. 주로 이제 어떤 주말이라든가 공휴일이라든가 명절이라든가 그거 끼고 이제 프로젝트 하실 텐데 다운 타임도 다 최소화하셔야 되거든요. 요즘에 다 흔히들 NGGT 니어제로 다운탄 그런 부분들까지도 고려를 하면서 하실 텐데 당연히 데이터의 볼륨이 줄어들면 다운 타임 자체도 사실 더 줄어들 수밖에 없겠죠. 그런 측면은 또 활용도 많이 하실 수 있는 거고 그렇게 해서 이제 드레스 리허설이 잘 됐다 하시면 최종적으로 이제 컷 오버하고 디플로이 하는 그런 쪽으로 진행하게 되고요. 그다음에 전환하고 나서 이제 안정화하고 집중 서포트를 하면서 그다음에 이제 QA로 시스템 리프레시를 하게 되면 최종적으로 다 에스포 안에 대한 전환을 다 마무리하시게 되겠죠 옵션을 하게 이제 또 보안 측면에서 데이터를 스크램블링 하신다든가 하면 그러실 수도 있는 거고요 그다음에 이제 어떤 비운영 데이터의 규모도 저희 슬라이싱 기법을 통해가지고 이렇게 데이터를 줄여내 주실 수도 있죠 예를 들면 운영 에 하나 DB가 예를 들면 팔 테라 현재 사용하고 있다 라고 하게 되면 그중에 절반 정도로 QA 시스템을 가져가실 수가 있는 거죠 물론 슬라이칭 하는 거에 따라서 더 더 얇게 가실 수도 있는 겁니다 그럼 이제 s 사 하나 마이그레이션 하는 데 있어서 저희는 단계별로 저희가 이렇게 쭉 갖고 있습니다. 맨 앞단에 프리페어부터 시작해서 샤프닝 하는 부분까지 해가지고 이 계획을 수립을 하게 되고 그다음에 그다음에 리허설하고 테스팅하고 그런 측면으로 가서 최종 전환을 하게 되는데 일단은 앞에 한 달에서 한 두 달 사이에 정도 가면 저희가 준비 및 진단을 가져갈 수가 있게 있게 되고요. 그다음에 이제 한 차례 한번 저희가 샌드박스까지 만들어서 프로세스를 흘리는 부분까지 저희가 S 사 하나 POC를 하실 수가 있습니다. 이 부분은 이제 흔히들 S 사 하나 하기 전에 하는 POC 과정이라고 이해하시면 될 것 같고요. 부분이 대략 한 두 개월에서 세 개월 정도 진행이 되고 그다음에 저희가 분할한 데이터 선별한 데이터를 저희가 추출하고 입원하면 최종적으로 옮겨진 시스템에서 여러 분들이 이제 테스팅을 하시면 될 것 같고 그다음에 전환 리허설을 하시게 되고 그다음에 최종적으로 전환하게 되는 그런 시나리오를 현재 가게 됩니다 다른 회사 다른 케이스 주로 많이 봤었는데 주로 이제 이걸 이 프로젝트를 전체를 한 방으로 계약하는 그런 고객도 있긴 하지만 주로는 보통 이제 에스파나 PoC를 먼저 하시게 됩니다 그럼 실제로 저희 FOG가 제공하는 DSM LT라고 하는 그 제품이 슬라이싱이 가능한지 실제로 에스포 하나라고 새로운 시스템을 마련한 거의 데이터를 거의 다 갖다 볼 수 있는지 그리고 부은 데이터 가지고 프로세스를 흘리면서 이게 어떤 식으로 이제 효과가 나올 건지 그런 부분들을 일 차적으로 참고하는 어떤 프로젝트 파일럿 프로젝트를 현재 하시게 되고 그게 확인이 되고 나면 데이터를 옮겨내고 검증하는 문제가 되다 보니까 그렇게 이후에 본 프로젝트를 진행하는 식으로 그렇게 진행을 줄이 하게 됩니다. 대표적인 저희 사례 하나 갖고 왔는데 필립스라는 회사입니다. 필립스 잘 아실 거예요. 우리나라 가전 회사처럼 엄청난 공룡 기업이죠. 여기도 단순히 가전만 있는 게 아니라 여러 가지 비즈니스를 가지고 있는 회사인데 여기는 네덜란드 회사다 보니까 딜로이트 쪽 네덜란드 쪽이랑 협업을 해서 저희가 진행했던 게 해소됩니다. 여기는 워낙 특정 기업마다 법인마다 시스템을 다 여러 가지 갖고 있어가지고 그거를 하나로 통합하는 프로젝트를 저희가 했었고 각 시스템 별에서 저희가 선택적으로 데이터를 igression에서 통합하는 그런 케이스가 됐었습니다. 그래서 앞에 저희가 브라운 필드 그린 필드 이런 부분 SAP가 제시하는 것 좀 보여드렸었는데 브라운 필드에 가까운 그런 프로젝트를 저희가 했었고요 이 중에서 이제 필요 없는 데이터는 저희가 가져가지 않는 식으로 그렇게 저희가 트랜스 포멘이 시작했던 그런 케이스가 됩니다. 조금 글로만 표현이 돼 가지고 좀 직관적이지 않았을 수 있는데 기존에 가지고 있는 예를 들면 시스템 컴퍼니 코드가 이렇게 있었습니다. 하나 둘 셋 이렇게 있었는데 각각의 관리하고 있던 관리 통화체계 자체가 달랐습니다. 여기 같은 경우에는 미국 통화를 기준으로 썼었고 하지만 이제 또 다른 컴퍼니 C 삼 등 같은 경우에는 여기서 유로 환율을 아니 유로 가지고 이제 했었구요. 그다음에 이제 원장 자체가 또 각자가 좀 다른 거를 또 쓰고 있었기 때문에 새로운 시스템에서 통합된 원장으로 또 정렬할 필요도 있고 했기 때문에 그렇게 죄송합니다 그렇게 이제 새로운 에스포 하나 시스템의 이 천 이 십 이죠 이거 자체도만 삼 년 전에 프로젝트였는데 그렇게 최신의 시스템으로 전환하고 이관했던 그런 케이스가 되겠습니다 이번에는 또 저희하고 시간 대여 좀 그래도 비슷한 또 호주 쪽으로 왔습니다. 호주의 이제 파워링크라는 회사구요. 여기는 이제 향상된 전력을 송전하고 배전하고 하는 그런 회사라고 보시면 될 것 같아요 그래서 여기 같은 경우에는 이제 사전에 이제 PoC를 한 십 주 정도 실행을 했었고요 그래서 물리적인 시스템을 에스포 하나로 전환하고 그 전환된 시스템에서 본인들이 가지고 있던 그 데이터의 일부를 가지고 와서 거기서 프로세스를 검증하고 변화 관리를 하셨던 그런 케이스가 됩니다 그렇게 한번 검증하고 나니까 에스보 하나로 무료 업그레이드 하겠다라는 어떤 목표를 세우셨고 거기에 따른 상세 매뉴얼을 본인들은 런북이라고 부르는 상세 매뉴얼을 작성하고 마련해서 그렇게 이제 에스포 하나로 전환을 했던 그런 케이스가 됩니다. 여기도 마찬가지로 저희가 갖고 있는 DSM이라는 솔루션을 활용해가지고 필요하지 않은 데이터는 제거하고 클렌징 해가지고 새로운 시스템에는 정말 필요한 깔끔한 환경의 시스템을 마련해가지고 사용하고 있는 그런 케이스로 봐주시면 될 것 같습니다. 그러면 이제 여러분들의 시스템이 주로 대부분 올드한 ECC 육 점 영 의 시스템이 되실 겁니다. 그러면 이제 가장 선제적으로 필요한 부분은 시스템이 먼저 진단하시는 거예요. 전통적인 시스템 진단 방식도 다 있으실 겁니다. 그래서 여러 국내 파트너사들 경험이 있는 파트너사들이 본인들의 자산을 가지고 시스템을 진단하실 텐데 그 진단된 부분이 저희는 좀 차별화된 부분이 저희가 트랜스포트 파일을 저희가 갖다 드리면 그거에 대한 진단은 저희가 하루 이틀이면 다 끝납니다. 자동화돼 가지고 저희가 데이터를 다 분석해 내어 있기 때문에 그렇게 가능하고 그걸 가지고 이제 계획 수립을 하시게 될 겁니다. 그러면 이제 여러분들이 여러 가지 경로가 있으실 겁니다. 오늘 계속 말씀드리고 있는 Selective Data Transition stt의 어떤 효과를 극대화시키는 데 그런 부분들이 있으실 거고 아니면 이제 우리는 그래도 selective 데이터는 아니고 그냥 브라운 필드 가겠다 아니면 그린 필드로 가겠다 라고 이제 가셔도 괜찮아요 괜찮고 그걸 가더라도 여전히 STT의 요소를 가미할 수 있는 부분들이 있다라는 거죠 예를 들면 필요하지 않은 데이터는 마카이빙 해봐 시켜버린다거나 아니면 필요한 데이터만 또 여기서 새로운 시스템에다가 다 위반한다거나 그런 식으로 이제 가능하실 수가 있는 거죠. 그리고 이제 주로 이제 엑스포 하나를 전하기 전에 워낙 이게 또 클라우드 비용이라든가 하나 데이터 비용이라든가 이 데이터를 줄여야만 비용이 줄이기 때문에 그러면 이제 마이그레이션을 하기 전에 적정 사이즈가 얼마인지에 대해서 최적화를 하는 프로젝트를 해보실 수도 있는 그러면 이제 저희가 필요한 데이터만 가지고 저희가 하나 데이터 베이스가 어느 정도가 필요할 것 같습니다라는 저희가 의견을 드릴 수도 있을 것 같고요 저희는 이런 시스템 진단을 해보시는 것을 강력 추천드리는 바이고요 저희가 이 DSM이라는 LTE 솔루션을 사실 저희만 혼자 갖고 있다. 이제 그거를 저희가 다 대중화시키고 보편화시키고 하는 방향으로 저희가 전략을 많이 바꿨구요 그래서 저희가 이제 국내에도 많은 파트너사 해외에도 많은 파트너사를 저희가 보유하고 있고 그렇게 플레이를 하고 있는 상황이구요 뭐 저렇게 이름 있는 빅 컨설팅 펌도 있고 그리고 각 지역별로 플레이하고 있는 SI 회사들도 많이 있습니다. 여기 보시면 이제 또 hr 이런 또 이런 로고들이 좀 보이시는데 저희가 또 또 페이 롤만 부분적으로 이관하는 그런 시나리오를 저희가 갖고 있기 때문에 그런 측면에서 저희가 일하는 같이 일하는 파트너스들이 있고요 그리고 또 exquashsion 로고가 왼쪽에 코오롱이라는 회사가 보실 건데 저희가 코오롱하고 국내에서는 그렇게 합작 비즈니스들을 저희가 파트너십을 갖고 있습니다. 그렇게 해서 작년에 저희가 작년 말에 저희가 이런 데이터 기관 방식에 특화된 기술력을 알아봐 주신 코오롱과 저희가 비즈니스를 같이 하고 있는 상황이고요 또 코오롱 베이트는 또 워낙 또 시스템 컨버전에 아주 강점을 갖고 있는 그런 회사죠 거기서 한 발짝 더 나아가서 selective하게 선택적으로 데이터를 이관하는 그 부분까지도 갖추고 있는 그런 회사라고 보시면 될 것 같고 저희가 후반 후선에서 저희가 그런 핵심 기술을 저희가 제공드리겠습니다. 여러분들 이제 한 삼 십 분 정도 이야기를 드리고 있는데 일단은 바로 무상의 어떤 진단 보고서랑 받아보시는 걸 제가 추천을 드리구요. 얼마만큼 CBO가 개발이 되어 있는지 또 어떤 또 업무 개선 사항들에서 보완해서 적용할 수 있는지 그런 부분들을 무상으로 받아보실 수가 있어요. 그런 부분들 뭐 돈 들어가는 것도 아니고 또 여러분들의 기밀 정보를 빼가는 것도 아니니까 그런 부분들 저희가 좀 적극적으로 권장 드리고요. 이거 활용하시고 저희하고 계약 안 하셔도 돼요. 이런 부분들 저희가 무상으로 제공드리고 있고 저희한테는 이 부분이 어려운 일이 아니니까 그렇게 적극적으로 많이 활용하셨으면 좋겠고요. 이런 식으로 데이터 추출이 됩니다. 그래서 데이터가 어떤 식으로 구 조 화가 되어 있는지 그런 부분도 컴퍼니 코드 별로 저희가 보실 수도 있고요. 그 다음에 회계 데이터가 어떤 식으로 되어 있는지 오픈 아이템 미결 항목들은 회계 연도별로 어떤 식으로 분포가 되어 있는지 그런 부분들 갑자기 이렇게 오픈 아이템이 증가했다거나 그런 부분들에 대한 데이터를 보실 수가 있고요. Hr 모듈하고 관련된 어떤 데이터 레코드가 얼마인지 마스터 데이터는 모듈별로 어떻게 분포되어 있는지 그런 부분을 저희가 트랜잭션 데이터가 얼마나 이렇게 분포되어 있는지 저희가 다 분석해 드릴 수가 있습니다. 마지막 장표입니다. 그래서 STT, Selective Data Transition 그래서 일단은 국내뿐만 아니라 글로벌하게 저희가 뭐 브라운필드냐 그린필드냐 이건 양자체계에 대한 제한된 어떤 접근방식을 제가 극복할 수 있는 하이브리드 형태 대안 절충안을 제가 제시드릴 수가 있는 거고요. 고객분들은 내가 필요한 데이터만 선택적으로 가져가시면 돼요. 그래서 새로운 시스템에는 깔끔한 그런 내가 필요한 데이터만 가져가시게 되고 혹시라도 모르겠다 싶은 그런 데이터는 아카이빙으로 내려버릴 수가 있어요. 그리고 이제 시스템을 전환하고 돈을 들였는데 좋아야 효과가 있어야 되고 실제 유저들한테도 느껴지는 게 있어야 되는데 그런 비즈니스의 혁신 그다음에 시스템의 모더니이션 이런 부분들을 동시에 또 달성할 수가 있을 겁니다. 데이터를 또 선별하기 때문에 선별하기 때문에 그런 데이터의 볼륨 자체도 당연히 감소하게 될 거고요. 그러면 이제 또 실제로 전환하는 과정에서의 다운 타임도 많이 줄이실 수도 있는 거고요. 그리고 이제 전환하고 난 후에 DB 자체, 볼륨 자체가 줄어버리니까 인프라에 대한 운영 비용이나 이런 부분들이 많이 감소하겠죠. 그래서 그런 부분들도 비용을 줄일 수 있는 그런 어떤 방안이라고 이해해 주시면 좋을 것 같습니다. 네 그러면은 이제 제가 질문 올 장편은 여기까지 제가 설명 드릴 수 있을 것 같고요. 그다음에 저희가 질문을 받도록 하겠습니다. 혹시 질문이 있으실지 모르겠습니다. 질문을 국내 고객 분들이 다 주시지 않아가지고 이제 제가 예상되는 질문을 좀 생각해봤는데 그럼 비용이 어떻게 되느냐 이런 질문들은 좀 많이 있었어요 비용적인 측면에서 제 경험적으로 봤을 때는 브라운 필드 방식하고 거의 묘사하거나 큰 차이가 없는 그런 정도의 수준인 것 같더라고요. 제일 정확한 거는 일단 시스템에 대한 진단을 좀 받아보시고 어느 정도의 또 데이터를 선별할 건지 선택할 건지 그런 부분들에 대한 어떤 계획 수립이 제일 중요하니까 저희가 진단을 받아보십사 그렇게 요청을 좀 드리는 바 그다음에 비용적인 것 말고도 기간이 어느 정도 되느냐 이런 부분들이 있었는데 그런 기간에 대한 부분들은 내가 테스팅을 얼마나 더 헤비하게 할 건지 반복적으로 할 건지 그런 측면에서 이제 기간이 좀 더 좌우는 될 수 있겠습니다. 근데 이제 저희가 많이 경험해 본 바로는 어쨌든 데이터를 이관하는 부분이 한 두 번에서 한 세 번 정도 테스팅하고 전환하면 충분히 s 사 하나로 새로운 시스템을 전환할 수 있다. 그렇게 의견을 좀 드릴 수 있을 것 같습니다. 혹시 더 다른 질문이 있으실지 모르겠습니다. 관련해서 이 웨비너는 제가 녹화해 가지고 다 다시 또 제가 보내드리니까 한번 웨비나 다시 한번 시청해 주시면 좋을 것 같고요 궁금하신 부분들 언제든지 편하게 연락 주시면 제가 또 성심성의껏 답변을 좀 드리도록 하겠습니다. 네 그러면 이제 웨비나는 여기서 마치고요 일단 점심시간인데 점심 맛있게 드시고 또 남은 남은 오후도 잘 보내셨으면 좋겠습니다 매콤한 저희는 물러나고요 다음에 또 다른 웨비나로 뵙겠습니다 감사합니다