고급 분석은 제조사가 데이터에서 인사이트를 얻고 운영 및 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다. 하지만 제조사 입장에서 ERP 데이터로 분석을 수행하는 것이 어려운 경우가 많습니다. 제조 엔터프라이즈는 업계의 M&A 활동 비율이 높기 때문에 주로 여러 ERP 인스턴스를 처리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 파편화된 리소스 계획 시스템은 데이터 사일로를 유발하므로, 엔터프라이즈 전반의 가시성을 확보하는 것이 사실상 불가능합니다. 또한 많은 ERP 통합으로 인해 레거시 시스템의 과거 데이터가 손실되어 예측 분석을 수행하기 어려워집니다.

Snowflake에서는 사일로화된 ERP 데이터 환경을 보유한 제조 기업이 다음과 같은 중요한 비즈니스 질문에 답하기 어려워하는 경우를 종종 봅니다.

• 글로벌 지출: 지난달 전 세계적으로 공급업체에 지출한 금액은 얼마인가요?
• 생산량 개선의 가치: 예측 유지 관리로 가동 시간이 개선되고 있는데, 이는 수익에 어떤 영향을 미쳤나요?
• 매출 추세: 지난 3년간 매년 상위 10개 글로벌 고객사에 판매한 금액은 얼마였으며 수익은 얼마였나요?
• 매출 관련 외부 데이터: 다음 주에 비가 올 예정인데, 해당 지역의 예상 매출은 얼마인가요?
• 공급업체 가격 차이: 지난 6개월 동안 모든 공장에서 공급업체 자재에 대해 동일한 가격을 지불해 왔나요?
• 재고 가용성: 한 지역에는 재고가 초과되고 다른 지역에는 재고가 없는데, 무엇을 이전해야 할지 어떻게 결정하나요?

유연성, 안전성, 사용 편의성, 비용 효율성을 제공하고 모든 데이터를 한 곳에 수용하는 클라우드 우선 데이터 플랫폼을 제공하는 Snowflake는 이러한 질문뿐만 아니라 그 이상의 질문에 대한 해답을 제공해 줍니다. 

ERP 데이터를 Snowflake로 가져와야 하는 5가지 이유:

Snowflake의 고유한 아키텍처는 제조사가 업그레이드 또는 컴퓨팅 변경으로 인한 가동 중지 시간을 겪지 않고도 데이터의 전체 볼륨, 속도 및 다양성을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. Snowflake의 단일 데이터 리포지토리는 ERP 시스템(온프레미스 및 클라우드 모두), 서드 파티 시스템 및 신호 데이터의 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 지원하며, 엔터프라이즈 전반의 사용자가 신뢰할 수 있는 비즈니스 콘텐츠에 액세스할 수 있도록 지원합니다. 또한 Snowflake는 클라우드 애그노스틱을 지원하므로, 다양한 클라우드 환경 간에 이동할 수 있습니다. 제조 기업은 AWS, Azure 및 GCP 등 3대 주요 클라우드 공급자 간에 데이터 플랫폼을 원활하게 확장할 수 있으며, 운영상의 문제 없이 공급자를 전환할 수 있습니다. 

Snowflake의 아키텍처 단순성은 사용 편의성을 향상시킵니다. Snowflake는 완전 자체 관리형 시스템입니다. 즉, 스토리지 용량, 압축, 통계 및 성능을 자동으로 처리합니다. 내장형 자동화 덕분에 고객이 인덱스를 만들거나 하우스키핑을 수행할 필요가 없습니다. 사용자가 익숙한 프로그래밍 구조를 사용하여 쿼리를 작성할 수 있으므로, 제조 기업에서는 더 이상 독점 프로그래밍 경험을 갖춘 전문가가 쿼리를 작성할 필요가 없습니다. Snowflake를 사용하면 이미 익숙한 언어와 도구를 사용할 수 있어 모델을 학습시키는 데 드는 시간을 절약할 수 있습니다. 

Snowflake의 유연하고 확장 가능한 아키텍처를 통해 필요에 따라 서비스를 연결하고 분리할 수 있습니다. 컴퓨팅 및 스토리지가 분할되어 있기 때문에 몇 초 만에 독립적으로, 그리고 탄력적으로 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 프로덕션 센서 데이터 분석, 고객 설문조사 또는 검사 보고서와 같은 대규모 데이터 처리 태스크가 있는 경우 스토리지를 늘리지 않고도 컴퓨팅 리소스를 늘릴 수 있습니다. 이를 통해 편의성과 운영 효율성, 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 

제조사는 Snowflake의 중앙 집중식 데이터 리포지토리 및 확장성을 기반으로 IT(CRM 및 ERP 데이터)와 OT(작업 현장 데이터 및 IoT 센서의 커넥티드 제품 데이터)를 쉽게 통합하고 운영, 실시간 데이터 수집 및 분석, 고객에 대한 360도 뷰 등에 대한 가시성을 향상할 수 있습니다. 또한, Snowflake 마켓플레이스를 통해 서드 파티 데이터 세트를 추가하여 인사이트를 강화할 수 있습니다. 이러한 기능으로 효율성과 보안을 강화하고 비용을 절감하며 혁신을 촉진할 수 있습니다. 

클라우드용으로 구축된 Snowflake는 사용 가능한 가장 정교한 클라우드 보안 기술을 활용합니다. Snowflake의 모든 데이터는 스토리지에 있든 전송 중이든 관계없이 플랫폼의 내장형 기능으로 항상 암호화되어 있습니다. 동적 데이터 마스킹과 같은 기능은 추가 보안 계층을 제공합니다. Snowflake 고객은 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 세트의 뷰를 공유하면서 데이터에 대한 제어권을 유지할 수 있습니다. 현재 ERP 환경과 관계없이 데이터를 Snowflake로 이동하면 복잡성과 경직성 문제를 완화하는 동시에 클라우드 데이터 보호를 보장할 수 있습니다. 

ERP 데이터 및 분석 워크로드를 Snowflake로 가져오는 제조사는 복잡성, 높은 비용, 독점 프로그래밍과는 작별하고 단순성, 확장성, 사용 편의성, 보안, 비용 절감 효과를 맞이할 수 있습니다. Snowflake가 ERP 데이터의 고급 분석을 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 eBook(Manufacturing Best Practices Guide: Unlocking Sap Data Analytics In Snowflake(제조 산업 모범 사례 가이드: Snowflake에서 SAP 데이터 분석 활용)을 다운로드하세요.

참고: 이 내용은 2024. 1. 18에 게시된 컨텐츠(5 Reasons Manufacturers Should Move ERP Data to Snowflake to Supercharge Analytics)에서 번역되었습니다.