SAP Business Data Cloud

가장 강력한 데이터로 AI의 가치를 높이세요.
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SAP Business Data Cloud란?

SAP Business Data Cloud는 Business Data Fabric으로 SAP와 타사 데이터를 통합하고 관리하여 에이전틱 AI를 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 실현합니다.

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모든 데이터를 비즈니스 성과로 전환

미션 크리티컬 데이터를 비즈니스 프로세스, 정책, 의미를 부여하는 논리와 조화시켜 모든 에이전트가 보편적인 비즈니스 컨텍스트를 활용하도록 지원합니다.

Joule Agents를 통한 성과 혁신

SAP Business Data Cloud의 지식 코어를 활용하여 모든 도메인에서 복잡한 워크플로를 자율적으로 조율하는 Joule Agents로 팀의 역량을 강화하세요.

AI의 신뢰성 촉진

애플리케이션과 운영 데이터가 에이전틱 AI에 필요한 신뢰성, 책임성, 관련성을 갖춘 데이터 기반을 제공하도록 하세요.

온디맨드 다시보기
SAP Data Summit 2025

SAP Business Data Cloud를 활용해 데이터 사일로를 해소하고 AI 기반 분석으로 데이터 중심 의사결정을 실현하는 방법을 알아보세요.

영상 보기

SAP Business Data Cloud 고객 성공 사례

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글로벌 네트워크 전반의 비즈니스 의미 보존

에릭슨(Ericsson)은 관리되고 재사용 가능한 데이터 제품을 기반으로 180개국 이상에 걸친 페타바이트급 데이터의 의미 체계와 비즈니스 컨텍스트를 통합했습니다.

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3억 5천만 명 이상의 고객 데이터 거버넌스 단순화

보다폰(Vodafone)은 여러 시장을 단일 의미 체계 레이어로 통합하여 BW 사용 공간을 80% 줄였으며 3억 5천만 명 이상의 고객에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.

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데이터와 AI를 공유 비즈니스 역량으로 취급

구글(Google)은 재무와 IT를 공유된 조직 지식으로 정렬하여 수동 조정을 줄였고 비즈니스 데이터 패브릭 전반에서 더 빠른 고객 P&L 리포팅을 구현했습니다.

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AI를 위한 5,000억 개의 비즈니스 시그널 실시간 통합

팀 리퀴드(Team Liquid)는 실시간 이벤트, 훈련, 건강 데이터를 AI를 위한 전체 컨텍스트와 통합하여 10,000시간 이상의 수동 작업을 절감했습니다.

SAP Business Data Cloud로 모든 팀의 역량 강화

클라우드 ERP 인텔리전스

운영 및 재무 데이터를 통합하고, 운전 자본, 수익성, 지속가능성 등에 대한 인텔리전스를 제공하세요.

재무 인텔리전스

속도, 심플함, 낮아진 리스크를 통해 성장할 수 있도록 재무 운영 혁신

공급망 인텔리전스

계획, 조달, 물류, 운영을 연결하는 지능형 애플리케이션으로 공급망 회복탄력성을 지원하세요.

인력 인텔리전스

인력, 기술, 타사 벤치마크를 제공하여 HR 팀이 더욱 스마트한 인재 의사결정을 내리도록 지원하세요.

지출 인텔리전스

정확하고 연결된 데이터를 통해 전체 지출 현황을 파악하고, 사일로를 해소하여 인사이트를 도출하고 성과를 촉진하세요.

수익 인텔리전스

의미 구조와 거버넌스를 그대로 유지하면서 영업, 서비스, 마케팅, 상거래 및 ERP 전반의 데이터를 통합하세요.

데이터와 AI 투자 효과 극대화

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개방형 데이터 에코시스템으로 데이터 환경 간소화

데이터 복제 없이 오픈 데이터 환경 전반에서 데이터와 메타데이터를 양방향으로 공유하고 모든 클라우드와 플랫폼에서 데이터의 의미를 보존하는 방법을 확인하세요.

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SAP Business Data Cloud 역량 온디맨드 살펴보기

SAP Business Data Cloud의 전체 기능을 보여주는 온디맨드 데모를 시청하세요. 데이터 패브릭, 데이터 현대화, 에이전틱 분석 등 다양한 유스케이스를 깊이 있게 살펴보고 데이터 통합이 만드는 가능성을 확인하세요.

웨비나
에이전틱 AI를 위한 기반 구축

에이전틱 AI를 위해서는 신뢰받는 거버넌스가 필요합니다. 이 웨비나 시리즈에서 비즈니스 데이터 패브릭으로 컨텍스트를 제공하고 확장을 위한 AI 요구사항을 통제하세요.

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SAP에 대한 분석 기관의 평가 보기

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SAP, IDC MarketScape 비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼 2025 벤더 평가 리더 선정

SAP가 왜 IDC MarketScape 전 세계 비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼 2025 평가에서 리더로 선정되었는지 확인해 보세요.

발췌본 읽기
SAP, 분석 및 비즈니스 인텔리전스 부문의 비저너리로 선정

SAP가 2025 가트너(Gartner)® 매직 쿼드런트(Magic Quadrant)™ 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 부문의 '비저너리'로 선정된 이유를 알아보세요.

리포트 읽기

추천 리소스

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데이터 패브릭 TCO 측정

SAP Business Data Cloud가 데이터 패브릭을 통해 DIY 방식 대비 TCO를 최대 67% 절감한 방법을 알아보세요.

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데이터 및 AI 패브릭

SAP Business Data Cloud가 컨텍스트, 거버넌스, 오케스트레이션을 통합하여 인사이트와 인텔리전스를 가속화하는 방법에 대해 알아보세요.

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신뢰 요인

IT 및 비즈니스 리더의 글로벌 연구를 기반으로 신뢰할 수 있는 데이터 기반이 회복 탄력성과 성공을 이끌어내는 방법에 대해 알아보세요.

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비즈니스 지원 AI를 위한 데이터 제품의 가치를 살펴보세요

현대적인 조직이 데이터를 전략적 제품으로 간주해 혁신과 스마트한 의사결정을 가속화하는 방법에 대해 알아보세요.

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CFO와 IT가 AI를 위한 데이터 전략을 주도하는 이유

잘 관리되는 고품질의 데이터가 어떻게 CFO에게 재무 성과와 성장을 위한 주요 동력이 되는지 살펴보세요.

자주 묻는 질문

SAP Business Data Cloud는 SAP 애플리케이션 전반에 긴밀하게 통합되어 대부분의 중요 데이터가 본래의 비즈니스 컨텍스트와 의미 구조를 유지하며 데이터 추출로 인한 숨겨진 비용을 없애고 시간과 리소스, 수고를 절감할 수 있도록 합니다.

SAP Business Data Cloud는 모든 업무 영역에 지능형 콘텐츠와 엄선된 데이터 제품을 제공합니다. 데이터와 분석을 위한 완벽한 솔루션으로서 비즈니스 데이터 패브릭, SAP Business Warehouse 현대화, 데이터 엔지니어링, 머신러닝, 인공지능을 위해 완벽하게 관리되는 기능을 제공합니다.

기존 SAP Datasphere와 SAP Analytics Cloud 고객은 계속해서 서비스를 이용할 수 있습니다. 추후 고객은 SAP Business Data Cloud를 통해 기존 솔루션을 완전 관리형 솔루션으로 전환할 수 있습니다.

SAP Business Data Cloud는 기존 온프레미스 SAP Business Warehouse 애플리케이션 고객을 위한 차세대 솔루션입니다. 고객은 SAP Business Data Cloud를 통해 기존 SAP Business Warehouse 데이터를 데이터 제품으로 전환하여 최적화하고, 양방향 데이터 공유 및 머신 러닝과 같은 최신 데이터와 AI 기능을 활용하는 동시에 클라우드로 마이그레이션하여 현대화할 수 있습니다.

비즈니스 데이터 패브릭은 데이터와 컨텍스트를 하나의 관리된 기반으로 연결하여 모든 기업 애플리케이션과 AI 에이전트를 위한 신뢰할 수 있는 지식 코어 역할을 하는 아키텍처입니다. 기존의 데이터 관리 방식과 달리 비즈니스 데이터 패브릭은 설계 단계부터 데이터 뒤에 숨겨진 의미를 보존하여 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 AI의 기반이 됩니다. 아키텍처의 유연성을 유지하면서 데이터 통합, 레이크하우스, 데이터 제품, 데이터 마켓플레이스, 의미 체계, 지식 그래프, 모델링과 같은 핵심 기능을 단일 플랫폼으로 통합합니다.

지식 코어는 데이터, 프로세스, 정책, 시뮬레이션, 의미 체계를 하나의 통합 시스템으로 연결하는 비즈니스 데이터 패브릭의 중심 레이어입니다. 이는 일반적인 지식 그래프를 넘어 AI 에이전트가 단순히 데이터 수치만이 아니라 비즈니스의 실제 운영 방식을 이해하도록 돕습니다. 지식 코어가 없다면 AI 에이전트들은 서로 충돌하거나 잘못된 성과를 위해 최적화될 수 있습니다.

Gartner, Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms, Anirudh Ganeshan, Edgar Macari, Jamie O'Brien, Kurt Schlegel, Christopher Long 작성, 2025년 6월 16일.

 

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