2030을 위한 ERP 이야기

6. DDDM 강화 위한 S/4HANA Embedded Analytics

90년대 중반 SAP R/3를 처음 시작할 때 모듈 프로세스에 대한 교육뿐만 아니라 여러 가지 SAP의 기술들을 배울 수 있는 기회가 있었다. 이때 접하게 된 것 중 하나가 LIS(Logitics Information System)라는 기술로 만들어진 R/3의 Real Time Operational Reporting 시스템이었다.

ABAP 개발 기술도 아직 숙련된 사람이 많지 않고 ALV 같은 Reporting 기술들도 아직 쓰이지 않던 시절에 시스템 Conifiguration만으로 데이터 모델(LIS Table)을 생성하고 다양한 Reporting을 만들어 낼 수 있는 기술은 나의 관심을 끌었고 이를 적극적으로 프로젝트에 활용했다.

이 기술은 다양한 Operational Reporting을 제공하기 위하여 매 Tranasction이 발생할 때마다 Asynchronous 방식으로 별도로 생성한 LIS Table에 일정 기간/조직 등의 단위로 축약된 Data를 저장하고 이를 기반으로 다양한 Reportin을 할 수 있도록 한 것이었다.

그 후 BW(Business Warehouse) 제품이 나오면서 R/3의 Reporting은 BW의 Cube Modeling과 Business Explorer라는 Excel 기반 BI Tool이 담당하는 것이 통상의 ERP Reporting의 체계가 되었다. 그러나 통상 BW는 Real Time Data 추출보다는 일단위 이상의 기간을 가지고 Data를 취합하고 보고했기 때문에 Real time Reporting 보다는 일단위/월단위 등 일정 기간 단위로 사후 보고 및 분석 목적의 시스템으로 주로 사용되었고 Real Time Reporting의 요구는 ALV(ABAP List View) 기반의 개발을 통하는 것이 일반적인 관행이 되었다.

어쨌든 SAP ERP 초창기부터 까지고 있었던 Transaction Data 관리와 이를 기반으로 한 Operational Reporting은 SAP가 가지고 있는 ERP 시스템의 주요 방향성의 하나였다. 

SAP가 HANA DB를 ERP에 적용하면서 이러한 방향성을  다시 한번 강화하여 단순한 거래처리 시스템 역할에 더하여 각 실무 운영 담당자 혹은 일선 관리자들이 Operational Data 기반의 실무 의사결정들을 해 나갈 수 있도록 하기 위한 Operational Reporting & Analytics 강화를 위해 도입한 것이 이장에서 다룰 Embedded Analytics이다. 

Enterprise System의 영역을 어디까지로 보든 간에 ERP를 포함한 Enterprise System은 기업 활동 중에 발생한 Data를 처리하고 기록하는 것을 그 출발로 한다. 그런데 잘 생각해 보면 그렇게 Data를 처리하고 기록하는 이유는 그 Data를 가지고 기업 활동에 필요한 판단과 의사결정을 하기 위한 것이다. 물론 Data를 처리하고 기록하는 주체와 그 data를 활용하는 주체가 항상 일치하는 것은 아니다. 그래서 data의 처리와 기록이 궁극적으로 data를 활용하여 판단하고 의사결정 하는 것이라고 생각하기 어려울 수 있다.

기업 활동의 각 단계와 Layer에서는 다양한 상황 판단과 의사결정이 이루어진다. 실무 차원에서는 일상적인 업무의 처리를 위한 상황 판단과 의사결정이 필요하고 관리자와 경영자는 더 넓은 범위의 업무에 대한 정보 판단과 의사결정이 필요하다.

이를 위하여 거래 기록 시스템으로서의 업무 시스템(예를 들어 ERP, MES, SCM, PLM, CRM 등) 뿐만 아니라 다양한 data 취합 및 분석 활용 시스템(예를 들어 Data Warehouse, BI tool & system, Dashboard, Data Platform 등)이 설치되어 운영되고 있다.

Digital Transformation(DX)의 핵심 지향 중의 하나가 기업 의사결정에 data 활용을 강화하여 신속하고 정확하게 최적의 의사결정을 하도록 노력하는 것이다. 이것을 Data Driven Decision Making(DDDM)이라고 부른다. 

업무 담당 실무자는 해당 업무를 처리하기 위한 상황 판단과 결정을 하기 위하여 필요한 data 수집 및 활용을 필요로 한다. 이는 주로 Operation Reporting의 형태로 이루어지고 시점 상으로도 실시간 data가 필요하다. 

기업의 Digital화가 강화되고 효율/효과성에 대한 요구가 증가하면서 단순한 거래 처리는 자동화/효율화하고 실무 담당자 까지도 Data 기반으로 효율적/효과적으로 생산성을 높이도록 하는 요구가 강화되고 있다. 따라서 다양한 채널을 통하여 입력되고 처리된 거래 데이터의 현황을 확인하고 적절한 상황 판단을 하여 거래를 관리하고 업무 대응을 하도록 하는 필요가 강화되고 있고 ERP 시스템도 이에 따라 관련된 Data를 실무 담당자에게 실시간 제공하는 것이 필요해 것이다. 

이는 점점 더 고도화되어 가는 조직의 효율화 요구에 부응하여 프로세스 운영 과정에서의 주체들의 역할이 단순한 Operator에서 정보 처리 담당자로 변화하는데 필요한 도구를 제공할 필요가 있기 때문이다. 그래서 일정 시간 뒤에 취합된 형태의 data Reporting 및 분석에 주력하는 Enterprise Analytics로서의 BW 등의 시스템 외에 SAP의 원래부터의 지향이었던 실시간 Reporting & Analytics 시스템이 필요한 이유이기도 하다. 

ERP 구축의 핵심은 S/4HANA이겠지만 Enterprise System 구축의 목적 중 하나가 Data Driven 기업 경영이라고 본다면 전사적인 Data 활용 체계/Architecture 하에서 ERP의 데이터 활용도 설계되어야 할 것이다. 따라서 이장에서 다루게 되는 Operational Reporting을 넘어서는 전사 Data Architecture 관점에서의 BI & Dashboard, Enterprise Analytics로서의 Data Warehouse (BW/4 HANA 포함), Data Platform(Big Data & AI/ML 포하) 등의 체계에 대한 설계가 필요하고 이 Architecture 속에서 Operational Reporting & Analytics로서 Embedded Analytics가 어디까지 담당할지를 결정해야 할 것이다. 이를 위해 이 장의 마지막 부분에서는 이를 위한 관점 및 기술 요소에 대하여 간략하게 다룰 것이다.

6.1 Embedded Analytics 개요

S/4HANA에서는 In-Memory DB 기반의 Embedded Analytics 기능을 활용하여 Realtime Operational Reporting & Analytics를 구현할 수 있다.

[그림 6-1] S4HANA Embedded Analytics 개요

Embedded Analytics 기능을 통하여 S/4HAHA는 최종 Business 사용자가 필요한 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 BI Tool들이 일반적으로 제공하는 방식(시각적 방식)으로 data를 제공하는 다양한 기능이 포함된 App을 제공한다. Overview Page나 Analytical List Page와 같은 Fiori Element App에 BI 관련 기능이 추가되어 데이터 탐색 및 활용을 강화한 Transactional App을 제공할 수도 있고 KPI & Reports, Multidimensional Report, Analytical Path Freamwork 등 Embedded Analytics 전용 App 들을 제공할 수도 있다. 또한 SAP의 BI 제품인 SAP Analytics Cloud의 Story Dashboard 기능을 Fiori App에서 활용할 수도 있다. 

S/4HANA 표준 기능에서 이러한 다양한 Analytical App을 제공하는 것 이외에도 Key User가 직접 필요한 Analytical App을 만들어서 배포/사용할 수 있도록 하는 기능도 제공한다. 

이를 위하여는  Key User에게 Analytics Specialist Role(SAP_BR_ANALYTICS_SPECIALIST)이 부여되어야 하며 이 Role을 부여받은 Key User는 위 그림의 왼쪽과 같은 Embedded Anaytics 전용 App들을 활용하여 KPI & Report App 개발(Design), Query Design(Custom Analytical Query)를 통한 multidimensional report 개발, Analysis Path Framework Modeling을 통한 App 개발 등을 수행할 수 있다. 

먼저 최종 사용자가 사용할 수 있는 Analytical App의 유형들을 살펴보자. 

[그림 6-2] Business User 용 Analytical App 유형

1) Overview Page

Fiori Element App의 한 유형으로 Card형태로 해당 영역의 요약된 정보를 제공하여 업무 처리 대상 영역에 집중할 수 있도록 해 준다. 특히 Analytical Card 유형의 Card에 다양한 시각적 데이터 표시 기법을 활용하여 정보를 표시할 수 있다.

2) Analytical List Page 

List Report의 확장된 형태의 Fiori Element App으로 Filter 영역에 Visual Filter를 활용하거나 Content 영역에 단순한 Table 형태 이외에 Chart 형태의 데이터 제공을 통하여 사용자가 처리해야 할 이슈가 되는 영역을 더 쉽게 탐색할 수 있도록 하는 Analytical App이다.

3) In-App Analytics and ML

일반 Fiori App의 특정 영역에 Embedded Analytics의 기술적 요소를 활용하여 데이터를 시각적으로 표현하거나 ML 로직을 적용한 Fiori App 유형이다.

4) Smart Business KPIs : KPI & Reports

특정 Process KPI나 Business KPI에 대하여 요약된 KPI 정보를 Tile에 표현함과 동시에 App 실행 시에 다양한 Chart형태로 KPI 정보를 탐색할 수 있도록 하며 다양한 Dimension에 대하여 다양한 각도로 Drill Down 할 수 있도록 기능을 제공하는 Embedded Analytics 전용 Analytics App 유형이다.

5) Multi Dimensional Reports

표준 Query나 Custom Query 설계를 통하여 다양한 다차원 분석이 가능하도록 하는 Analytical App 유형이다. Business User는 Dimension이나 Key Figure 값을 바꿔가면서 필요한 분석을 수행할 수 있다. 

6) Analysis Path Framework

Chart 형태의 KPI Report를 분석 관점에서 연계하여 순서대로 데이터를 확인해 갈 수 있도록 하는 Embedded Analytics 전용 Analytics App이다.

7) SAP Anaytics Cloud Stroy Dashboard

(S/4HANA Cloud에서) SAP Analtics Cloud의 Story Dashboard를 Fiori App에서도 활용할 수 있도록 해준다.

여기에서는 Embedded Analytics 전용 Analytical App 중심으로 좀 더 자세히 설명한다.

1) Smart Business KPIs & Reports App

상태와 트렌드에 대한 압축 정보 제공할 수 있는 Embedded Analytics 유형으로 KPI tile을 통해 실행할 수 있고 KPI, Mini Tile 확인 가능하고 Dimension별 Chart 조회 및 Dimension Filter 적용, Dimension Drill down 등 분석이 가능하다. 

[그림 6-3] KPI & Reports 유형의 Embedded Analytics App

KPI Tile을 클릭하여 KPI Detail로 Drill-down 해 갈 수 있으며 Personalization, Save as tile on KPI detail, KPI Detail 대신에 APF(Analysis Path Framework)나 다른 Fiori App으로 이동, Variant 설정 등 다양한 기능이 가능하다.

Sample App :  Spend Variance(F1377), Overdue Receivables(F1747)

2) Multidimensional Report App

Pivot Table 같은 분석 가능 및 Slice & Dice, Filtering, Sorting, Subtotals, Chart 등 기능 사용이 가능한 Analytical App 유형이다. Context 정보를 가지고 다른 Fiori app으로 이동하는 기능도 제공하며 개인화 기능(Variant 저장), Default variant 설정 기능, public 설정으로 타 user와 공유하는 기능도 제공한다.

[그림 6-4] Multidimensional Report

Sample App : Incoming Sales Orders(F1249), Cost Centers – Actuals(F0963A), Year-to-Date Balances(W0177)

3)  APF(Analysis Path Framework) App

Analysis Path Framework은 interactive 하며 Chart 중심의 Configuration 기능을 가진, drilldown analytics을 만들 수 있도록 하는 Framework이다. 표준 APF App을 그대로 사용하거나 Enhance 하여 사용할 수 있으며 Run time 시 사용자가 추가 설정하여 사용하거나 Key User가 새로운 APF App을 만들 수도 있다. 

[그림 6-5] APF(Analysis Path Framework) App

Sample : Order-to-Cash Performance(F5240), Days Sales Outstanding(F2687) - KPI & Report에서 Navigation

4) Analytical List Page  

어떤 Action을 취하기 전 Filtering 하거나 간단한 분석을 필요로 하는 Transaction 성격에 적합하다. Visual Filter 사용하여 중요한 영역을 강조하거나, Chart 영역을 통하여 Quick Overview 및 Drill-Down, Detail 영역에서 상세 데이터를 확인할 수 있다. 

[그림 6-6] Analytical List Page

Sample :  Supervise Collection Worklist(F2375) , Event-Based Revenue Recognition(F2129), Sales Order Fulfillment Issues (Version 2)(F0029A) -  from Sales Management Overview 

5) Overview Page

특정 주제나 프로세스에 대한 개요 및 navigation option 제공하며, Analytical/Transactional 정보를 Card를 통하여 조합할 수 있다. One click으로 상세 정보 제공하며, 다른 Fiori App으로 이동, 모든 Card에 filter 설정 적용, 개인화 가능 등 가능하다. 

[그림 6-7] Overview Page

Sample :  Sales Management Overview(F2601), Procurement Overview(F1990)

6) 기타 List 형태의 Analytical 기능 제공 App

굳이 Analytical App으로 이야기하지는 어렵지만 기존의 ALV처럼 리스트 형태로 데이터를 제공하는 기능도 Fiori Element App의 기본 기능이고 이를 통하여 다양한 Operational Reporting을 구현할 수도 있다. Dynamic table, Grid Table, Analytical Table 등의 형태로 표현할 수 있으며 UI5로 Analytical App을 개발할 수 있다.

[그림 6-8] Table 활용 List Report를 활용한 Operational Reporting

7) Embedded Analytics를 위한 Analytics Specialist(Key User) App

Analytics Specialist 권한을 가진 사용자는 Embedded Analytics 전용 App들을 활용하여 Business User에게 필요한 Embedded Analytics Report을 개발할 수 있다. 이후 절 들에서 각각에 대하여 좀 더 상세하게 다룰 것이다. 

[그림 6-9] Embedded Analytics Analytics Specialist  App

여기에서는 간단하게 각 App들의 역할에 대하여만 설명한다. 

(1) View Browser : Report 개발의 기초가 되는 Data, 즉 CDS view 들을 찾고 확인할 수 있다.

(2) Custom CDS View : CDS View를 생성할 수 있다.

(3) Custom Analtical Query : 기존 Query를 복사하거나 CDS View를 기초로 새로운 Query를 생성할 수 있다. 이 Query는 Multidimensional Repoert를 만드는 기초가 된다.

(4) KPI & Report : Smsart Business KPI 및 Chart 형태의 Drill down이 가능한 Report를 생성할 수 있도록 해 준다. 

6.2 Emebdded Analytics의 기술적 구조 

Embedded Analytics의 기술적 구조를 알아보기 전에 먼저 각 사용자 그룹별로 기술적 활용의 관점에서 어떻게 역할을 나누고 있는지 확인해 보자. 

[그림 6-10] Embedded Analytics에서의 사용자 그룹별 역할

간략하게 정리하면 Embedded Analytics는 HANA의 Data를  CDS View를 통하여 가져 와서 Manage KIP & Reports tool, Multi Dimensional Report 생성을 위한 Query Designer, Analytics Path Framework modeling tool 등의 Embedded Analytics 전용 App을 사용하거나 Fiori App의 Analytical 기능 요소들을 활용하여 App을 만들고 이를 최종 Business User가 활용한다. 여기에 S/4HANA Cloud에서는 별도의 Cloud BI 제품인 SAP Analytics Cloud의 Embedded 된 기능도 활용 할 수 있다. 물론 이를 위하여는 별도의 SAC(SAP Analytics Cloud) 전문가가 필요할 것이다.

이 과정에서 Data를 Analytics Specialist나 Business User가 활용할 수 있도록 준비해 두는 역할을 IT가 담당할 수밖에 없을 것이고 이는 표준 CDS View의 제공, 혹은 Custom CDS View의 설계 및 개발 등을 포함할 것이다.

Analytics Specialist는 표준 CDS View 혹은 Custom CDS View를 기반으로 Embedded Analytics 전용 App을 활용하여 필요한 Report를 설계하고 구성하여 최종 Business 사용자에게 제공하거나 직접 활용할 수 있다.

Business User는 Fiori app에 내장된 Analtics 기능을 활용하거나(Overview Page, Analytical List Page 등) Embedded Analtics 전용 App으로 만들어진 App들을 활용할 수 있다.(KPI & Reports App, Multidimensional Report App, Analysis Path Framework App)

이제 Embedded Analytics의 기술적 기반 구조에 대하여 간단하게 알아보자. 

[그림 6-11] Embedded Analytics 기술적 구조

실제 DB에 저장되어 있는 S/4HANA의 여러 Data들은 VDM(Virtual Data Model)의 Analytical Model(Cube CDS View, Query CDS View)들을 통하여 활용될 수 있다. Reporting을 위한 새로운 Query는 Cube CDS View 기반으로 신규로 Query CDS View를 생성하거나 기존의 Query CDS View를 참조, 복사하여 새로운 Query CDS View를 만들어서 활용할 수도 있다.

CDS View로 만들어진 Data Model은 OData Service를 통하여 최종 Report들이 활용될 수 있도록 제공(Publish) 된다. Data를 최종 사용자가 활용할 수 있도록 다양한 UI Component를 활용하여 시각화하는 것은 Fiori UI의 역할이다. 

단 Multidimensional Report는 조금 다른 기술적 구조를 가지고 있는데 Data는 Transient Analytical Query())라는 것을 통하여 제공되고 WDA(Web Dynpro ABAP) UI 기술로 만들어진 Multidimensional Report 형태의 UI로 제공된다.

SAC(SAP Analytics Cloud)의 Story Dashboard를 사용하게 된다면 S/4HANA Cloud에서는 Embedded 된 형태로, S/4HANA OP에서는 BTP 상의 SAC를 활용하게 된다. 이때에는 CDS View의 데이터 모델을 Transient analytical query로 직접 Access 하여 활용하거나 BW/4HANA 혹은 SAP Datawarehouse Cloud(SAP Data Sphere라는 후속 제품 출시됨)를 활용하여 Data를 다양한 방법으로 복제하거나 Access 하여 Stroy Dashboard를 구성하고 활용할 수 있다.

이제는 Embedded Analytics의 기반이 되는 Data 구조에 대하여 좀 더 알아보자. S/4HANA에서 Embedded Analytics를 위한 Analytical VDM을 제공한다. Cube와 Query로 구성되며 Cube는 Interface View로, Query는 Consumption View로 정의되어 있다. Interface View, Consumption View 등 CDS View의 구체적인 내용에 대하여는 다음 장에서 더 상세히 다루겠다.

[그림 6-12] Embedded Analytics의 Data Architecture

이러한 CDS View의 기술적 구조와 BW 등 Data Warehouse 기술 등에서 활용되는 Cube, Dimension, Fact, Query 등의 기술 요소들이 S/4HANA의 VDM Model에서 어떻게 구성되어 있는지 아래 그림에서 Sales Order의 경우로 예시하였다.

[그림 6-13] S4HANA Embedded Analytics VDM 구조 및 적용 예시

기술적 Architecture 관점에서 살펴보면 아래 그림에서 Design(Modeling) time과 Run time Execution engine에서의 기술적 구성 요소들과 그 역할을 확인해 볼 수 있다.

[그림 6-14] Embedded Analytics Technical Architecture

6.3 표준 Embedded Analytics Contents

S/4HANA 표준에서 제공하는 Embedded Analytics App을 유형별로 살펴보자. 이 표준 App들을 참조하여 새로운 App을 만드는 것도 물론 가능하고 실제로는 이렇게 만들어야 할 것들이 많을 것이다. Custom Report를 만드는 방법은 다음 절에서 다룰 것이다.

1) Finance 영역 Embedded Analytics App 예시

Fiori App Reference Library에서 S/4HANA Fiori 대상으로 Application Type을 SAP Fiori – Analytical로 선택하고 Line of Business를 Finance로 선택하면 210여 개 예시를 찾을 수 있으며 Lighthouse App으로 검색 조건을 제한하면 16개 정도를 확인할 수 있다. 또한 UI Technology 조건에서 APF 혹은 Smart Business drill down(KPI & Report) 등 조건 검색하면 종류별로 검색도 가능하다. Multidimensional Report는  Application type, UI Technology 모두 Web dynpro로 검색하면 된다.

[그림 6-15] Finance 영역 Embedded Analytics App 예시

위 그림의 예시는 General Ledger Accountant Role에 포함되어 General Ledger Space하의 Reporting Page의 Financials Statements에서 실행할 수 있는 Year-to-date Balances(W0177)이라는 Multidimensional Report 유형의 Embedded Analytics App이다.

이러한 Multi Dimensional Report 유형의 App에서는 원하는 Filter 조건에 맞는 Data를 해당 Query(CDS View)를 통하여 Grid 형태로 보여 준다. Query  정보는 Data Content 영역의 Query Information에서 확인할 수 있다. 

또한 Navigation Panel에서 분석/확인하고 싶은 Data를 Dimension과 Measure(Key Figure)를 Column과 Row에 적절히 배치하여 조회할 수 있다. 또한 Data 영역의 Filter 기능을 활용하여 조회된 data 값을 더 세밀한 filter로 영역을 좁혀 갈 수 있으며 다양한 Sort, Total 등의 기능을 활용할 수도 있다. 또한 Hierarchy 설정을 통하여 data를 체계적으로 확인할 수도 있고 Drill-down 경로롤 다양하게 조정해 가면서 Detail data를 확인할 수도 있다.  필요에 따라서는 Graph 형태로 data를 조회할 수도 있다. 다른 Reporting 도구들과 차별되는 또 하나의 기능은 Nagivate To라는 기능을 통하여 선택된 Data context를 가지고 여러 가지 연관된 Transaction App 및 Analytical App으로 이동하여 상세 분석과 업무 처리가 가능하다는 것이다.

이외에도 KPI & Report 유형의 App으로는 My Budget Overview(F2163)을 들 수 있으며, Analysis Path Framework 유형의 App으로 Days Payable Outstanding - Detailed Analysis(F2688)도 참조해 보기 바란다.

Firoi App이면서 Embedded Anaytics 기능을 활용하여 만들어진 App으로는 Reconcile GR/IR Accounts(F3302) - ALP with flexible column layout, Cost Center Budget Report(F3871) 등의 Analytical List Page 형태의 App도 참조할 수 있다.

2) Procurement 영역 Embedded Analytics App 예시

Sourcing & Procurement 영역에서도 Multi Dimensional Report, Analysis Path Framework 등의 App 들을 확인해 볼 수 있다. 또 다양한 Analytical List Page Ap들도 확인해 보기 바란다.

아래 그림은 Analyze Detailed Statement Purchasing Rebate(W0148)이라는 Multi Dimensional Report 유형의 App과 Days Payable Outstanding - Detailed Analysis(F2688)라는 Analysis Path Framework 유형의 App을 예시로 보여준 것이다. 

[그림 6-16] 구매 영역 Embedded Analytics App 예시

Fiori App Reference Library에서 S/4HANA Fiori 대상으로 Application Type을 SAP Fiori – Analytical로 선택하고 Line of Business를 Source & Procurement 선택하고 UI Technology 조건에 APF 혹은 Smart Business drill down(KPI & Report) 등 조건 검색하면 종류별로 다양한 구매 영역의 App 검색이 가능하다. Multi Dimensional Report App은 Application type, UI Technology 모두 Web dynpro로 검색하면 된다. 

Smart Business KPI & Report App에서 활용할 수 있는 KPI content도 찾아서 활용할 수 있으며 구매 영역에서는 아래와 같은 것들이 제공된다.

[그림 6-17] KPI & Reports 유형에서 사용되는 Procurement 영역의 Smart Business KPI

이 KPI Content들을 활용하여 KPI & Report를 만드는 방법은 How SAP Smart Business Works? | SAP Blogs 참조하기 바란다.

구매 영역의 Fiori App들도 다양한 Embedded Analytics 기능을 App에 포함시켜 사용한다. 아래 그림에서는 Analytical List Page App들의 리스트를 예시로 제시하였고 Object Page나 Overview Page의 Card에서의 In-App Analytics 기능 활용을 예시적으로 보여 주었다

[그림 6-18] Procurement 영역 Fiori App에서의 Analytics 기능 활용 예시

구매 영역에서도 Fiori App의 형태로 S/4HANA Cloud에 Embedded 된 SAC(SAP Analytics Cloud) 기능을 활용할 수 있다. 

[그림 6-19] Fiori App으로 포함된 SAC Story Dashboard 예시

Procurement 영역 이외에도 다양한 영역에 다양한 SAC Stroy Dashboard Contente들이 Embedded 되어 제공된다. 아래 그림은 그중 일부의 예로 S/4HANA Cloud 환경에서는 직접 확인해 볼 수 있다.

[그림 6-20] Embedded SAC Contents

6.4 View Browser(F2170)

지금까지 Embedded Analytics 개요와 기술적 구조 및 주요 표준 Embedded Analytics App에 대하여 살펴보았다. 지금부터는 Analytics Specialist 관점에서 어떻게 Embedded Analytics App을 만들어 최종 사용자가 요구하는 유형의 Report를 제공할 수 있는지에 대하여 단계별로 알아보기로 한다. 

아래 그림은 Embedded Analytics Report App을 만드는 절차를 설명한 것이다. 간략하게 요약하면 다음과 같다.

1) VDM에서 사용활 Data Source 확인 : View Browser App 활용 

2) 이 Data Source를 기반으로 Custom VDM View(Interface View 등) 생성 : ADT 활용

3) Analytical Query 생성 : Custom Analytical Query App 활용

4) 필요한 유형의 Report App 생성

    - KPI & Report 유형

    - Multi Dimensional Report 유형

    - Analysis Path Framework 유형

5) 사용자의 메뉴에서 실행 가능하도록 FLP Catalog에 등록 

6) 운영 시스템으로 Transport

[그림 6-21] Embedded Analytics 개발 절차

첫 단계인 View Browser App부터 살펴보자.

View Browser App은 VDM(CDS View)를 찾고 관련 Query 확인할 수 있는 기능을 제공한다. View Browser는 Embeddd Analytics에 한정된 VDM Model만을 제시하지는 않고 S/4HANA의 전체 VDM 모델을 구성하고 있는 Data Model, 즉 CDS View를 확인할 수 있도록 해 주는 도구이다.  

Cube View는 Basic Interface View일 수도 있고 Composite Interface View 일 수도 있고 Consumption View 일 수도 있다. Query View는 주로 Consumption View이다. 따라서 아래 그림 상단 아이콘으로 표시된 View Type 보다는 Data Category가 Cube인 것과 Query 인 것을 필터로 확인하면 전체 VDM 중에 Embedded Analytics 관련 VDM CDS View들을 조회할 수 있다.

[그림 6-22] View Browser

검색어 및 해당 리스트 필드의 Filter를 사용하여 CDS View를 탐색할 수 있으며 Setting 버튼을 실행하여 Package 및 View Type 등 추가 필드도 선택할 수 있다.

Released 상태도 중요한데 Embedded Analytics 관점에서는 관련 App들이 Key User 도구이므로 Key User Released 상태를 잘 확인할 필요가 있다.

Cube View를 선택하고 'Additional Options' 아이콘(리스트 테이블 상단의 최 우측 아이콘)을 클릭하면 Cube View를 기반으로 Analytical Query를 생성할 수 있다. 

Query View는 동일한 실행을 통하여 Query를 복사하거나 Open in Analytical Query를 통하여 상세 화면으로 이동하여 거기 하단의 Preview를 실행하여 해당 Query의 실행 결과 data를 확인할 수 있다. 리스트 테이블 상단의 'Show Content' 아이콘 실행으로도 동일한 결과를 얻을 수 있다. 이때 data는 Multi Dimensional Report 유형으로 보인다. 이러한 기능들은 Key User Relased 상태를 가진 CDS View 들만 가능하다.

CDS View(Cube, Query view) 들의 리스트 화면에서 상세 페이지로 이동하면 아래 그림과 같이 선택한 Query CDS View의 상세 Page 이동하여 Definition, Annotation, Cross Reference 등의 확인이 가능하다.

[그림 6-23] View Browser의 CDS View Detail 화면

View Browser의 상세 페이지 화면에서는 다음과 같은 기능들을 활용하여 작성해야 할 Report의 기본 base가 되는 CDS View(Query)의 내용을 확인하고 Report 구성을 설계할 수 있다. 

    Definition section에서 View를 구성하는 Column을 확인할 수 있고, 상세 화면에서 해당 칼럼의 Annotation 확인 가능  

    Annotation section에서 Query level Annotation, Cross Reference section에서는 연관된 View를 확인할 수 있음   

    Product Assistance 링크를 통하여 Help.com의 관련 설명 참조 가능

    Favorite로 등록 활용  

    VDM Type이 Query인 경우에  Show Content 아이콘이 활성화되며, Multidimensional Report에서 결과 확인 가능

6.5 Custom CDS View App(F1866A)(Anaytics Use Case 중심)

Analytics 목적에 사용하기 위하여 SAP가 Release 한 CDS view나 이미 Publish 된 View(Custom CDS View 혹은 Custom Business Objects)에 기반하여 Custom CDS view를 생성할 수 있다. 이에 대하여는 In-Ap Key User Extensibility를 다루는 장에서 더 상세히 다룰 예정이다. 

[Step 1] Scenario에 Analytical Cube 선택 후 생성

Custom CDS View App을 실행하여 'Create' 아이콘을 실행하면 생성 Pop-up창이 등장한데 이때 CDS View 이름과 함께 Scenario에 Analytical Cube를 선택한다. 즉 Custom CDS View 생성 단계는 Cube CDS View를 생성하는 단계이다.

[그림 6-24] Custom CDS View 생성 - Step 1

[Step 2] 생성 실행 후 Pop-up 화면에서 Primary Data Source 검색 후 선택

그 다음 단계에서는 Primary Data Source를 지정하는 것이다.

[그림 6-25] Custom CDS View 생성 - Step 2

[Step 3] Add 아이콘 실행하여 associated data source 추가(아래 예제 I_Customer)

Primary Data Source와 연결할 Associated data source 들을 지정해 준다

[Step 4] Join Condition 아이콘 실행하여 두 CDS View의 Join Condition 및 Cardinality 설정

지정한 Associated data source들과 Priary data source와의 Join condition 및 Cardinality를 설정한다.

[그림 6-26] Custom CDS View 생성 - Step 3, 4

[Step 5] Parameters 설정 : Default Type 등 Parameter 설정, CDS View에서 설정된 Parameter가 기본으로 보여짐

[그림 6-27] Custom CDS View 생성 - Step 5

[Step 6] Element 설정 : Add 아이콘 실행하여 Element(Dimension/Measure 등) 추가, Calculation 추가 가능

[그림 6-28] Custom CDS View 생성 - Step 6

[Step 7] Element Properties 설정 및 Filter 설정 수행 

[Step 8] Check 수행 후 우측 상단 상태 및 Log section에서 로그 확인

[Step 9] Publish후 상태 check , Preview로 결과 미리 보기, Inventory로 CDS View 연관도 보기, Next Step 설명

[그림 6-29] Custom CDS View 생성 - Step 7,8,9

6.6 Custom Analytical Query

표준 VDM CDS View(Cube View) 혹은 Custom CDS View(Cube View)를 기반으로 Report를 생성할 기반이 되는 Custom Analytical Query를 생성한다. 물론 기존 표준 Analytical Query를 복사하여 설정을 변경하여 필요한 Report용 Query View를 만들 수도 있다.  Analytical Queries는 기본적으로  Multidimensional Report에 활용된다.

[Step 1] CDS View를 Data Source로 지정하여 새로운 Analytical Query를 생성함 

[그림 6-30] Custom Analytical Query 생성 - Step 1

[Step 2] General Section에서 Label 지정

[Step 3] Field Selection에서 사용할 필드(Dimension, Measure 등) 지정

[그림 6-31] Custom Analytical Query 생성 - Step 2,3

[Step 4] Display Section에서 각 필드 별로 우측영역에서 위치(Row/Column/Free) 및 Display Format 설정

[Step 5] Calculated Measure, Restricted Measure 등 추가 가능 

[그림 6-32] Custom Analytical Query 생성 - Step 4,5

[Step 6] Filter section에서 Dimension 별로 필터 설정

[Step 7] Save Draft 후 Preview 실행하면 Multidimensional Report에서 결과 확인 가능, 이후 Publish

[그림 6-33] Custom Analytical Query 생성 - Step 6,7

6.7 Multidimensional Report(Analytical Report)

Analytical query를 활용하여 다양한 분석을 수행할 수 있도록 Multidimensional Report를 만들 수 있다. Multi Dimensional Report는 Flexible Analysis라고도 불린다.

- 표준 및 Custom Query를 선택하여 다차원 분석 리포트 생성: View Detail 화면에서 Show Contents 클릭으로 실행가능

- Column, Row 필드 추가/제거

- Data Analysis 설정(필터, Hierarchy, Drilldown 등)

- Navigate to App 및 File Export

- 입력된 필터 값 및 Layout에 대해 Variant/Bookmark를 설정하여 불러오기가 가능함

- Save as Tile 기능 활용하여 My Home에 Tile로 넣을 수 있음.

[그림 6-34] Query View 기반 Multi Dimensional Report의 다양한 기능

Multi dimensional Report는 Fiori App Tile로 생성할 수 있다. Custom Query로 만들어진 Multi Diemnsional Report를 App의 Tile로 만드는 방법은 일반적인 Tile 생성 및 활용 준비 방법을 사용한다. 단 Multi Dimensional Report가 WDA(Web Dynpro ABAP)로 만들어져 있기 때문에 그 기술적 특성에 따른 설정을 해주면 된다.

Launchpad Designer에서 Multidimensional Reports Tile을 만들 수 있다.

[Step 1] Catalogs내 Tiles 신규 생성 실행 후 Tile Template 선택 

먼저 Tile을 포함시킬 Catalog를 선택한다. 이때 당연히 표준 Catalog에는 신규 Tile을 생성할 수 없으므로 Custom Catalog를 생성한 후 Catalogs의 Tiles 영역에 ‘+’ 버튼을 사용하여 Tile Template을 선택하는 화면으로 이동한다. 이 화면에서 ‘App Launcher – Static‘ 를 선택하고 클릭하면 신규 Tile이 생성되어 Tile 영역에 보인다.

[Step 2] Configure Tile 

생성된 Tile을 클릭하여 General, Navigation, Tile Action Section의 각 항목을 입력한 후 우측 하단 Save 버튼 클릭하여 저장한다. 

[그림 6-34A] Multi Dimensional Report - Catalog내 App Tile 생성

[Step 3] 두 번째 Tiles 영역에서 Tile Configuration 확인

[그림 6-34B] Tile Configuration 확인

또한 위 화면의 우측 하단 아이콘들을 실행하여 새로운 Tile을 만들거나 Tile의 Configuration을 수정하거나 다른 Tile을 참조하여 만드는 등의 작업을 수행수 있다.

[Step 4] Target Mapping 영역에서 Create Target Mapping을 클릭

[그림 6-34C] Multi Dimensional Report App Tile Target Mapping

[Step 5] Target Mapping Configuration

Target Mappning 상세 configuration 화면에서 Intent, Target, General 영역을 작성하고 Save 버튼 클릭한다.

 Intent Section에서 Semantic Object/Action은 Tile Configuration에 입력한 값과 동일 값을 설정한다. 

Target Section에는 다음과 입력한다.

- Application Type : Web Dynpro

- Title : Tile 명 

- Application : FPM_BICS_OVP

- Configuration : FPM_BICS_OVP

- System Alias : S/4HANA System ID

General Section에서의 Parameters에는 다음과 같이 입력한다. 

- sap-ushell-next-navmove : inplace

- bsa_query Default Vlaue : Query명 --> Multidimensional Report의 Query Information 영역에 Query Technical Name에서  확인 가능함 

- sap-ach : BW-RUI-FPM

[그림 6-34D] Tile Target Mapping Configuration

6.8 Manage KPIs & Reports(F2814)

Manage KPIs and Reports App(F2814)은 KPI 및 Generic Drill Down Report를 생성 및 관리할 수 있도록 해주는 도구이다. 생성된 KPI Tile을 통해 관련된 Drill Down Report를 조회 가능하도록 만들 수 있다.

[그림 6-35] Manage KPIs & Reports 도구를 활용한 Generic Drill Down Report 생성

Generic Drill Down Report를 생성하는 절차는 다음과 같으며 이후 각 단계별로 살펴보겠다.

- KPI Report의 Header Data를 정의한다.

- Data Source를 선택한다.

- Input Parameters와 Filters를 정의한다.

- Measures를 선택한다.

- KPI의 Goal과 Value Type를 정의한다.

- thresholds를 정의한다.

- 저장하고 Activate 시킨다.

Manage KPIs & Reports App(F2814)를 실행하면 다음 그림과 같이 기존에 정의되어 있는 표준 및 Custom KPI 및 Report를 조회할 수 있다. KPI Section 조회에서는 먼저 KPI들을 담고 있는 Gorup들을 확인할 수 있고 해당 Group에 포함된 KPI를 확인할 수 있다. 

상세 화면으로 이동화면 Group Detail 화면에서는 Business Informations, Assiciated Group 및 Group안에 포함된 KPI 리스트를 확인할 수 있다. KPI Detail 화면에서도 KPI 정의, KPI가 사용되는 Application(Tile), 어떤 Generic Drill Down Report에서 KPI 가 사용되었는지 보여주는 Where Used List 등을 확인할 수 있다.

Report Section에서는 표준 Report와 Custom Report를 조회하고 Detail을 확인할 수 있다. 또한 Custom Analytical List Page유형의 Report도 확인할 수 있다. 상세 Page에서는 Report 정의와 Data source를 확인할 수 있는  Definition 탭, Report 유형에 따라 필요한 Report의 제반 설정 사항을 보여주는 Configuration 탭, Report가 실행될 KPI Tile을 표여주는 Application 탭 등에서 관련 설정을 확인할 수 있다. 기존에 있는 Report의 리스트 조회 및 상세 조회 후 새로이 필요한 Report를 생성할 수 있는데 Generic Drill Down Report 및 Analytical List Page Report도 생성할 수 있다.

[그림 6-36] Manage KPIs & Report App

지금부터는 신규 Report를 생성하는 방법을 단계별로 설명해 보도록 하겠다. 여기서는 먼저 KPI를 생성하여 Generic Report(Drill Down)를 생성하고 이를 활용하여 App를 생성하는 절차에 대해 설명한다.  

[Step 1] Group 생성

Header 영역에 Title 및 Business Information 등록 후 Save and Activate 클릭하여 Group을 생성한다. Group은 Report에 사용할 KPI들을 담고 있다. Header 탭에서 Tile명 등을 지정하고 Business Information 탭에서 Description 및 Owner 정보를 등록한다. 이러한 기본적인 data를 등록하고 저장한 후 Activate 시킨 다음 단계를 진행한다. 

[그림 6-37] Manage KPIs & Report - Group 생성

[Step 2] KPI 생성(Group 내에서)

Business Information 탭 KPIs section에서 Add 아이콘 클릭하여 KPI를 생성한다. 

[그림 6-38] Manage KPIs & Report - Group 내에서 KPI 생성

[Step 3] KPI 생성 :  KPI Title 및 Business Information 등록  

이어지는 Create KPI 화면에서 Header 영역 및 Business Information 영역에서 KPI의 기본 정보들을 등록한다.

[Step 4] KPI 생성 : Data Source 지정

Data Source Detail Setion에서 Define 클릭 후 Pop-up창에서 Data source(CDS View)를 지정한다. Create KPI 화면 하단의 (Data Source) Define 실행하여 KPI의 대상이 되는 Data Source를 지정한다. 검색을 통하여 사용할 CDS View를 찾아 선택하면 하단의 Detail에 CDS View, OData Service, Entity 등이 표시된다.(Select CDS View 기능) 한편 Selet OData Service 아이콘 실행하여 OData Service를 찾아 지정할 수도 있다.

[그림 6-39] Manage KPI & Report - KPI 생성(Data Source 지정)

[Step 5] KPI 생성 : Data Source 등록 확인 및 Input Parameter and Filter 지정

앞 단계에서 지정한 CDS View, OData Service, Entiy Set 이 Data Source Section에 표시된다. 다음 단계로 Input Parameter와 Filter 설정을 수행한다. 

[그림 6-40] Manage KPIs & Reports - KPI 생성(Input Parameters & Filter 지정)

[Step 6] KPI 생성 : Semantics 설정 

Semantics Section에서 Value Measure에 KPI Measure를 선택하고, Goal Type/Value Type/Thresholds에 목표 값을 설정한 후 Save and Activate 하여 KPI를 생성한다.

[그림 6-41] Manage KPIs & Reports - KPI 생성(Semantics 설정)

[Step 7] Generic Report 생성 : Create > Generic Drilldown 실행 > KPI 선택 > 기본 데이터 입력

이제는 지금까지 생성한 KPI를 가지고 Generic Report를 생성할 차례이다. 절차를 간략하게 살펴보면 

[그림 6-42] Manage KPIs & Reports - Generic Report 생성 절차

- Report를 생성할 대상 KPI 선택

- Report 이름 등 Header Data 입력

- 추가 Filter 설정

- Page 설정

- Mini Tile 설정

- Chart and Table 생성

- Report Acitivate

- Tile 추가

- Tile 설정 및 Navigatin intents 설정

- Business catalog에 Report publish

Manage KIs & Reports App 실행하여 Report Section에서 Create 아이콘 클릭하면 Report 유형을 선택할 수 있다. Generic Drilldown을 선택하고 실행하면 Report의 대상이 되는 KPI를 선택할 수 있는 Pop-up이 나오고 여기서 KPI를 선택한 후 다음 상세 화면에서 Header, Business Information data를 설정한다.

[Step 8] Generic Report 생성 : Input Parameter/Filter 설정

Configuration section에 Input Parameter/Filter 설정, Mini Tile 설정, Chart & Table 설정, Target Navigation intents 설정 등을 수행한다. 

[Step 9] Generic Report 생성 : Mini tile 설정

[Step 10] Generic Report 생성 :  View 추가

Chart and Table Section에서 Add 아이콘 클릭하여 Add View Pop-up 창에서 View Title 및 View Type(Chart 혹은 Table) 선택한다. 실행하면 KPI에 정의된 Dimension, Measure로 기본 Chart/Table를 생성해 준다.

[그림 6-43] Generic Report 생성- View(Chart, Table) 추가

[Step 11]  Generic Report 생성 : View setting

기본 Chart/Table의 우측 상단 설정 아이콘을 클릭하여 추가적인 View 설정을 수행한다.  Chart/Table의 Dimension/Measure 필드 설정, Dimension 필드들의 Layout Option(Category, Series) 설정, Sort 설정 등을 수행할 수 있다. 

여러 개의 View(Chart, Table)을 Report 안에 포함하고 싶은 경우 Chart and Tables Section의 우측 상단의 Add 아이콘을 실행하면 View 추가 Pop-up이 나타나고 여기서 새로운 View를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 View 들은 View 영역 좌측 위쪽에서 선택하여 변경 조회할 수 있다.

[그림 6-44] Generic Report 생성 - Chart Table View 설정

[Step 12] Generic Report 생성 : Navigation Intents 설정 

필요시 Navigation intents를 설정할 수 있다. 이는 'Jump to' 기능을 통해 이동할 다른 App과 실행 내용을 설정하는 것이다. 대상이 되는 Semantic Object를 지정하고 어떤 Action(Display, Manage 등)을 수행할 지 지정하면 된다.

[그림 6-45] Generic Report 생성 - Navigation intents 설정

[Step 13] Generic Report 생성 : Preview  

이상의 모든 설정들이 완료되면 우측 하단의 Activate 아이콘을 실행하여 Report를 생성한다. 이후 Report 상세 조회 화면(Display Report)에서 좌측 상단의 Show Preview 아이콘을 클릭하여 아래 그림과 같이 Generic Drill Down Report를 미리 확인해 볼 수 있다. 

[그림 6-46] Generic Report 생성 - Preview

[Step 14] Generic Report 생성 : App을 위한 KPI Tile 생성

생성된 Generic Report를 FLP에서 실행할 App의 Tile로 만들기 위한 후속 조치가 필요하다. KPI Detail 혹은 Report Detail의 Application section에서 [+] 아이콘 실행하여 KPI Tile 유형을 선택하여 KPI Tile을 생성한다.

[그림 6-47] Generic Report 생성 - App Tile 생성

[Step 15] Generic Report 생성 : App KPI Tile 상세 속성 설정

다음 상세 설정 화면에서 Tile Configuration Section에서 Title, Sub Title, Catalog 등을 설정하고 Navigation Section에서 Drill Down 방식(이 경우 Generic Drilldown) 및 앞에서 생성한 대상 Generic Report 명을 설정한다. 마지막으로 Target Mapping 설정을 수행한다.

[그림 6-48] Generic Report 생성 - App Tile 상세 속성 정의

Manage KPIs & Report App에서는 Generic Drill Down Report 이외에도 Analyical List Page App도 생성할 수 있다. Analytical List Page Report를 만드는 방법은 Generic Report 만드는 방법/절차와 유사하나 Chart와 Table를 Content 영역에서 같이 표기하기 위한 설정 등 Analytical List Page 전용 설정들의 차이만 있다.

[ALP 전용 Step 1] Reports 리스트 화면에서 Create 실행하여 Analytics List Page 생성

[ALP 전용 Step 2] Configuration section에서 Chart와 Table을 한 화면에 구성 

[그림 6-50] Manager KPIs & Reports - ALP Chart 및 Table 설정

6.9 Analysis Path Framework Modeling: APF Configuration Modeler(F1768)

APF 기반 Fiori App은 KPI와 이에 영향을 미치는 요소들을 도표, 테이블 등을 활용하여 순차적으로 연결하여 다차원적인 Drill Down 분석할 수 있는 기능을 제공하는 Report 유형이다.

- APF는 context에 기반한 Business Insight를 가능케 한다. : Easy, Intuitive, data-driven, chart-based

- Run time APF based Application(Biz User)과 Design time APF configuration modeler로 구성

- Fiori launch tile, KPI tile, Fiori App에서 실행 가능하며  다차원 분석 Report로 target navigation 가능하다.  (All with context)

[그림 6-51] Analysis Path Framework 기반 App

APF 기반 App의 구성 요소들을 살펴보면

- Filter Area : App 전체에 적용되는 Global Filter 조건을 지정하는 영역

- Analysis Path Display : 좌측에 분석 경로(Analysis Path)가 Chart나 Table의 thumbnail 형태로 보여지고 각 thumbnail을 클릭하여 해당 분석 단계로 직접 이동할 수도 있다.

- Analysis Step Display : Analysis Path Display에서 선택한 KPI Report를 표시하는 영역으로 Data visualization이 이루어지고 다양한 분석 Action을 수행할 수 있는 Work Area이다.

- Footer Toolbar : 화살표를 통한 Analysis Path 이동, 다른 App으로의 등 Navigation Options과 Talioring를 할 수 있는 영역이다.

이미 존재하는 APF 기반 App을 활용하여 다차원 Drill Down 분석을 수행하거나 새로운 APF 기반 App을 만들 수 있다. 일반 사용자는 Runtime APF based App [Biz User용]을 활용하여 표준 혹은 Custom Content에 대하여 본인의 Report 구성을 설정하고 활용할 수 있다.

Analysis Specialist는 Design time APF Configuration Modeler [Key User용]을 활용하여 새로운 APF 기반 App을 생성하여 일반 사용자에게 제공할 수 있다.

[그림 6-52] APF Run Time 활용 및 Desing Time 생성 도구

먼저 Operational Reporting & Analytics 차원에서 APF 기반 App들이 활용되는 사례를 Order to Cash Performance라는 업무 영역을 예를 들어 설명해 보자.

[그림 6-53] APF 기반 App 활용 예시 - Order to Cash Performance 분석

Order to Cash Performance 분석을 담당자는 사용자는 Order to Cash Performance라는 Space에서 3가지 유형의 Embedded Analytics App을 확인할 수 있다. 물론 각 유형의 App을 독립적으로 사용해서 분석을 수행할 수도 있을 것이다. 그러나 무엇을 분석해야 하는지 대상이 명확하지 않은 상황에서는 

- Overview Page를 통한 해당 업무 영역의 전체 현황 확인 

- 여기서 특정 이슈가 발견된 영역에 대하여 상세 Report App으로 이동 : 보통 Overview Page Card에서 KPI & Report App으로 이동할 수 있도록 설정되어 있는 경우가 많다.

- KPI & Report App 즉 Generic Drill Down Report에서 여러 View를 확인하여 이슈 영역을 상세 확인하고 더 다른 차원의 분석을 원할 경우 Jump to로 연결된 App(APF App 포함)을 실행하여 상세 분석

- Generic Report나 APF Report 모두 개별 Transaction level의 data를 확인할 수 있는 App도 연결 있으니 최종 개별 거래 기록을 확인 것도 가능하다.

이제 APF Report(App)을 일반 사용자 관점에서 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보자. 이 기능들은 APF Runtime 환경이 제공하는 기능들이다.

[그림 6-54] APF App(Report) Runtime 기능- 일반 사용자용

- 먼저 기본 표준 Order-to-Cash Performance APF 기반 App(F2006)을 실행하면 한 개의 Analysis Step을 가진 Report 실행된다. 

- 상단의 Global Filter 영역에서 Analysis Path상 각 Analysis Step에 적용될 Filter를 설정할 수 있고 설정된 Filter의 현황도 볼 수 있다. 

- + 아이콘 실행하여 Analysis Step 추가할 수 있다. 위 그림에서는 Total by Month 다음 step에 Total by Plant를 추가한 예이다. 이런 방법으로 분석의 경로를 계속 지정해 갈 수 있다.

- Analysis Step 간에는 + 아이콘 옆의 상하 화살표를 사용하거나 view의 thumnail을 직접 클릭하여 이동할 수 있다.

- Analysis Step Area의 우측 상단 기능 아이콘들을 통해 다양한 기능을 수행할 수 있다.

- Footer Area 우측 하단의 Open in 아이콘을 통하여 다른 App으로 Intent 기반 Navigation을 할 수 있다. 

Design Time APF Configuration Modeler를 활용하여 기존 APF 기반 App을 변경하거나 새로운 APF 기반 App를 만들 수 있다.

[그림 6-55] APF Modeler 활용 APF App 생성 절차

[Step 1] Create Application

[그림 6-66] APF Modeler 사용 표준 Import후 변경 혹은 신규 APF 생성

(1) Import from Delivered Content : 표준 APF Congiration을 Import 하여 사용자 요구에 맞게 변경하여 새로운 APF Report 생성

Import > Import form Deliverd Content 아이콘 실행 후 Pop-up 창에서 표준 Delivery Content(APF Report Configuration)을 선택하여 Import 실행한다. 예를 들어 Order to Cash Performance 선택하여(첫 몇 글자 입력하면 쉽게 찾을 수 있다) Import 한 후 상세 페이지에서 내용을 확인해 보고 변경을 하여 새로운 APF Report를 만들어 보자.

(2) New Application 생성

New 아이콘 실행 후 Pop-up 창에서 신규 APF Application의 이름을 입력하고 새로운 APF Application의 뼈대만 만들어지면 상세 설정 화면에서 Filter, Category, Navigation Target 등을 설정할 수 있다.

[Step 2] Create Configuration : Configuration Title 및 Filter Type 설정

이 단계는 Reporting Object를 생성하는 단계로 Configuration Tile, Filter Type 등을 설정한다. 

[그림 6-67] Create Configuration 단계

[Step 3] Create Category : Analysis Step를 그룹핑해 주는 Category 생성

Analysis Step을 담을 Category들을 생성하여 순서대로 배치시킨다.

[Step 4] Create Analysis Step : Category 하위에 Step 생성하고 Data source 지정

[Step 5] Create Representation : 해당 Step에 대하여 Look & Feel Representation 생성

[그림 6-70] Create look & feel Representation

[Step 6] APF Modeler 내에서 Test 실행

지금까지의 각 단계마다 해당 설정 화면 우측 하단의 Execute 아이콘을 실행하여 설정한 내용이 제대로 반영되어 작동되는지를 실행해 볼 수 있다. Execute 아이콘을 실행하면 별도의 브라우저 창에서 APF Report가 실행되며 이때 좌측 하단의 + 아이콘을 실행하여 Category, Analysis Step, Step 내에 Representation(Chart 나 Table의 Visualization)이 의도한 대로 작동하는지 확인할 수 있다.  

[그림 6-71] APF Modeler 내에서 Test 실행

Create Representation 단계 화면에서는 우측 하단의 Execute 옆 Preview 아이콘을 실행하면 Analsis Step과 그 Step의 Chart Visualization의 이미지를 Pop-up창으로 미리 확인해 볼 수도 있다.

[Step 7] Create Filters 

APF Molder에서 Filter Type 중 Smart Filter Bar의 경우 Service(CDS View)에서 설정된 Filter를  가지고 올 수 있으며,  Individually Configured Filter의 경우 Add New Filter를 사용하여 Filter를 추가하거나 개별 설정이 가능하다.

[그림 6-72] Create Filter - Smart Filter Bar

Smart Filter Bar를 설정한 경우 실제 Report에서는 Filter 아이콘 실행하여 Filter 추가 설정하여 Filter Bar 영역에 필터 표시하는 일반적인 Smart Fliter Bar 기능이 적용된다.

[그림 6-73] Smart Filter Bar 적용 예시

[그림 6-74] Create Filter - Individually Configured Filter

Individually Configured Filter를 설정한 경우 APF Configuration Modeler에 정의된 Filter를 사용 APF Report App에서 사용하게 된다.

[그림 6-75] Individually Configured Filter 예시

[Step 8] APF Modeler에서 Navigation Targets을 설정 

[그림 6-76] Create Navigation Targets

Navigation Target를 설정하면 APF Report 실행 시 우측 하단의 'Open In'을 클릭하면 설정된 Target App들이 보여진다.

[그림 6-77] Navigation Target 적용된 예시

이렇게 모든 설정 단계를 마치면 다음과 같은 APF Configuration를 가지고 Report를 생성하게 된다. 

[그림 6-78] APF Configuration 예시

이런 모든 설정을 마치고 다시 Execute를 실행해 보자. 

[그림 6-79] Analysis Path 저장

Runtime 환경에서 지금까지 설정한 APF Configuration에서 설정한 것들을 확인해 볼 수 있다. 또한 이 Runtime 환경에서 Analysis Path를 개인 Variant로 저장하여 재 활용할 수 있다.

6.10 기타 App과 Tool

몇 가지 Embedded Analytics Report 생성에 활용되는 도구들을 소개한다.

1) Query Browser(F1068) : 표준 및 Custom Query 리스트를 조회할 수 있음 

 Analytical Query(표준 및 Custom) 리스트를 조회하고 확인할 수 있다. View Browser와 유사하나 기술적으로는 Query View만을 보여준다.  

[그림 6-80] Query Browser

 선택한 Query의 상세 내역을 확인할 수 있다. Column(Field) Definition 및 Annotation을 확인할 수 있다.

 우측 하단 Open for Analysis 선택하여 Multidimensional Report로 Data를 조회하는 것도 가능하다.    

[그림 6-81] Query Browser의 Query Detail 화면

2) Manage Date Functions(F2595A)

SAP가 제공하는 Date Function을 조회하거나 새로운 Date Function을 만들 수 있다. Date Function 생성 시 type별 세부 설정 가능하며, Simulated된 결과 값을 확인할 수 있다.

[그림 6-82] Manage Data Functions App

6.11 Enterprise Data Architecture 관점에서의 SAP Analytics Cloud, BW/4 HANA, SAP Data Sphere 

                    

기업 내의 Data의 유형은 다양한 관점에서 분류할 수 있지만 크게 다양한 시스템의 Transaction Data, Transaction Data을 분석 활용할 수 있도록 일정 기준으로 집약, 축적해 둔 Data Warehouse 내의 Data, 기업 내의 정형/비정형 형태의 모든 Data을 모아 둔 Big Data의 3가지로 나눌 수 있을 것이다.

Transaction Data는 거래 처리의 기본이 되는 기준정보(Master Data), 거래 내역을 기록하는 Operation Data, 조직의 미래를 예측하고 계획하는 Planning Data 등을 포함하고 있다. Data Warehouse 내 축적된 Data는 일정 기간, 조직 등의 단위로 집약한 형태로 존재할 수도 있고 원본 데이터가 거의 그대로 축적되어 있는 형태도 있다. 통산 Data Warehouse는 Transaction Data와는 다른 별도의 시스템에 보관된다. Big Data는 모든 기업 활동의 원천에서 발생하는 기계의 Sensor Data, 실험실의 실험 Data, 고객과의 SNS 등을 포함한 다양한 interaction Data 등 정형 형태뿐만 아니라 이미지, 음성, 동영상 등 모든 형태의 digital data를 포함한다.

이들 Data를 처리하는 시스템도 Data의 유형에 따라 몇 가지로 분할 수 있다. Transaction data을 처리하는 시스템을 나는 Enterprise System으로 분류한다. ERP는 대표적인 Enterprise 시스템이다.  이러한 거래 처리를 수행하기 위하여 대상 업무의 현 상황을 이해하고 처리 결과를 확인하기 위하여 개별 Data 및 data set을 확인하는 시스템은 Operational Reporting & Analytics이라고 할 수 있다. 보통 이들은 실시간 data 확인을 요구하기 때문에 해당 거래 처리를 담당하는 Enterprise System내의 원천 Data를 직접 활용하여 Reporting 한다. 

기업 내의 다양한 거래 처리 기록들은 다양한 목적을 위하여 오래 기간 동안 누적하고 축적하여 분석할 필요가 있다. 이때에는 실시간의 data 보다는 일정 기간 단위의 data를 다양한 Dimension으로 분석할 수 있도록 Data를 구성하며 Data 분석의 효율을 위하여 모든 원천 Data를 직접 축적하여 활용하는 것보다 일정 단위로 요약하는 형태로 관리하기도 한다. 

이러한 Data 요구를 처리하기 위한 Data Warehouse는 다양하게 구축 될 수 있고 다양한 솔루선들이 사용되고 있는데 SAP에서는 BW/4HANA라는 솔루션이 주로 이 역할을 담당한다.

Big Data는 기업의 Data 활용을 거래 처리 및 관리 목적 활용을 넘어 기업 활동의 본질적 근간인 활동 들에서 발생하는 다양한 정형/비정형 데이터를 Big Data 분석 기법, AI/ML 등 최신의 Intelligent Data 활용 기법을 통해 본질적인 기업 가치를 창출하기 위한 다양한 시도들에 활용된다.

SAP사는 이 영역에 있어 다양한 노력들을 해 왔는데 가장 최근의 솔루션은 SAP DataSphere이다.

요약하면 기업의 Analytics 요구 관점에서는 Operational Reportin & Analytics, Enterprise Analytics, Big Data Analytics라는 Architecture를 생각해 볼 수 있다. 

한 기업이 이 모든 Layer에서 SAP사의 제품만 써야 할 이유는 없고 다양한 솔루션들을 기업 목적에 맞게 선택하여 Analytics 체계를 구축할 수 있다. 여기서는 SAP 제품 중심으로 각 영역의 솔루션을 살펴보겠다. 

1) Operational Reporting : 이 장에서 설명한 Embedded Analytics가 기본적인 솔루션이다. 

2) BI & Dashboard Tool : Operation Reporting이던 Enterprise Analytics 영역이던 사용자가 Data를 다양한 시각적 도구를 활용하여 분석하고 Reporting 할 수 있도록 해 주는 솔루션 영역이다. Tableau, Power BI, Click Sense 등의 솔루션들이 이 영역의 주요 솔루션 들이며 SAP는 SAP Analytics Cloud를 주력 솔루션으로 권장하고 있다. 사용자에 따라서는 Excel 기반의 도구 활용에 익숙한 사용자도 많은데 SAP에서는 Analysis Office for MS라는 솔루션을 제공한다. 

[그림 6-83] SAP Analytics Cloud(SAC) - Story

사실 SAC는 단순히 Stroy Dashboard를 구성하는 것 이외에도 여러 가지 Data Analytics 수행을 위한 최신의 기능을 제공한다. 따라서 단순히 BI Tool이라고 하기보다는 Data Analytics 도구이다. SAC에 대하여는 더 상세히 다룰 기회가 있기를 바란다.

SAP는 또한 BW/4 HANA나 SAC의 Multidimensional analysis via Excel add-in으로서 [Analysis for MSOffice]라는 제품도 제공한다. SAP BO 제품군에 포함되어 있는 A-Office(Analysis for MSOffice)도 S/4HANA의 CDS View를 활용할 수 있다.

[그림 6-84] Analysis for MSOffice

3) Data Warehouse : BW/4 HANA

BW/4HANA는  SAP사의 S/4HANA 특화된 Data Warehosue 제품으로 S/4HANA와 다양한 구성으로 Data를 활용할 수 있으며 CDS View를 직접 연계할 수도 있다.

[그림 6-85] BW4 HANA Data Flow, 주요 Object, BI Tool Options

SAP S/4HANA data를 SAP BW/4HANA로 추출하는 방법에 대하여 간략하게 살펴보면 CDS View Extraction 개념을 이용하여 S/4HANA 데이터를 BW/4HANA로 데이터 추출 할 수 있다.

[그림 6-86] Extraction of SAP S/4HANA data to SAP BW/4HANA

CDS-based DataSources

▪ Multiple other SAP applications make use of CDS views

▪ @Analytics annotation made CDS views consumable for SAP BW 

▪ SAP BW system needs to be connected via operational data provisioning(ODP)

    framework to consume CDS-based view

ODP 기반 Extraction from S/4HANA to BW

- Create a CDS view with relevant category either cube or Fact or dimension with data extraction annotation declared

- Create a source system under ODP-ABAP CDS view in the target BW system

- Create a Data source on CDS view created in S4

- Select Proposal from ODP

- Select the ODP in S4 system, the name is same as SQL view from SE11

- Create the data source and activate

- Create a A-DSO and load the data just like any other BW flow.

- For real-time streaming, 

   you can use Open ODS concepts or streaming process chain to A dSO

4) Big Data Platform : SAP DataShpere

SAP Data Warehouse Cloud 제품이 SAP DataShpere제품으로 새로이 구성되었다. SAP DataSpehre는 SAP DWC가 진화한 제품이며 Global Catalog, Advanced Analytic model 등의 새로운 기능을 가지고 있고 embedded SAP Data Intelligence를 포함하고 있다. SAP DataShpere는 SAP의 Big Data Platform의 역할을 담당하는 솔루션으로 진화해 갈 것으로 보인다.

[그림 6-87] SAP Datasphere Architecture

[그림 6-88] SAP DataSphere - Data Builder

[그림 6-89] SAP DataSphere - Business Builder(Modeling)

기존의 SAP Data Intelligence도 Big Data Platform 역할을 수행하는 솔루선이었는데 SAP Data Shpere로 통합되어 갈 것으로 보인다.

[그림 6-90] SAP Data Intelligence

2023.7.24 Seon