Agentic AIMaster DataSAP / Non-SAP
Intelligent MM

Intelligent MM

AI-Powered Master Data Platform

SAP·Non-SAP 전사 데이터를 표준 메타 스키마와 온톨로지 구조로 연결해, 재무·구매·인사 등 전사 비즈니스 프로세스의 마스터 데이터를 지능화하는 플랫폼입니다.

Problem Signal

마스터데이터가 어긋나면 생기는 일

마스터데이터(자재·품목·거래처·계정 등)는 모든 업무 데이터의 기준점입니다. 이 기준이 어긋나면 문제가 전사로 번집니다.

  • 같은 자재가 여러 코드로 중복 등록되어 중복 발주·과잉 재고가 발생한다.
  • 명칭·규격 표기가 제각각이라 검색이 안 되고, 담당자만 아는 데이터가 된다.
  • 속성이 비어 있거나 부정확해 원가·분석·리포트가 왜곡된다.
  • 표준이 없어 신규 등록 때마다 품질이 사람에 따라 달라진다.
Intelligent MM은 이 문제를 "설계–정제–운영"의 한 흐름으로 해결합니다.
Platform

Intelligent MM Platform

데이터 자산·개발 환경·운영 거버넌스를 하나로 연결해, 마스터 데이터의 설계–통합–운영 전 과정을 지원합니다.

Master Industry Kit
Master Development Kit
Master Management Kit
Foundation · SAP S/4HANA · Non-SAP · Legacy DB · Data Lake
MIK
표준 스키마·온톨로지

산업·업무별 사전 정의된 마스터 스키마와 지식 자산

MDK
연계·전처리

SAP/Non-SAP 시스템 데이터 정제·표준화·연계 환경

MMK
품질·거버넌스

마스터 품질 추적·통제·모니터링, 신뢰 기반 운영

3 Kits

표준 자산 · 정제 연계 · 품질 운영

표준화된 데이터 자산부터 정제·연계, 품질 거버넌스까지 — 마스터 데이터의 전 주기를 일원화합니다.

MIK · 표준 자산

Master Industry Kit

데이터를 어떻게 표준으로 정의할지에 대한 설계도를 제공합니다.

  • 산업·업무별 마스터 스키마 사전 정의
  • 속성·분류의 표준 체계 (코드·분류 트리)
  • 동의어·계층 관계를 담은 온톨로지 레퍼런스
MDK · 정제·연계

Master Development Kit

흩어진 실데이터를 표준에 맞춰 정리하고 연결합니다.

  • 프로파일링으로 현황·오류 패턴 진단
  • 명칭 정규화 · 유사도 기반 중복 탐지·병합
  • 누락 속성 추론·보강, SAP/Non-SAP 연계
MMK · 품질·운영

Master Management Kit

표준을 "한 번 맞추고 끝"이 아니라 계속 유지합니다.

  • 완전성·정확성·중복률 품질 지표 대시보드
  • 신규·변경 요청의 승인 통제와 변경 이력
  • 역할·권한·기준을 정의한 거버넌스 정책
Agentic Workflow

빈 양식을 채우는 일에서, 초안을 검토하는 일로

신규 마스터를 만들거나 바꿀 때, AI가 표준·중복·속성을 먼저 점검해 제안합니다.

01
요청신규·변경 요청
02
AI 점검표준 매핑 · 중복 검사 · 속성 보강
03
검토·승인담당자 검토 · 수정 · 승인
04
반영원천 시스템 반영 · 이력 기록
사람이 "빈 양식을 채우는" 방식에서, AI가 "채워온 초안을 검토·승인하는" 방식으로 전환합니다.
Adoption

도입 프로세스

01
진단현황 프로파일링 · 품질 측정
02
표준 설계MIK 스키마 · 온톨로지
03
정제·이관MDK 정제 · 중복 제거 · 연계
04
운영MMK 품질 · 승인 · 지속 운영
S-Oil 사례는 구축에서 끝나지 않고 운영까지 연속 지원한 대표 케이스입니다.
Outcomes

기대 효과

기준 데이터 신뢰

구매·재고·원가·분석의 기준 데이터 신뢰도가 올라갑니다.

중복·오류 감소

불필요한 발주·재고를 줄일 여지가 생깁니다.

현업 생산성

데이터 검색·활용이 쉬워져 업무 속도가 빨라집니다.

사람 의존 축소

표준·거버넌스로 데이터 품질이 사람에 덜 의존합니다.

REFERENCES-Oil — AI 자재마스터 구축·운영 (명칭·속성 자동 표준화, 중복 식별, 운영까지 연속 지원)
Fit

적용 대상

  • 자재·품목 마스터가 방대하고 중복·표기 문제가 있는 제조·정유·유통 기업
  • SAP 전환(S/4HANA) 또는 다수 Non-SAP 시스템을 함께 쓰는 조직
  • 전사 데이터 표준·거버넌스를 새로 세우려는 조직

연계 사업: Artificial Intelligence →

FAQ

자주 묻는 질문

기존 ERP를 바꿔야 하나요?

아니요. SAP·Non-SAP·Legacy를 연계해 마스터 계층을 표준화하는 접근이 기본입니다.

어디서 시작하나요?

보통 문제가 큰 자재·품목 마스터의 현황 프로파일링부터 시작합니다.

마스터 데이터 정비가 필요하신가요?

현재 데이터 현황을 알려주시면 접근 방향을 제안합니다. (대표 사례 · S-Oil AI 자재마스터)

도입 문의하기 →