ERP Intelligence Layer
SAP B1 연동 분석
ERP 커스터마이징은 수개월과 수천만 원이 든다. ERP 자체는 손대지 않고 데이터를 동기화해 그 위에 분석 레이어를 올리는 방식으로 빠르고 합리적인 비용에 제공. 매출 대시보드(KPI·고객 순위·일별 트렌드), 계절성 히트맵, AI 월간 리포트(Claude API, 고객 A/B/C 세그먼테이션·리스크 플래그·액션 아이템)를 몇 주 만에 납품.
Architecture Overview
Next.js API Routes가 SAP B1 Service Layer(OData v4)를 JWT 세션으로 래핑해 상태 비저장 엔드포인트로 노출. PostgreSQL + Knex ORM이 SAP 데이터를 집계·캐싱하며 세 가지 분석 서비스(매출 대시보드·계절성·AI 리포트)가 공통 데이터 레이어 위에서 동작. 수입차 부품 유통사의 실제 ERP 데이터를 기반으로 구축.
SAP B1 OData v4 실시간 연결 · Claude API 월간 리포트 · 계절성 히트맵 · A/B/C 고객 등급 세그먼테이션
Technical Problems
ERP 커스터마이징 없이 분석 기능 확보
SAP 같은 ERP에 분석·리포팅 기능을 추가하려면 공식 커스터마이징 채널을 통해야 하는데 수개월의 개발 기간과 수천만 원의 비용이 든다. ERP 자체는 건드리지 않고 데이터만 동기화해 분석 레이어를 올리면 그 비용과 기간을 대폭 줄일 수 있다.
계절성 패턴의 시각적 발굴
수입차 부품 수요는 브랜드·카테고리·계절에 따라 불규칙하게 변동한다. 담당자가 엑셀 피벗으로 패턴을 찾는 데 매월 수 시간을 소비했고 다년도 비교는 사실상 불가능했다.
경영진용 월간 리포트 작성 자동화
KPI 집계 → 브랜드 성과 → 고객 상태 → 리스크 플래그 → 액션 아이템 순서의 리포트를 매월 수작업으로 작성. 일관성 부족과 작성 시간(2~3시간/월)이 문제였다.
Engineering Approach
SAP B1 OData v4 → PostgreSQL 집계 레이어
SAP B1 Service Layer OData를 iron-session JWT로 래핑해 API Routes로 노출. 주문·송장·재고·거래처 4개 엔티티를 PostgreSQL 스테이징 테이블에 기간별 집계 후 Knex로 동적 쿼리. 이전 기간 · 전년 동기 비교를 단일 쿼리로 처리.
계절성 히트맵 + AI 인사이트 자동 추출
브랜드·카테고리·제품 3가지 그룹 모드에서 월별 매출·주문 수를 히트맵으로 시각화(Recharts). Claude API가 피크-저점 비율이 높은 상품(최계절성), 이번 달 피크 도래 상품, 수요 일정 상품(안정 재고)을 자동 추출해 카드로 제시.
Claude API 구조화 리포트 생성 + 캐싱
SAP 집계 데이터를 컨텍스트로 Claude API에 전달해 KPI 대시보드·브랜드 성과·고객 건강 스코어카드(A/B/C·이탈 위험·신규)·재고 회전율·리스크 플래그·우선순위 액션 아이템을 포함한 구조화 리포트 생성. 리포트 캐싱으로 재생성 방지, HTML-to-canvas 내보내기 지원.
Measurable Outcomes
2h → 0
리포트 작성
Claude API 자동 생성, 월 2~3시간 절감
즉시
계절성 분석
전년 대비 히트맵, 수작업 피벗 제거
A/B/C
고객 세그먼트
이탈 위험·신규·휴면 자동 분류
SAP 직결
데이터 소스
중간 파일 없이 ERP 원장 실시간 집계
Tech Stack
Project Specs
Year
2026
Duration
진행 중
Capability
Data Engineering
Status
ActiveTechnologies