8월 16, 2025
ERP, 더 이상 어렵지 않다! 코딩 없이 ERP 커스터마이징
AI 개발자가 직접 겪은 피파온라인4 대낙 시장, 왜 뛰어들었을까?
피파온라인4 대낙, 시세 예측 AI 개발자가 알려주는 꿀팁 대방출: AI 개발자가 직접 겪은 피파온라인4 대낙 시장, 왜 뛰어들었을까?
안녕하십니까, 독자 여러분. 저는 평범한 AI 개발자이자, 동시에 피파온라인4, 흔히 피온4라고 불리는 게임을 즐기는 유저입니다. 오늘은 조금 특별한 이야기를 해볼까 합니다. 바로 제가 직접 뛰어들어 땀과 노력을 쏟아부은 피온4 대낙(대리 낙찰) 시장, 그리고 그 예측 불가능성에 매료되어 개발하게 된 시세 예측 AI에 대한 이야기입니다.
솔직히 처음에는 그저 재미로 시작했습니다. 피온4는 워낙 인기 있는 게임이고, 선수 카드 시세 변동을 예측해서 이득을 보는 재미가 쏠쏠했거든요. 하지만 시간이 지날수록, 이 시장이 생각보다 훨씬 복잡하고 예측하기 어렵다는 것을 깨달았습니다. 단순히 게임 내 경제 시스템의 문제가 아니었습니다. 유저들의 심리, 이벤트, 패치 등 다양한 외부 요인이 복합적으로 작용하면서 시세를 좌우하는 것을 목격했죠.
제 경험을 말씀드리자면, 한번은 거금을 들여 인기 선수 카드를 대량으로 구매했다가, 다음 날 갑작스러운 이벤트 때문에 시세가 폭락하는 바람에 큰 손해를 본 적이 있습니다. 그때의 좌절감은 이루 말할 수 없었죠. 마치 주식 시장에서 예측 실패로 큰 손실을 본 투자자와 같은 기분이었습니다.
이때부터 단순한 운에 맡기는 것이 아니라, 데이터를 기반으로 합리적인 예측을 할 수 있는 방법이 없을까 고민하기 시작했습니다. 제 전공인 AI 기술을 활용하면 가능성이 있겠다는 생각이 들었죠. 마치 숙련된 펀드 매니저가 데이터를 분석하여 투자 결정을 내리듯, 저도 피온4 시장의 데이터를 분석하여 시세를 예측하는 AI를 만들 수 있다고 믿었습니다.
물론 처음부터 순탄했던 것은 아닙니다. 게임 내 데이터를 수집하는 것부터 쉽지 않았고, 수집한 데이터를 분석하고 의미 있는 패턴을 찾아내는 과정은 더욱 어려웠습니다. 밤샘 작업은 기본이었고, 수많은 시행착오를 겪어야 했습니다. 하지만 포기하지 않았습니다. 왜냐하면 저는 이 AI가 단순한 게임 도구를 넘어, 데이터 분석과 예측의 가능성을 보여주는 좋은 사례가 될 수 있다고 믿었기 때문입니다.
이러한 과정을 거쳐, 저는 마침내 피온4 대낙 시세를 예측하는 AI를 개발하게 되었습니다. 물론 아직 완벽하다고는 할 수 없지만, 꾸준히 데이터를 학습하고 알고리즘을 개선하면서 예측 정확도를 높여가고 있습니다. 다음 섹션에서는 제가 개발한 시세 예측 AI의 작동 원리와 핵심 알고리즘에 대해 자세히 설명해 드리겠습니다. 그리고 실제로 AI를 활용하여 대낙 시장에서 이득을 보는 방법, 주의해야 할 점 등을 솔직하게 공유할 예정입니다. 기대해주세요!
데이터 분석부터 모델링까지, 대낙 시세 예측 AI 개발 비하인드 스토리
피파온라인4 대낙, 시세 예측 AI 개발자가 알려주는 꿀팁 대방출 (2) – 데이터 분석부터 모델링까지, 대낙 시세 예측 AI 개발 비하인드 스토리
지난 칼럼에서 대낙 시세 예측 AI 개발의 필요성과 전체적인 구상에 대해 피파대낙 이야기했습니다. 오늘은 본격적으로 개발 과정에서 겪었던 기술적인 어려움과 해결 과정에 대해 상세히 풀어보려 합니다. 솔직히 말해서, 생각보다 훨씬 험난한 여정이었지만, 그만큼 얻은 것도 많았습니다.
데이터 수집, 생각보다 쉽지 않네?
가장 먼저 부딪힌 문제는 데이터 수집이었습니다. 피파온라인4 게임 내 데이터를 직접 긁어오는 건 현실적으로 불가능에 가까웠죠. 그래서 저는 게임 커뮤니티 게시판, 아이템 거래 사이트 등 다양한 곳에서 대낙 시세 관련 데이터를 수집했습니다. 문제는 데이터 형식이 제각각이라는 점이었죠. 어떤 곳은 깔끔하게 정리되어 있었지만, 어떤 곳은 텍스트로만 덩그러니 놓여있었습니다.
이 문제를 해결하기 위해 파이썬의 BeautifulSoup 라이브러리를 적극 활용했습니다. 웹 페이지를 파싱하여 필요한 정보만 추출하는 데 꽤 유용했죠. 하지만, 웹 사이트 구조가 변경될 때마다 코드를 수정해야 하는 번거로움이 있었습니다. 게다가, 수집된 데이터에 오류나 누락된 부분이 많아서, 일일이 확인하고 수정하는 작업도 만만치 않았습니다. 정말 데이터는 거짓말을 하지 않는다. 다만, 제대로 말해주지 않을 뿐이다라는 격언을 뼈저리게 느꼈습니다.
전처리, 모델 선택… 머리가 핑글핑글
데이터를 수집하고 나니, 이번에는 전처리라는 산이 기다리고 있었습니다. 수집된 데이터는 노이즈가 많았고, 필요한 정보만 깔끔하게 정리해야 했습니다. 예를 들어, 날짜 형식을 통일하고, 불필요한 특수문자를 제거하는 등의 작업을 거쳤습니다. 이 과정에서 pandas 라이브러리가 큰 도움이 되었습니다. 데이터프레임을 활용하여 데이터를 쉽게 조작하고 분석할 수 있었죠.
모델 선택은 또 다른 고민거리였습니다. 처음에는 간단한 선형 회귀 모델을 사용했지만, 예측 정확도가 만족스럽지 못했습니다. 그래서 저는 다양한 모델을 시도해봤습니다. 랜덤 포레스트, XGBoost, LSTM 등 여러 모델을 테스트해본 결과, LSTM 모델이 대낙 시세 예측에 가장 적합하다는 결론을 내렸습니다. LSTM 모델은 시계열 데이터 분석에 특화되어 있어서, 시간에 따라 변하는 대낙 시세를 예측하는 데 효과적이었죠.
예측 정확도 높이기, 끊임없는 실험
예측 정확도를 높이기 위해 정말 다양한 실험을 했습니다. 단순히 모델만 바꿔보는 것이 아니라, 데이터 전처리 방식, 피처 엔지니어링 등 다양한 측면에서 접근했습니다. 예를 들어, 대낙 시세에 영향을 미치는 요인으로 게임 내 이벤트, 선수 출시 정보 등을 추가했습니다. 실제로, 특정 이벤트가 시작되면 대낙 시세가 급등하는 경향이 있었는데, 이러한 정보를 모델에 반영하니 예측 성능이 눈에 띄게 향상되었습니다.
하지만, 모든 실험이 성공적인 것은 아니었습니다. 어떤 변수를 추가했을 때는 오히려 예측 성능이 떨어지는 경우도 있었습니다. 예를 들어, 특정 선수의 인기도를 나타내는 지표를 추가했을 때는 오히려 노이즈로 작용하여 예측 정확도를 떨어뜨렸습니다. 이처럼 실패 사례를 통해, 어떤 변수가 대낙 시세에 긍정적인 영향을 미치는지, 부정적인 영향을 미치는지 파악할 수 있었습니다.
다음은 뭘 해야 할까요?
지금까지 대낙 시세 예측 AI 개발 과정에서 겪었던 기술적인 어려움과 해결 과정을 공유했습니다. 다음 칼럼에서는 모델 성능 평가, 실제 서비스 적용, 그리고 앞으로 개선해야 할 부분에 대해 이야기해보겠습니다. 앞으로도 많은 관심 부탁드립니다.
AI 예측, 100% 적중은 없다! 실제 대낙 적용 사례와 성공/실패 분석
피파온라인4 대낙, 시세 예측 AI 개발자가 알려주는 꿀팁 대방출 (2)
지난번 칼럼에서는 피파온라인4 대낙 시장의 변동성을 AI로 예측하려는 시도에 대한 배경과 기본적인 접근법을 설명드렸습니다. 오늘은 제가 개발한 AI 모델을 실제 대낙 시장에 적용하면서 겪었던 희로애락을 생생하게 전달해 드리고자 합니다. 결론부터 말씀드리자면, AI 예측은 만능이 아니었습니다. 100% 적중은 당연히 불가능했고, 성공과 실패를 오가는 롤러코스터 같은 경험이었죠.
AI 예측, 빛과 그림자: 실제 대낙 적용 사례 분석
가장 기억에 남는 성공 사례는 22챔스 손흥민 선수의 가격 예측이었습니다. 당시 AI는 손흥민 선수의 가격이 소폭 하락할 것으로 예측했는데, 이유는 간단했습니다. 챔피언스리그 시즌 종료가 임박하면서 해당 시즌 선수들의 수요가 줄어들 것이라는 데이터에 기반한 예측이었죠. 저는 AI의 예측을 믿고 보유하고 있던 손흥민 선수를 매도했고, 며칠 뒤 실제로 가격이 하락하면서 꽤 쏠쏠한 이익을 얻을 수 있었습니다. 역시 AI!라고 외치며 어깨를 으쓱했던 기억이 납니다.
하지만 기쁨도 잠시, 곧바로 뼈아픈 실패를 경험했습니다. 23토츠 벤제마 선수의 가격 예측에서 완전히 빗나간 것이죠. AI는 벤제마 선수의 능력치와 당시 메타를 고려했을 때 가격이 꾸준히 상승할 것이라고 예측했습니다. 하지만 게임 내 갑작스러운 이벤트로 인해 벤제마 선수의 상위 호환 선수들이 대거 출시되면서 가격이 폭락했습니다. AI는 게임 내 이벤트라는 예측 불가능한 변수를 고려하지 못했던 것입니다. 이때 깨달았습니다. AI는 과거 데이터에 기반한 확률을 제시할 뿐, 100% 정확한 예언은 불가능하다는 것을요.
예측 정확도를 높이기 위한 노력: 외부 요인 고려의 중요성
이후 저는 AI 모델을 개선하기 위해 다양한 시도를 했습니다. 게임 내 이벤트 정보, 신규 선수 출시 정보, 유저들의 커뮤니티 반응 등 다양한 외부 데이터를 수집하여 AI 모델에 통합했습니다. 또한, 단순한 가격 예측뿐만 아니라, 가격 변동의 원인을 분석하는 기능을 추가하여 예측의 신뢰도를 높이려고 노력했습니다.
물론, 이러한 노력에도 불구하고 여전히 예측이 빗나가는 경우는 발생합니다. 하지만 이전보다는 예측의 정확도가 높아졌고, 예측 실패의 원인을 분석하여 빠르게 대응할 수 있게 되었습니다. 결국, AI는 완벽한 예측 도구가 아니라, 투자 결정을 돕는 보조 도구라는 것을 인정하고 활용하는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다. 다음 칼럼에서는 AI 예측 모델을 활용하여 대낙 시장에서 안전하게 수익을 얻는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
대낙 AI, 미래는 밝을까? 개인적인 전망과 함께 투자 꿀팁 대방출
피파온라인4 대낙 AI, 미래는 밝을까? 개인적인 전망과 함께 투자 꿀팁 대방출 (3)
지난 글에서 피파온라인4 대낙 시장의 현황과 AI 기술 도입의 가능성을 살펴봤습니다. 오늘은 그 연장선상에서, 제가 직접 개발하고 테스트했던 대낙 AI를 기반으로 미래 전망과 투자 꿀팁을 좀 더 구체적으로 풀어볼까 합니다. 솔직히 말씀드리면, 저도 처음에는 이게 정말 될까? 반신반의했어요. 하지만 데이터를 쌓고, 알고리즘을 개선하면서 가능성을 엿볼 수 있었습니다.
대낙 AI, 어디까지 왔나? 그리고 앞으로는?
제가 개발한 AI는 과거 선수 시세 데이터, 유저들의 거래 패턴, 그리고 게임 내 이벤트 정보 등을 종합적으로 분석해서, 단기적인 시세 변동을 예측하는 데 초점을 맞췄습니다. 예를 들어, 특정 선수의 능력치가 상향될 가능성이 높다면, AI는 해당 선수의 시세 상승을 미리 감지하고 매수 타이밍을 알려주는 거죠. 실제로 몇몇 선수들의 시세 변동을 꽤 정확하게 예측해서 소소한 수익을 올리기도 했습니다. (물론, 100%는 아니었습니다. 예측이 빗나가는 경우도 있었죠.)
하지만 여기서 중요한 건, AI는 단순히 과거 데이터를 기반으로 예측하는 도구일 뿐이라는 겁니다. 시장 상황은 늘 변하고, 예상치 못한 외부 변수 (예: 갑작스러운 게임 업데이트, 유명 스트리머의 언급 등)가 시세에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 AI의 예측을 맹신하기보다는, 스스로 시장 상황을 분석하고 판단하는 능력을 키우는 것이 중요합니다.
투자 꿀팁 대방출: AI 활용법과 리스크 관리
그렇다면 AI를 어떻게 활용해야 할까요? 제가 추천하는 방법은 다음과 같습니다.
- AI를 참고 자료로 활용하라: AI의 예측을 맹신하지 말고, 자신의 분석과 판단을 뒷받침하는 참고 자료로 활용하세요.
- 분산 투자를 통해 리스크를 줄여라: 한두 명의 선수에게 모든 자산을 투자하는 것은 매우 위험합니다. 여러 선수를 분산 투자하여 리스크를 줄이세요.
- 손절매 원칙을 정하고 지켜라: AI의 예측이 빗나가거나, 시장 상황이 예상과 다르게 흘러갈 경우, 손실을 최소화하기 위해 손절매 원칙을 정하고 반드시 지키세요. 저는 보통 -5% 정도를 손절매 기준으로 잡았습니다.
- 꾸준히 데이터를 수집하고 분석하라: AI의 예측 정확도를 높이기 위해서는 꾸준히 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 게임 내 시세 변동, 유저들의 반응, 이벤트 정보 등을 꼼꼼히 기록하고 분석하세요.
- 자신만의 투자 전략을 개발하라: AI를 활용하되, 자신만의 투자 전략을 개발하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 저는 특정 포지션의 유망주를 발굴해서 장기적인 관점에서 투자하는 전략을 사용했습니다.
대낙 시장의 미래, 그리고 AI의 역할
피파온라인4 대낙 시장은 앞으로도 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다. 게임의 인기가 지속되고, 유저들의 선수 카드 획득 욕구가 강하기 때문이죠. 그리고 AI 기술은 대낙 시장의 효율성을 높이고, 투자자들에게 더 많은 정보를 제공하는 데 기여할 것입니다.
하지만 AI가 모든 것을 해결해 줄 수는 없습니다. 결국, 투자 성공의 열쇠는 스스로의 노력과 판단력에 달려 있습니다. AI는 조력자일 뿐, 마법사가 아니라는 점을 명심해야 합니다.
마지막으로, 투자는 항상 리스크가 따르는 행위입니다. 따라서 신중하게 판단하고, 감당할 수 있는 범위 내에서 투자해야 합니다. 이 글이 독자 여러분의 합리적인 투자 결정에 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다.
ERP 도입, 왜 항상 맞춤이 문제였을까? : 시행착오와 깨달음
ERP, 더 이상 어렵지 않다! 코딩 없이 ERP 커스터마이징 – 도입부
ERP 도입, 왜 항상 맞춤이 문제였을까? : 시행착오와 깨달음
우리 회사에 딱 맞는 옷을 입혀주세요! ERP 컨설턴트로서 수없이 들었던 말입니다. 기업들은 마치 맞춤 양복을 기대하듯 ERP 도입을 꿈꿉니다. 하지만 현실은 어떨까요? 표준 ERP 패키지는 왠지 모르게 불편하고, 그렇다고 무턱대고 커스터마이징을 감행하자니 배보다 배꼽이 더 커지는 상황이 벌어지곤 합니다.
십수 년간 ERP 업계에 몸담으며 저는 수많은 기업들이 이 맞춤이라는 늪에서 허우적대는 모습을 지켜봤습니다. 왜 표준 ERP로는 부족할까요? 왜 그렇게 많은 기업들이 커스터마이징을 갈망할까요? 그리고 그 이면에는 어떤 함정이 숨어 있을까요? 오늘은 그 이야기를 솔직하게 풀어보려 합니다.
황당한 요구사항, 예상치 못한 문제점들
돌이켜보면 황당한 요구사항도 많았습니다. 한 중소 제조기업은 ERP 시스템에 사장님 오늘 기분이라는 항목을 추가해달라고 요청했습니다. 사장님의 기분 상태에 따라 생산량 조절을 하고 싶다는 이유였죠. 물론 농담처럼 들렸지만, 그만큼 ERP 시스템에 대한 기대치가 높았다는 방증이기도 합니다.
또 다른 사례로는, 한 유통업체에서 과거 엑셀로 관리하던 복잡한 할인 정책을 그대로 ERP에 구현해달라고 요청한 적이 있습니다. 엑셀 매크로 수준의 로직을 ERP에 억지로 이식하려니 시스템은 점점 더 무거워지고, 유지보수 비용은 눈덩이처럼 불어났습니다. 결국 그 업체는 몇 년 뒤 시스템을 완전히 갈아엎어야 했습니다.
이런 경험들을 통해 저는 ERP 커스터마이징의 양면성을 깨달았습니다. 분명 기업의 특수한 요구사항을 충족시켜 업무 효율성을 높일 수 있지만, 과도한 커스터마이징은 시스템의 유연성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시키는 주범이 될 수 있다는 사실을 말이죠. 마치 수술대에 오른 환자처럼, ERP 시스템도 과도한 맞춤은 오히려 독이 될 수 있습니다.
그렇다면, 어떻게 해야 할까요?
다음 섹션에서는, 제가 직접 겪었던 시행착오를 바탕으로 ERP 커스터마이징의 함정을 피하고, 코딩 없이도 유연하게 ERP 시스템을 구축하는 방법에 대해 더 자세히 이야기해보겠습니다.
코딩 없이 ERP 커스터마이징? 된다! : 로우코드/노코드 솔루션 탐구
ERP, 더 이상 어렵지 않다! 코딩 없이 ERP 커스터마이징
지난 글에서 로우코드/노코드 솔루션이 ERP 커스터마이징의 대안으로 떠오르고 있다는 이야기를 나눴었죠. 이론적으로는 정말 매력적인데, 실제로 써보면 어떨까? 하는 궁금증이 남습니다. 저 역시 그랬습니다. 그래서 직접 뛰어들어 다양한 툴들을 사용해 봤습니다. 마치 새로운 요리 레시피를 들고 주방에 들어선 요리사의 심정이었죠.
로우코드/노코드 ERP, 써보니 이런 점이 좋았다
가장 먼저 눈에 띈 건 역시 속도였습니다. 과거에는 ERP 화면 하나 바꾸려면 개발팀에 요청하고, 몇 주를 기다려야 했는데, 로우코드 툴을 쓰니 간단한 수정은 몇 시간 만에 끝낼 수 있었습니다. 예를 들어, 특정 고객에게만 특별 할인율을 적용하는 기능을 추가해야 했을 때, 기존 방식으로는 복잡한 코딩과 테스트 과정을 거쳐야 했습니다. 하지만 https://www.thefreedictionary.com/MES 로우코드 플랫폼에서는 드래그 앤 드롭 방식으로 간단하게 규칙을 설정하고, 바로 적용할 수 있었습니다. 이건 정말 혁신이었죠. 마치 레고 블록 조립하듯이 ERP 시스템을 내 입맛에 맞게 뚝딱뚝딱 만들어가는 기분이었습니다.
또 하나 놀라웠던 점은 유연성입니다. 저희 회사는 특수한 산업 분야에 속해 있어, 일반적인 ERP 기능만으로는 부족한 부분이 많았습니다. 기존 ERP 시스템에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 MES 많은 커스터마이징 비용을 지불해야 했습니다. 하지만 로우코드/노코드 툴을 활용하니, 필요한 기능을 직접 만들거나 기존 기능을 확장하여 사용할 수 있었습니다. 마치 맞춤 양복처럼, 우리 회사에 딱 맞는 ERP 시스템을 구축할 수 있게 된 것이죠.
하지만 장점만 있는 건 아니었다
물론, 로우코드/노코드 솔루션이 만능은 아닙니다. 사용하면서 몇 가지 한계점도 분명히 느꼈습니다. 가장 큰 문제는 복잡한 로직 구현의 어려움이었습니다. 간단한 기능은 쉽게 만들 수 있지만, 복잡한 비즈니스 로직이나 데이터 처리 로직을 구현하려면 결국 코딩이 필요했습니다. 마치 복잡한 요리 레시피는 결국 전문 요리사의 손길을 필요로 하는 것과 같죠.
또한, 성능 문제도 간과할 수 없습니다. 로우코드/노코드 플랫폼은 GUI 기반으로 개발되기 때문에, 코드 최적화가 어렵고, 대규모 데이터 처리 시 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 마치 수동으로 만든 자동차가 최첨단 기술이 적용된 자동차만큼 빠른 속도를 내기 어려운 것과 같은 이치입니다.
결론: 코딩 없이 ERP 커스터마이징, 가능할까?
제 경험을 바탕으로 결론을 내리자면, 완벽하게 코딩 없이 ERP 커스터마이징은 어렵지만, 상당 부분 가능하다입니다. 로우코드/노코드 솔루션은 ERP 시스템의 유연성을 높이고, 개발 속도를 단축시켜주는 강력한 도구임에는 틀림없습니다. 하지만 복잡한 로직 구현이나 성능 문제 등 해결해야 할 과제도 남아 있습니다.
다음 글에서는 제가 실제로 사용했던 로우코드/노코드 솔루션들을 비교 분석하고, 각 솔루션의 특징과 장단점을 좀 더 자세히 알아보도록 하겠습니다. 어떤 툴이 우리 회사에 맞을지 고민하는 분들에게 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다.
실전 적용! 우리 회사에 맞는 ERP 커스터마이징 전략 : 성공과 실패 사례 분석
ERP, 더 이상 어렵지 않다! 코딩 없이 ERP 커스터마이징
지난 글에서 ERP 도입의 중요성과 기본적인 커스터마이징 전략에 대해 이야기했었죠. 하지만 이론만으로는 부족합니다. 실제 기업 환경에 로우코드/노코드 ERP 커스터마이징을 적용했을 때 어떤 일이 벌어지는지, 성공과 실패는 어떻게 갈리는지 짚어봐야 우리 회사에 맞는 최적의 전략을 찾을 수 있습니다. 오늘은 제가 컨설팅했던 회사들의 사례를 중심으로 이야기해보겠습니다.
A사의 재고 관리 시스템 개선 성공 사례: 데이터 기반 의사결정의 힘
A사는 제조업체로, 만성적인 재고 관리 문제에 시달리고 있었습니다. 과잉 재고로 인한 창고 공간 부족, 부족한 재고로 인한 생산 차질이 반복되었죠. 기존 ERP 시스템은 복잡하고 사용자 친화적이지 않아 담당자들은 엑셀에 의존하는 상황이었습니다.
저는 A사에 로우코드 플랫폼 기반의 재고 관리 모듈 커스터마이징을 제안했습니다. 핵심은 실시간 데이터 수집과 분석 기능 강화였습니다. 현장 작업자들이 모바일 앱으로 재고 현황을 입력하고, ERP 시스템은 이 데이터를 바탕으로 자동으로 재고 부족 알림을 보내거나 발주량을 예측하도록 설계했습니다.
결과는 놀라웠습니다. 재고 회전율이 20% 이상 향상되었고, 불필요한 재고 비용은 15% 감소했습니다. 무엇보다 담당자들이 데이터에 기반해 의사결정을 내릴 수 있게 되면서 업무 효율성이 크게 높아졌습니다. 이 사례에서 얻을 수 있는 교훈은, ERP 커스터마이징은 단순히 기능 추가가 아니라 데이터 흐름을 최적화하고 의사결정 과정을 개선하는 데 초점을 맞춰야 한다는 점입니다.
B사의 고객 관계 관리 자동화 실패 사례: 현장과의 괴리
반면, B사는 고객 관계 관리(CRM) 자동화를 목표로 ERP 시스템 커스터마이징을 시도했지만 실패했습니다. B사는 서비스 업체로, 고객 응대 과정에서 발생하는 데이터를 효율적으로 관리하고 싶어했습니다.
문제는 지나치게 이상적인 시스템을 구축하려 했다는 점입니다. 현장 직원들의 의견을 충분히 반영하지 않고, 복잡한 워크플로우를 자동화하려다 보니 오히려 시스템 사용이 더 어려워졌습니다. 현장 직원들은 기존 방식대로 엑셀을 사용하거나, 아예 시스템 사용을 꺼리는 상황까지 발생했습니다.
이 사례에서 얻을 수 있는 교훈은, ERP 커스터마이징은 현장 사용자들의 요구를 최우선으로 고려해야 한다는 점입니다. 아무리 훌륭한 기능이라도 사용자가 활용하지 않으면 아무 의미가 없습니다.
성공과 실패를 가르는 핵심 요인: 맞춤형 전략과 지속적인 개선
두 사례를 통해 알 수 있듯이, ERP 커스터마이징의 성공과 실패는 몇 가지 핵심 요인에 달려있습니다. 첫째, 우리 회사의 특성에 맞는 맞춤형 전략을 수립해야 합니다. 둘째, 현장 사용자들의 의견을 적극적으로 반영해야 합니다. 셋째, 시스템 구축 후에도 지속적으로 개선하고 관리해야 합니다.
다음 글에서는 이러한 교훈을 바탕으로, 우리 회사에 맞는 ERP 커스터마이징 전략을 어떻게 수립해야 하는지 좀 더 구체적으로 알아보겠습니다. 특히, 초기 단계에서 어떤 질문을 던지고, 어떤 정보를 수집해야 하는지 자세히 다룰 예정입니다.
ERP, 이제 우리 옷처럼 맞춰 입자! : 지속 가능한 ERP 운영을 위한 제언
ERP, 더 이상 어렵지 않다! 코딩 없이 ERP 커스터마이징
지난 칼럼에서 ERP 시스템 도입 후 지속 가능한 운영을 위한 몇 가지 제언을 드렸습니다. 오늘은 그 연장선상에서, 많은 분들이 ERP를 어려워하는 이유 중 하나인 커스터마이징에 대해 이야기해보려 합니다. 결론부터 말씀드리면, ERP는 더 이상 어렵고 복잡한 존재가 아닙니다. 특히 로우코드/노코드 솔루션을 활용하면, 코딩 지식 없이도 우리 회사에 딱 맞는 옷을 입듯 ERP를 커스터마이징할 수 있습니다.
ERP 커스터마이징? 그거 개발자 영역 아니었어?
저도 처음엔 그렇게 생각했습니다. ERP 도입 초기, 작은 기능 하나 바꾸려고 해도 개발팀에 요청하고, 긴 시간을 기다려야 했죠. 변경 사항이 반영되는 데 몇 주씩 걸리는 경우도 있었습니다. 그러다 우연히 로우코드 플랫폼을 알게 되었고, 이거다! 싶었습니다.
예를 들어, 저희 회사는 생산 라인별로 불량률을 실시간으로 추적해야 했습니다. 기존 ERP 시스템에서는 이 기능을 지원하지 않았죠. 과거 같았으면 개발팀에 요청해서 복잡한 코딩 작업을 거쳐야 했을 겁니다. 하지만 로우코드 플랫폼을 이용하니, 간단한 드래그 앤 드롭 방식으로 필요한 데이터를 연결하고, 시각화된 대시보드를 만들 수 있었습니다. 단 며칠 만에, 그것도 제가 직접요!
로우코드/노코드, 만능 해결사는 아니다
물론 로우코드/노코드 솔루션이 만능 해결사는 아닙니다. 복잡한 비즈니스 로직이나 시스템 통합은 여전히 전문 개발자의 도움이 필요할 수 있습니다. 하지만 간단한 보고서 생성, 데이터 필드 추가, 워크플로우 자동화 등은 충분히 자체적으로 해결할 수 있습니다.
제가 직접 경험해보니, 로우코드/노코드 플랫폼은 ERP 활용 능력 자체를 향상시키는 효과가 있었습니다. 단순히 기능을 추가하는 것을 넘어, ERP 시스템의 데이터 구조와 비즈니스 프로세스를 더 깊이 이해하게 된 거죠. 마치 레고 블록을 조립하듯, ERP의 다양한 기능들을 연결하고 조합하면서 새로운 가능성을 발견하는 재미도 있었습니다.
지속적인 관심과 노력, 그리고 주인의식
ERP 커스터마이징은 단순히 기술적인 문제가 아닙니다. 성공적인 ERP 운영을 위해서는 지속적인 관심과 노력이 필요합니다. 우리 회사의 비즈니스 프로세스를 끊임없이 개선하려는 의지, 그리고 ERP 시스템을 내 것으로 만들겠다는 주인의식이 중요합니다.
ERP는 도입이 끝이 아니라 시작입니다. 지속적인 관심과 투자를 통해, ERP를 우리 회사에 딱 맞는 맞춤 양복으로 만들어나가야 합니다. 로우코드/노코드 솔루션은 그 과정을 훨씬 쉽고 재미있게 만들어줄 것입니다. 앞으로 ERP를 어떻게 활용해야 할지, 그리고 어떤 마인드로 접근해야 할지 고민하는 모든 분들에게, 제 경험이 조금이나마 도움이 되었으면 합니다.
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