데이터 마이그레이션 추정 도구.

이 수치는 지난 25년간 SAP, Oracle, Dynamics 프로젝트 전반에서 제가 본 패턴을 반영합니다. 계획 논의의 기준점을 잡기 위한 것이지, 실제 데이터에 대한 프로파일링을 대체하려는 것이 아닙니다.

정확도를 좌우하는 가장 큰 요인은 소스에 프로파일링 쿼리를 실행해 보았는지입니다. 솔직한 데이터 품질 플래그를 바탕으로 한 비용 구간은 버텨 줍니다. 워크숍의 낙관론을 바탕으로 한 비용 구간은 그렇지 못합니다. 이 도구의 결과를 SI와 협의할 때 기준 수치로 사용하십시오. SI의 추정치가 상당히 낮다면 어떤 데이터 품질 가정을 하고 있는지, 그 가정을 어떻게 검증했는지 물어보십시오.

대부분의 프로젝트에서 올바른 답은 미결 항목과 기초 잔액이며, 이력은 읽기 전용 아카이브나 리포팅 계층을 통해 레거시 시스템에서 조회할 수 있게 유지하는 것입니다. 전체 트랜잭션 이력을 이전하면 공수가 배로 늘고, 정합성 검증이 느려지며, 그 비용만큼의 가치를 내는 경우는 드뭅니다.

예외는 법정 보존 의무상 이력이 기록 시스템에 있어야 하는 규제 산업, 또는 새 시스템에서 전년 대비 비교를 계속하는 것이 실제 운영 요건인 기업입니다. 두 경우 모두 이 도구의 과거 데이터용 공수 배수에 더 큰 부담이 반영되어 있습니다.

대상 ERP, 오브젝트 구성, 물량에 따라 출발점을 고릅니다. 표준 오브젝트 중심의 그린필드 S/4HANA는 보통 Migration Cockpit으로 귀결됩니다. 브라운필드 전환과 셀렉티브 마이그레이션은 하이브리드 쪽으로 기웁니다. 대용량이거나 소스 시스템이 여러 개이거나 변환이 무거우면 BTP 기반 커스텀 ETL, 또는 Oracle이나 Microsoft 쪽의 동등한 플랫폼을 추천하게 됩니다.

추천은 출발점일 뿐입니다. 실제 결정은 계산기가 아니라 실제 데이터 샘플로 수행한 개념 검증(PoC) 이후에 내려집니다. 결과를 그 작업에 들고 가는 작업 가설로 보십시오.

계산기는 전적으로 브라우저에서 실행됩니다. 결과를 스크린샷으로 남기거나, 오브젝트별 수치를 직접 쓰는 계획 스프레드시트에 복사할 수 있습니다. 계정도, PDF 내보내기 기능도 없고 서버에는 아무것도 저장되지 않습니다. 의도한 것입니다. 수치를 더 깊이 함께 살펴보고 싶으시면 30분 통화를 예약하고 스크린샷을 가져오십시오.

아닙니다. 이 도구는 마스터 데이터와 트랜잭션 데이터만 산정합니다. 구성 데이터, 보안 롤, 커스텀 개발, 인터페이스 오브젝트는 각자의 공수 요인을 가진 별도 워크스트림에 속하며 데이터 항목에 한데 묶어서는 안 됩니다. 이것들을 하나의 숫자에 몰아넣는 것이 계획 단계에서 데이터 마이그레이션 추정치가 크게 어긋나는 원인 중 하나입니다.

이 도구는 한 번의 마이그레이션 이벤트를 산정합니다. 다중 지역 롤아웃이라면 웨이브마다 한 번씩 실행해 합산하되, 1차 웨이브 이후 재사용하는 템플릿, 매핑, 도구에 대해서는 감소 계수를 적용하십시오. 제 경험상 2차 웨이브는 1차의 약 60~70%가 들고, 3차는 약 50%로 떨어진 뒤 그 수준에서 안정됩니다. 현지 법정 데이터 오브젝트(세무, 급여, 은행)는 대개 깔끔하게 재사용되지 않는 부분입니다.

예. 제자리 전환되는 오브젝트와 재매핑이 필요한 오브젝트의 공수 차이를 반영해 조정합니다. 브라운필드 전환은 보통 동등한 그린필드 마이그레이션 데이터 공수의 40~60% 수준입니다. 고객, 벤더, 자재, 계정과목표 구조가 재추출 없이 그대로 넘어오기 때문입니다. 더 큰 부담은 대개 비즈니스 파트너 전환과, 과거 전기 건에 대한 신규 총계정원장(New GL)의 영향입니다.

예. 가입도, 이메일 입력도, 결제도 없습니다. 계산은 브라우저에서 실행되며 어떤 것도 저장되거나 전송되지 않습니다. 숫자를 얻은 뒤 데이터 마이그레이션 비즈니스 케이스를 만드는 데 도움이 필요하시면 30분 통화를 예약하십시오.