Clean Core는 기업의 ERP 시스템을 최대한 표준에 가깝게 유지하면서 필요한 확장성은 안전하게 구현하는 혁신적인 방법론입니다. 특히 SAP S/4HANA로의 전환 과정에서 복잡성을 낮추고 비용 효율성을 극대화하는 데 설계되었습니다.
전통적인 ERP 시스템, 예를 들어 SAP ECC(ERP Central Component)는 기업의 비즈니스 요구에 맞춰 수많은 커스터마이징이 이루어져 왔습니다. 이러한 커스터마이징은 초기에는 기업의 경쟁력을 높였지만, 시간이 지남에 따라 시스템은 점점 더 복잡해졌고 유지보수 비용이 기하급수적으로 증가했습니다. 또한 시스템 업그레이드나 새로운 기능 도입이 어려워지는 악순환이 반복되었습니다.
Clean Core는 이러한 문제들을 근본적으로 해결하기 위해 등장했습니다. 핵심은 다음과 같습니다: 기업의 핵심 비즈니스 프로세스는 SAP의 표준 기능으로 처리하고, 경쟁력을 확보하기 위한 차별화된 요구사항만 안전하게 확장하는 것입니다.

Clean Core의 5가지 핵심 원칙
Clean Core를 성공적으로 구현하기 위해서는 5가지 핵심 원칙을 이해하고 적용해야 합니다.
1. 프로세스 (Processes) - 표준 활용 극대화
첫 번째 원칙은 SAP의 표준 비즈니스 프로세스를 최대한 활용하는 것입니다. 이는 시스템의 복잡성을 줄이고 유지보수를 용이하게 만듭니다.
실제 예시:
기업에서 구매 발주 프로세스를 구축한다고 가정해봅시다. 전통적인 방식에서는 기업의 특수한 요구사항(예: 다단계 승인 프로세스, 특정 부서별 한도 관리)에 맞춰 커스텀 코드를 작성했습니다. 하지만 Clean Core 접근법에서는 먼저 SAP의 표준 구매 프로세스(구매요청 → 발주 생성 → 입고 → 송장)가 기업의 요구사항을 충족할 수 있는지 검토합니다. SAP의 표준 기능에 워크플로우 설정, 사용자 권한 관리(Authorization), 비용 중심 할당(Cost Center)을 조합하면 많은 경우 커스터마이징 없이 요구사항을 만족할 수 있습니다.
2. 데이터 (Data) - 품질과 거버넌스의 강화
두 번째 원칙은 데이터 품질 관리와 거버넌스 모델 구축입니다. 깨끗하고 정확한 데이터는 Clean Core의 기반입니다.
실제 예시:
다중 시스템에서 고객 데이터가 산재되어 있는 기업을 생각해봅시다. 판매 시스템의 고객명, 회계 시스템의 고객명, 제조 시스템의 고객명이 모두 다르게 표기되어 있다면, 어느 데이터를 신뢰해야 할까요? Clean Core는 이러한 문제를 해결하기 위해 마스터 데이터 거버넌스(MDG, Master Data Governance)를 도입하여 고객 정보의 Single Source of Truth를 확보합니다. SAP MDG는 데이터 생성, 변경, 승인의 전 과정을 표준화하고 감시합니다.
3. 통합 (Integrations) - API 기반 표준화
세 번째 원칙은 시스템 간 연결을 API 기반으로 표준화하는 것입니다. OData API와 같은 표준 인터페이스를 활용하면 안전하고 유연한 시스템 연동이 가능합니다.
실제 예시:
기업의 SAP ERP, CRM 시스템, BI 플랫폼이 각각 다른 데이터를 관리하고 있다고 가정합시다. Clean Core 이전에는 각 시스템 간에 수십 개의 커스텀 인터페이스와 배치 프로세스가 존재했습니다. 이는 유지보수가 어렵고 데이터 불일치 위험이 높습니다. Clean Core에서는 SAP API Hub에서 제공하는 표준 OData 서비스를 활용하여 시스템 간 데이터 흐름을 통제합니다. 예를 들어 ERP의 고객 정보 변경 시 자동으로 CRM의 해당 고객 레코드를 업데이트하는 것을 표준 API 기반으로 구현합니다.
4. 확장성 (Extensibility) - 코어와 분리된 개발
네 번째 원칙은 핵심 시스템을 분리하고 필요한 확장 기능을 안전하게 구현하는 것입니다. SAP BTP(Business Technology Platform)가 핵심 역할을 합니다.
실제 예시:
제조업 기업이 기존 ERP의 생산 계획 로직을 변경하고 싶다고 가정합시다. 전통적인 방식에서는 ABAP 코드를 수정하거나 커스텀 테이블을 추가하는 방식을 사용했습니다. 이는 SAP의 정기 업데이트나 업그레이드 시 충돌(conflict)을 일으킬 수 있습니다. Clean Core에서는 기존의 표준 생산 계획 프로세스는 그대로 두고, SAP BTP 위에서 별도의 고급 계획 엔진(Advanced Planning Engine)을 개발합니다. 필요한 데이터는 표준 API를 통해 ERP 코어에서 가져오고, 최적화된 결과는 다시 ERP로 역동기화합니다. 이렇게 하면 ERP 코어는 깨끗하게 유지되면서도 기업의 차별적 요구사항을 충족할 수 있습니다.
5. 운영 (Operations) - 전반적인 관리 체계
다섯 번째 원칙은 전반적인 관리 체계 강화입니다. SAP Cloud ALM과 같은 도구를 활용한 모니터링과 지속적 개선이 필수적입니다.
실제 예시:
기업이 정기적인 패치 관리와 보안 업데이트를 자동화하고 싶다고 가정합시다. Clean Core 환경에서는 SAP Cloud ALM 대시보드를 통해 시스템의 현재 상태를 실시간으로 모니터링하고, 권장되는 패치와 업데이트를 자동으로 테스트하며, 비즈니스 영향도를 사전에 분석하여 문제를 예방합니다.
Clean Core의 구체적 효과와 ROI
Clean Core 도입 시 기업이 달성할 수 있는 구체적인 효과들은 다음과 같습니다.
커스터마이징 80% 감소
전통적인 ERP 구축에서는 기업 요구사항의 80~90%를 커스텀 개발로 충족했습니다. Clean Core에서는 기업의 비즈니스 모델을 표준 프로세스에 맞춰 조정(Fit to Standard)함으로써 커스터마이징을 80% 이상 감소시킵니다.
예시: 수입업체가 기존에는 16개의 커스텀 모듈을 운영했다면, Clean Core 전환 후에는 3~4개 수준으로 축소할 수 있습니다.
데이터베이스 크기 50% 축소
불필요한 커스텀 테이블, 중복 데이터, 유휴 마스터 데이터 제거를 통해 데이터베이스 크기를 상당히 줄입니다. 이는 스토리지 비용 절감뿐 아니라 시스템 성능 향상으로도 이어집니다.
예시: 1TB 규모의 ERP 데이터베이스를 500GB로 축소할 수 있으며, 이는 월간 클라우드 스토리지 비용에서 수천만 원의 절감을 의미합니다.
업그레이드 시간 및 비용 대폭 절감
표준에 가까운 시스템은 새로운 버전으로의 업그레이드가 훨씬 수월합니다. 기존 ECC에서 S/4HANA로의 마이그레이션이 18
24개월이 걸리던 것을 6
9개월로 단축할 수 있습니다.
예시: 대규모 기업에서 ERP 업그레이드 프로젝트의 전체 비용이 50억 원에서 20억 원으로 감소하고, 다운타임이 72시간에서 4시간 이내로 단축됩니다.
보안 및 컴플라이언스 개선
표준 시스템은 SAP의 최신 보안 패치를 즉시 적용할 수 있어 보안 취약점 노출 기간을 최소화합니다. 또한 규제 요구사항(GDPR, SOC 2 등)을 표준 기능으로 더 쉽게 충족할 수 있습니다.
Clean Core 구현 시 주의사항
Fit to Standard vs. Fit to Gap
Clean Core 구현의 핵심은 "기업 프로세스가 SAP를 따를 것인가, 아니면 SAP를 기업에 맞출 것인가"의 선택입니다. 이상적으로는 Fit to Standard 접근법을 우선으로 해야 하며, 정말 필요한 경우에만 Fit to Gap (커스터마이징)을 고려해야 합니다.
체크리스트:
- 이 기능이 정말 비즈니스 차별화에 필요한가?
- SAP 표준 기능으로 70% 이상을 충족할 수 있는가?
- 커스터마이징을 통해 얻는 이익이 유지보수 비용을 상쇄할 수 있는가?
CBO 분류 및 우선순위 지정
기존 시스템의 모든 커스터마이징과 확장 기능(CBO, Customer Business Object)을 다음과 같이 분류해야 합니다.
제거 (Remove): 사용하지 않는 기능이나 중복된 기능
표준 기능으로 흡수: S/4HANA의 표준 코드와 기능으로 대체 가능한 것
LoB 또는 Cloud ABAP으로 전환: 비즈니스 차별화 요소이면서 차별화된 기술로 구현
BTP로 확장: 완전히 새로운 기능이나 혁신적인 요구사항
실제 예시:
SK C&C의 경우 Clean Core 전환 과정에서 기존 커스터마이징의 36%를 1단계에서 전환했으며, 그 중 Cloud ABAP 25%, BTP 11%로 분류하여 우선순위를 정했습니다.
단계별 전환 로드맵
Clean Core 전환은 한 번에 이루어지지 않습니다. 일반적인 로드맵은 다음과 같습니다.
Phase 1: 평가 및 계획 (3~4개월)
- 현재 시스템 상태 진단
- CBO 인벤토리 작성
- Clean Core 성숙도 평가
Phase 2: 파일럿 구현 (6~8개월)
- 핵심 비즈니스 프로세스부터 시작
- BTP와 Cloud ABAP 활용 검증
- 팀 역량 강화 및 교육
Phase 3: 확대 적용 (9~12개월)
- 전체 프로세스로 확대
- API 통합 표준화
- 데이터 거버넌스 정규화
Phase 4: 지속적 최적화 (진행 중)
- SAP 신기능 지속적 도입
- AI/ML 기능 활용
- 비용 최적화
Clean Core와 기술 스택
Clean Core 구현을 위해 다음과 같은 SAP 기술들이 함께 사용됩니다.
SAP BTP (Business Technology Platform)
BTP는 Clean Core의 "확장 플랫폼" 역할을 합니다. 클라우드 기반의 이 플랫폼에서는 Node.js, Java, Python 등 다양한 언어로 개발할 수 있으며, SAP의 표준 기능으로 구현할 수 없는 차별화된 기능들을 안전하게 구현합니다.
BTP의 구현 방식:
- Fiori 기반: ERP 데이터를 활용하는 관점에서 UI를 구현. 빠른 구현이 가능하며 ERP 데이터와의 동기화가 중심
- Freestyle: 사용자 중심의 독립적인 UI/UX를 구현. 복잡한 사용자 환경이나 외부 데이터 통합이 필요할 때 사용
실제 예시:
기업의 고객 대시보드를 구현한다면, Fiori 방식으로는 ERP의 기본 판매 데이터, 미수금, 신용한도 정보를 조합한 표준형 대시보드를 빠르게 만들 수 있습니다. Freestyle 방식으로는 외부 날씨 데이터, 실시간 재고 정보, 머신러닝 기반 수요 예측을 종합한 고도화된 대시보드를 구현할 수 있습니다.
SAP Cloud ABAP
기존 ABAP 프로그래밍 경험을 활용하면서도 클라우드 네이티브 방식으로 개발할 수 있는 환경입니다. 표준 코어에서 한 단계 확장된 로직이 필요할 때 사용합니다.
OData API와 SAP API Hub
시스템 간 데이터 흐름을 표준화하는 도구입니다. REST 기반의 OData 프로토콜을 통해 ERP 데이터에 접근하고 변경할 수 있습니다.
Clean Core의 라이선스 영향
Clean Core 도입 시 기존의 SAP 라이선싱 방식도 변경됩니다.
기존 방식 (Non-Clean Core):
- 사용자당 고정 라이선스 (Per-User License)
- 모든 기능에 대해 라이선싱 필요
Clean Core 방식:
- FUE (Full Usage Equivalents): 핵심 ERP 사용자 라이선스
- DA (Digital Access): 비핵심 포탈 및 모바일 접근 라이선스
- LoB (Line of Business): 특정 비즈니스 라인 단위 라이선싱
- BTP: 클라우드 확장 기능에 대한 별도 라이선싱
이러한 라이선싱 구조는 기업의 실제 사용 패턴에 맞춰 비용을 최적화할 수 있도록 설계되었습니다.
Clean Core는 단순한 기술적 아키텍처가 아니라 기업의 디지털 혁신을 위한 경영 패러다임의 전환입니다. 5가지 핵심 원칙(프로세스, 데이터, 통합, 확장성, 운영)을 통해 복잡하게 얽혀있던 레거시 시스템을 현대적이고 민첩한 플랫폼으로 재탄생시킵니다.
특히 빠르게 변화하는 비즈니스 환경 속에서 기업이 경쟁력을 유지하려면, 핵심 시스템은 표준에 가까워야 하고, 차별화 기능은 빠르게 개발하고 갱신할 수 있어야 합니다. Clean Core는 이 두 가지 요구사항을 동시에 만족시키는 솔루션인 것입니다.
기업의 ERP 현대화를 고민하는 CIO, 데이터 리더라면 Clean Core의 기본 원칙을 이해하고, 단계적인 전환 로드맵을 수립하여 실질적인 비즈니스 가치 창출로 나아가야 할 시점입니다.
'● Data Insights > System' 카테고리의 다른 글
| Databricks 기술 가이드: Delta Lake, Apache Spark, 그리고 최신 플랫폼 기능 (1) | 2025.11.27 |
|---|---|
| Digital Twin: 현실과 가상이 만나는 미래 기술 (2) | 2025.11.21 |
| ERP 시장 현황과 주요 시스템 비교 분석 (0) | 2025.11.18 |
| SAP를 처음 배우는 사람을 위한 현실적인 이해 순서 (0) | 2025.11.17 |
| Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric 비교 분석 (0) | 2025.11.07 |