국내 멀티브랜드 외식 기업의 POS·ERP·구매 원가·매장 기준정보를 하나의 분석 허브로 통합하고,
매출·원가·손익·PMIX·발주 업무를 매일 의사결정 가능한 형태로 전환한 진행형 프로젝트입니다.
월마감 Excel에 의존하던 흐름을 조회·검증·예측 가능한 구조로 바꿨습니다.
83분석계 테이블
43업무 메뉴 구조
8사용자 메뉴얼
30DB 함수
구분
Before
After
데이터 위치
POS/FNB, ERP, Excel, 팀별 파일로 분산
PostgreSQL 분석계로 매출·비용·원가·매장 속성 통합
보고 방식
월·주·일 보고를 Excel로 수기 취합
일/주/YTD/MTD 리포트를 화면에서 조회·다운로드
손익 관리
재무팀 Excel 배부 자료 중심의 수기 작성
ERP 비용 + 매출 + 원가 업로드 + 배부 로직으로 내재화
AI 활용
AI가 붙을 데이터 기반 부족, 분석이 개별 업무에 고립
상권 AI 해설·자동 리포트·운영 감시로 확장 가능한 구조
실제 운영 화면입니다. 고객사명·매장명·실제 매출 및 원가 수치·내부 시스템 경로는 마스킹 처리되었습니다.
Fig. 01 · 영업분석상권분석 — 지도 기반 전국 매장 현황판
매장 위치와 상권 지표를 지도에 표시하고, 달성률·등급 기준으로 관리가 필요한 매장을 식별합니다.Fig. 02 · 영업분석주간 매출 동향 차트
당년실적·전년실적·당년목표를 주차 단위로 비교합니다.Fig. 03 · 손익분석코스트센터별 손익 (주요지표)
매출·비용·손익 지표를 조직 계층 구조로 조회합니다.Fig. 04 · 영업분석매장 등급 · 다지표 자동 산출
달성률·TC·TA를 합산해 S~D 등급으로 분류하고 주요 원인을 표시합니다.Fig. 05 · PMIX메뉴별 판매 분석
메뉴별 수량·금액·판매유형을 주차 단위로 분석합니다.Fig. 06 · 메뉴·레시피신규메뉴 코드 미매핑 검출
매출은 발생했으나 코드 매핑이 누락된 메뉴를 검출해 원가 반영 누락을 방지합니다.
증상 입력 기반 규칙 엔진으로 응급 신호를 우선 분리하고 권장 진료과를 제시하는 자가 트리아지 서비스.
Spring Boot · Flyway · PostgreSQL
About · Scott Park
기술 앞에서 멈추는 기업이 없도록
저는 AI 도구를 붙이는 컨설턴트가 아닙니다.
ERP, POS, Excel, 배치, 레거시 백오피스, Spring 기반 업무 시스템을
실제 운영 가능한 데이터 허브로 재구성해 온 실무형 AX 컨설턴트입니다.
26년간 커머스·ERP·운영 시스템을 다루면서 배운 것은,
현업의 언어를 시스템 구조로 번역하는 일이 가장 어렵고 가장 중요하다는 점입니다.
매출·원가·손익·메뉴·레시피·발주는 각 부서가 서로 다른 기준으로 부르고 있고,
그 기준을 하나로 정리하지 않으면 어떤 대시보드도 신뢰받지 못합니다.
그래서 대시보드를 먼저 만들지 않습니다.
현업이 매일 쓰는 업무 흐름을 먼저 이해하고, 그 위에 데이터 허브와 AI 운영 루프를 얹습니다.
진단에서 멈추지 않고 운영 가능한 형태로 만들어 인계합니다.
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현재 시스템 상태와 가장 오래 걸리는 보고 업무만 알려주시면,
30분 안에 어디서부터 손대야 할지 함께 정리해 드립니다.
