이동유형 101 vs 103·105 — 입고 2단계 차이 #shorts #SAP #MM
이 글이 답하는 질문 입고 처리를 분명히 했는데 창고 담당자는 "재고가 안 보인다"고 하고, 구매 담당자는 "왜 아직 송장 처리가 안 되냐"고 합니다. 시스템을 열어보면 수량은 분명히 들어와 있습니다. 이런 상황의 대부분은 어떤 이동유형으로 입고했는지 에서 갈립니다. 입고를 한 번에 끝
ServiceException 없이 500 — 매핑 3가지 #shorts #SAP #CAPJava
개요: 왜 모든 오류가 500으로 나가는가 CAP Java로 서비스를 개발하다 보면, 핸들러 안에서 발생한 예외가 아무 처리 없이 그대로 올라가 클라이언트에게 500 Internal Server Error 로 반환되는 상황을 자주 만납니다. 재고 부족처럼 명백한 "업무 오류"조차 500
OB52 vs MMPV — 마감 기간이 두 개인 이유 #shorts #SAP #FI
📖 개요 — 마감 기간이 왜 두 개인가 월초마다 반복되는 미스터리가 있습니다. 회계팀은 분명히 전기기간을 열어놨다고 하는데, 자재 입고(MIGO)를 치면 "기간이 마감되었습니다" 메시지가 뜨는 상황입니다. 원인은 SAP ERP(ECC 6.0)와 S/4HANA가 FI 전기기간(OB52)
MARM 없이 직접 나누면 오차 3가지 #shorts #SAP #ABAP
📖 개요: 왜 "그냥 12로 나누면" 안 되는가 자재를 낱개(EA)로 관리하면서 출하는 박스(KAR), 창고 적치는 팔레트(PAL)로 하는 것은 물류 현장의 일상입니다. 이때 ABAP 개발자가 가장 흔히 저지르는 실수가 lv_box = lv_ea / 12 같은 하드코딩 나눗셈입니다.
계정유형 섞어쓰기 그만 — 전기키 갈리는 기준 #shorts #SAP #FI
📖 개요 — 이 글에서 얻을 수 있는 것 SAP FI에서 전표를 입력하다 보면 "이 전기키로는 이 계정을 쓸 수 없습니다" 같은 메시지에 자주 부딪힙니다. 그 뿌리에는 계정유형(Account Type) S·D·K·M·A라는 다섯 글자가 있습니다. 이 글은 계정유형이 전기키(Postin
S/4HANA vs BTP — 온프레미스 연동 실수 3가지 #shorts #SAP #S4HANA
📖 온프레미스 S/4HANA와 BTP, 왜 함께 쓰는가 많은 기업이 S/4HANA를 온프레미스(자사 데이터센터 또는 프라이빗 클라우드)에 운영하면서도, 확장 기능·모바일 앱·파트너 연동은 SAP BTP(Business Technology Platform) 위에 구축합니다. 핵심 배경은
Calculation View 성능 90% 병목의 진짜 원인 #shorts #SAP #HANA
개요 — 이 글에서 얻어갈 것 Calculation View는 SAP HANA 모델링의 중심축이지만, 잘못 설계하면 수 초에서 수 분까지 응답이 느려지는 대표적인 병목 지점이기도 합니다. 이 글은 "왜 느려지는가"를 엔진 동작 원리 수준에서 짚고, PlanViz와 Explain Plan
CAP Java 롤백 catch 그만 — ChangeSet 격리 #shorts #SAP #CAPJava
📖 개요: CAP Java 트랜잭션 롤백, 왜 자꾸 어긋나는가 SAP CAP(Cloud Application Programming Model) for Java는 개발자가 트랜잭션 경계를 직접 열고 닫지 않아도 되도록 ChangeSet 컨텍스트 라는 추상화를 제공합니다. 편리하지만, 이
CAP @Before vs @On vs @After 핸들러 차이 #shorts #SAP #CAPJava
개요 — 핸들러 실행 순서를 알아야 하는 이유 CAP Java(SAP Cloud Application Programming Model, Java 런타임)에서 커스텀 비즈니스 로직은 @Before , @On , @After 세 페이즈(Phase)의 이벤트 핸들러로 작성합니다. 이 세 페이
HANA 계산 컬럼 vs SELECT — 실측 성능 비교 #shorts #SAP #HANA
📖 개요와 이 글의 목표 SAP HANA Cloud에서 수량 × 단가 × (1 - 할인율) 같은 파생 값을 어디서 계산할지는 생각보다 성능에 큰 영향을 줍니다. 테이블에 계산형 컬럼(Generated/Calculated Column)으로 미리 정의해 두는 방식과, 매번 SELECT 문
SU24 vs Manual 권한 — PFCG 자동 제안 활용법 #shorts #SAP #SU24
📖 개요 및 이 글에서 얻을 수 있는 것 PFCG에서 역할을 만들 때마다 권한 오브젝트를 수동으로 하나씩 추가하고 계신가요? 그 방식은 당장은 빠르지만, 트랜잭션이 수백 개로 늘어나면 어떤 권한이 왜 들어갔는지 아무도 모르는 상태가 됩니다. 이 글은 SU24(권한 제안값 유지보수)를
[AI 뉴스] 2026-07-30 — Claude 암호화 약점 발견 · GPT-5.6 · Gemini 3.6 Flash
오늘의 AI 뉴스 종합 — GPT-5.6 생태계 확장과 AI의 과학 연구 진출 오늘 AI 업계의 흐름은 크게 두 갈래로 요약됩니다. 하나는 OpenAI가 GPT-5.6의 3계층 모델 체계를 앞세워 벤치마크 성능과 학술 연구 지원까지 전방위로 영향력을 넓히는 모습이고, 다른 하나는 AI가
[AI 뉴스] 2026-07-29 — 클로드 유출 · DeepSeek 컴퓨팅 격차 · Gemini 3.6 Flash
2026년 7월 마지막 주, AI 업계는 '신뢰'와 '확장'이라는 두 키워드가 교차하는 한 주를 보내고 있습니다. 앤트로픽은 클로드 공유 대화가 구글 검색에 대거 노출되는 프라이버시 사고로 곤욕을 치른 반면, 같은 회사의 Claude Design은 디자인 툴 시장의 판도를 흔들며 기대를
CAP jest vs cds.test — 단위 테스트 뭘 써야? #shorts #SAP #CAP
개요 — jest만으로는 왜 CAP 테스트가 실패하는가 SAP CAP(Cloud Application Programming Model) 프로젝트에서 jest를 설치하고 서비스 핸들러를 테스트하려다 Cannot read properties of undefined , No service d
SU53 아직도 모른다면? 권한 오류 30초 해결 #shorts #SAP #SU53
1. "You are not authorized" — 권한 오류가 터지는 순간 SAP S/4HANA(2022/2023 온프레미스 및 Private Cloud Edition 기준)를 쓰다 보면 누구나 한 번은 만나는 메시지가 있습니다. 화면 하단 상태 표시줄에 뜨는 You are not
[AI 뉴스] 2026-07-22 — Claude Fable 5 수학 난제 · Gemini 3.6 Flash
🤖 오늘의 AI 주요 뉴스 — 2026년 7월 22일 2026년 7월 22일, AI 업계는 수학 난제 해결부터 기업 보안 사고, 대형 IPO까지 굵직한 소식들로 가득했습니다. 앤트로픽의 Claude Fable 5가 수십 년 묵은 수학 난제를 돌파했고, 구글은 Gemini 3.6 시리즈
실사 CDS 뷰 — 절대 밟지 말 IKPF 실수 3가지 #shorts #SAP #ABAP
I_PhysicalInventoryDocument란? SAP S/4HANA 실사(재고조사) 문서를 조회하는 표준 VDM CDS 뷰입니다. 클래식 ABAP에서 IKPF 테이블을 직접 SELECT하던 방식을 대체합니다. 업그레이드 시 하위 호환성이 보장되고, 파생 필드와 텍스트 조인이 사전
[AI 뉴스] 2026-07-16 — LTM·앤트로픽 파트너십 · DeepSeek 창업자 세계 최부유
2026년 7월 16일 AI 업계는 엔터프라이즈 도입 가속화, 대규모 언어모델의 문화적 편향 연구, 그리고 안전성 규제 프레임워크를 둘러싼 굵직한 발표들로 채워졌다. 앤트로픽은 인도 IT 대기업 LTM과의 전략적 파트너십과 함께 Claude가 언어별로 다른 태도를 보인다는 흥미로운 연구
아직도 CONT vs DISC 헷갈려? HANA 분위수 핵심 #shorts #SAP #HANA
1. 왜 분위수 함수가 실무 분석의 핵심인가 매출 데이터, 응답 시간, 재고 회전율 같은 수치형 지표를 다룰 때 평균(AVG)만으로는 데이터의 진짜 모습을 놓치기 쉽습니다. 한 명의 초대형 고객이 전체 평균을 왜곡시키거나, 응답 시간의 상위 5%가 서비스 품질을 좌우하는 상황은 SAP
LAG vs LEAD 핵심비교 #shorts #SAP #HANA
1. 왜 LAG/LEAD가 필요한가 — 시계열 비교의 도전 매출, 재고, 센서 측정값, 로그 이벤트처럼 시간 축을 따라 흐르는 데이터를 분석할 때 가장 자주 등장하는 요구사항은 "이전 값 대비 얼마나 변했는가" 혹은 "다음 값과 비교했을 때 어떤 추세인가"입니다. 예를 들어 어제 대비