“오늘 5분 인터뷰는 BearingPoint의 Gideon Pappie (Data & Analytics Consultant), Nathan Meibergen (Senior Analytics Consultant), Sanne Legtenberg (Business Consultant) 세 분과 함께 BearingPoint에서 비즈니스 컨설팅 분야에 Neo4j의 그래프 기술을 어떻게 활용하는지 알아보는 시간을 가질 거예요.”
이번 대화에서 Gideon, Nathan, Sanne은 BearingPoint의 비즈니스 기술 및 분석 팀이 어떻게 긴밀하게 협력하는지, 그리고 비즈니스 문제점 식별부터 전체 스택 그래프 솔루션 설계 및 구현에 이르기까지 전체 프로세스를 어떻게 진행하는지 설명해 줄 거예요.
Julia Astashkina: 안녕하세요! 그래프 기술에 익숙하지 않은 분들을 위해 그래프 기술이 무엇인지 간단하게 설명해주실 수 있을까요?
Gideon Pappie: Graph Database는 데이터를 저장하는 새로운 방식이에요. 기존 데이터베이스는 데이터 엔터티를 저장하는 데 집중하지만, Graph Database는 데이터 엔터티 간의 관계를 명시적으로 저장한다는 점이 다르죠.
예를 들어, 일반 데이터베이스에서는 Nathan, Sanne, 그리고 저를 각각 다른 행에 저장하고, 저희 모두 BearingPoint에 다닌다는 정보만 담을 수 있어요. 하지만 Graph Database에서는 저희 사이의 관계, 예를 들어 '동료'라는 관계까지 저장할 수 있죠. 이런 방식으로 데이터를 저장하면 여러 가지 장점이 있답니다.
Julia Astashkina: 고객 입장에서 어떤 장점을 누릴 수 있을까요?
Gideon Pappie: 데이터 엔터티 간의 관계를 저장하면 데이터가 어떻게 연결되어 있는지 더 명확하게 파악할 수 있어요. 기존 방식으로 데이터를 저장했다면 놓쳤을 관계를 발견할 수도 있고요.
Graph Database를 사용하면 가지고 있는 모든 데이터를 쉽게 연결할 수 있고, 확장성도 뛰어나요. 데이터를 검색하는 방식도 달라지죠. 관계가 이미 저장되어 있기 때문에 훨씬 쉽고 빠르게 데이터를 검색해서 고객에 대한 360도 뷰를 만들 수 있어요. 그래프 기술은 정말 다양한 분야에 적용할 수 있고, 데이터를 통해 더 쉽게 인사이트를 얻을 수 있도록 도와준답니다.
Julia: BearingPoint는 이런 종류의 구현을 성공적으로 수행하기 위해 어떤 전문성을 갖추고 있나요?
Nathan Meibergen: 가장 중요한 건 강력한 비즈니스 전문성을 갖추고 있다는 점이에요. 이걸 통해 실제 비즈니스 문제를 파악하고, 구현을 구성할 수 있죠. 다음으로, 저희는 기술 및 분석 전문성을 가지고 Data Model을 만들고, 아키텍처에 Neo4j를 구현하고, 실제로 작동하는 소프트웨어를 개발하고, 그래프 기술을 활용해서 고급 분석을 수행할 수 있어요.
BearingPoint에서는 비즈니스 기술 팀과 분석 팀이 긴밀하게 협력하기 때문에 비즈니스 문제 식별부터 풀 스택 그래프 솔루션 설계 및 구현까지 전체 과정을 지원할 수 있다는 강점이 있죠.
Julia: 실제로 Graph Database를 사용했던 사례가 있다면 몇 가지 소개해주실 수 있을까요?
Nathan: 여러 고객사의 구현을 지원했는데, 그 중에서 두 가지 사례를 소개해 드릴게요. 한 고객사인 지식 연구소는 모든 텍스트 데이터에 대해 더 나은 구조를 제공하고, 인사이트를 얻고, 더 나은 개인화된 검색 결과를 제공할 수 있는 방법을 찾고 있었어요.
그래서 저희가 Knowledge Graph를 구축해 드렸죠. 모든 지식을 담은 Graph Database인데, 지식 연구소에 딱 필요한 솔루션이었어요. 그리고 이 Graph Database를 기반으로 최종 사용자가 데이터베이스에 질문할 수 있는 웹 기반 애플리케이션을 개발했어요.
또 다른 좋은 예시는 리소스 그래프에요. 그래프의 장점은 HR 목적을 위해 직원에 대한 모든 객체에 대한 360도 뷰를 쉽게 제공할 수 있다는 점이죠. 이 리소스 그래프의 목표는 인력, 그들의 기술, 역량, 진행 중인 프로젝트, 그들 사이의 연결 등에 대한 통찰력을 제공하는 것이에요.
무엇보다도 이는 더 나은 직원 프로젝트, 전문 지식을 기반으로 부족한 기술과 중요한 직원을 식별하고 채용 정책을 수립하는 데 도움이 될 수 있어요.
줄리아: 이런 종류의 프로젝트는 어떻게 처리하시나요?
산네 레텐베르그: 우선, BearingPoint에서는 이 점을 중요하게 생각해요. 저희는 항상 다양한 비즈니스 관점에서 다양한 서비스 라인과 협력하고 있어요. 결국 저희는 고객에게 가치를 더하고 싶은 비즈니스 컨설팅 회사니까요. 이는 또한 저희가 기술을 목적을 위한 수단으로 본다는 것을 의미하기도 해요.
저희는 항상 고객의 문제나 목표를 식별하는 것부터 시작해요. 고객 조직의 문제점과 기회를 파악하고, 그에 맞는 솔루션, 즉 Graph Database가 될 수 있는 솔루션을 찾는 거죠. 그런 다음 잠재 사용자에 대한 기대에 맞춰 고객과 조율해요. 사용 사례를 설계하고 어떤 데이터 소스가 관련성이 있는지 파악하고요.
클라이언트가 제공한 모든 정보를 기반으로, 저희는 기술 팀(예: 다양한 데이터 소스를 모두 연결하고 실제 스크립트를 작성하여 작동하도록 할 수 있는 데이터 및 분석 팀)을 활용하는 MPP(Massively Parallel Processing) 버전을 향해 작업할 수 있어요.
이것이 바로 저희가 비즈니스와 기술을 실제로 일치시키는 방식이에요. 고객에게 실제로 가치를 더하는 비즈니스 목표를 달성하기 위해 지식을 하나로 묶는 거죠.
- 5분 인터뷰
에이치시스템즈의 LogTree는 Neo4j 기반 GraphRAG 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 지식그래프화하고 자연어 질의로 즉시 답을 제공합니다.
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