그래프에서 지식 그래프로: Actioning 지식 그래프 vs. Decisioning 지식 그래프

• Machine Learning

경쟁 우위를 확보하려는 기업에게 지식의 힘을 활용하는 건 필수적이에요.

누구나 지식을 얻고, 자신이 아는 모든 것을 연결하고 싶어하죠. 하지만 데이터를 지식으로 바꾸는 건 아직도 진행 중인 노력이에요. 발전은 있었지만, 대부분의 데이터 환경은 아직 성숙하지 못했어요. 이제 데이터를 연결해서 관리하기 쉽고 유용하게 만들 차례인 거죠.

이 블로그 시리즈에서는 그래프부터 Knowledge Graph까지 다룰 거예요. 작은 것부터 시작해서 즉각적인 가치를 얻고, 외부로 확장하면서 무한한 통찰력을 향한 여정을 시작하는 거죠.

1부: 데이터 동향 및 과제
2부: 그래프가 Knowledge Graph가 되는 방법

Knowledge Graph의 세계는 지식 그 자체처럼 다면적이고 광범위하며 거의 끝이 없어요. 3부로 구성된 시리즈의 마지막 블로그에서는 Knowledge Graph의 두 가지 일반적인 범주에 대해 이야기해볼게요. 바로 Knowledge Graph와 Knowledge Graph죠.

데이터 관리를 위한 Knowledge Graph 실행

데이터 관리는 Knowledge Graph의 중요한 사용 사례 중 하나에요. Lyft나 Airbnb처럼 데이터를 기반으로 성장하는 기업들에게, 데이터 과학자가 최신 데이터를 쉽게 찾도록 돕는 건 정말 중요한 일이죠.

이 회사들은 Knowledge Graph를 이용해서 데이터 계보, 즉 데이터의 출처와 변환 과정 등을 캡처하는 메타데이터 허브를 만들었어요. Knowledge Graph는 복잡한 데이터 파이프라인을 모델링해주기 때문에, 데이터를 사용하는 사람과 만드는 사람을 쉽게 파악하고 새로운 데이터 소스를 통합하는 데도 도움이 된답니다.

데이터 출처에 대한 탄탄한 기반이 있으면, 데이터가 어디서 왔고 누가 만들고 사용하는지 확실하게 알 수 있어서 데이터를 더 효과적으로 활용할 수 있게 돼요.

데이터 관리 외에도, Knowledge Graph는 개인화나 추천 기능에도 활용돼요. 고객, 제품 등에 대한 모든 데이터를 360도로 통합해서 이탈 위험이 있는 고객을 찾아내거나, 고객을 붙잡을 수 있는 맞춤형 제안을 할 수도 있죠.

데이터 분석을 위한 Knowledge Graph 결정

Knowledge Graph는 최신 데이터 및 분석의 기초가 되는데요. Knowledge Graph에 캡처된 데이터를 활용하면 더 이상 상관관계를 추측할 필요가 없어요. 데이터에 내재된 모든 관계가 캡처되고 저장되니까요. 이렇게 Knowledge Graph는 데이터를 훨씬 더 정확하게 표현하고 예측력을 높여준답니다.

의사 결정 Knowledge Graph를 사용하면, 사람의 결정이든 알고리즘의 결정이든 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와줘요. 이런 결정들은 여러 방식으로 지원될 수 있는데, 한번 살펴볼까요?

Graph Query: Knowledge Graph에 대한 모든 질문에 대규모로 답변할 수 있어요. 보스턴 사이언티픽은 고급 쿼리를 사용해서 근본 원인을 분석하고, 결함을 유발하는 결함 있는 구성 요소의 조합을 찾아낸답니다 (일종의 추천 기능이 없는 추천 시스템인 셈이죠!).

Graph Algorithm: 두 지점 사이의 최단 경로 또는 가장 영향력 있는 고객과 같은 데이터 패턴을 식별할 수 있어요.

OrbitMI는 의사 결정 Knowledge Graph를 사용해서 컨테이너 선박의 복잡한 경로 계획을 수행하는데요. 길 찾기 알고리즘을 사용해서 1초 안에 해상 경로를 계획한다고 해요. Knowledge Graph는 SaaS 분석 서비스도 지원하죠. Knowledge Graph의 영향은 경제적일 뿐만 아니라, 복잡한 경로 계획의 효율성을 높여서 탄소 배출량을 6만 톤이나 줄여준다고 하니 정말 대단하죠?

Graph Query 및 Algorithm: Machine Learning을 위한 예측 기능도 발견할 수 있어요.

아스트라제네카는 Knowledge Graph에서 Graph Algorithm과 Machine Learning을 사용해서 환자 여정의 원형과 패턴을 식별해요. 이 연구를 통해 신장 질환 같은 질병에 대한 환자 결과를 개선하기 위한 조기 개입에 대한 영향력 있는 접점을 찾을 수 있었다고 합니다.

결론

실행 Knowledge Graph를 구축하든, 의사 결정 그래프를 구축하든, Neo4j는 가장 포괄적인 Knowledge Graph를 제공한다는 사실! Knowledge Graph는 데이터 관리, 데이터 분석, Machine Learning 등 다양한 분야에서 활용되고 있어요.

기업에서 Knowledge Graph의 힘을 활용해서 경쟁 우위를 확보하는 방법에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요? 그렇다면 무료 사본을 받아보세요! 그래프에서 Knowledge Graph까지: 무제한의 통찰력을 향한 짧은 여정.

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