수집된 데이터에서 연결된 데이터로: Knowledge Graph가 세상을 바꾸는 방법

말레이시아 쿠알라룸푸르에 본사를 둔 APAC 총괄 관리자인 Brandon Richards와 싱가포르에 본사를 둔 APAC 부사장 Daniel Ng는 Neo4j에서 정말 중요한 분들이에요. 이 두 분이 Disruptive Tech Asia와 함께 그래프의 현재 상태와 앞으로의 전망에 대해 이야기 나눴다고 해요. (힌트: 어디를 보든 그래프가 보일 거에요!)

아직 Graph Database의 가치와 활용에 대해 잘 모르겠다면, 이 인터뷰를 통해 이 기술이 어떻게 사용되는지 더 잘 이해할 수 있을 거예요. 이미 그래프를 활용하고 있는 산업에 대한 인사이트를 얻고, 특히 Knowledge Graph가 왜 그렇게 강력한지 한번 알아볼까요?

재밌게 봐주세요!

수집된 데이터에서 연결된 데이터, Knowledge Graph에 이르기까지 데이터의 진화에 대해 말씀해 주실 수 있나요?

브랜든 리처즈: 관계형 데이터베이스는 비즈니스를 완전히 바꿔놓았죠. 기업들은 훨씬 더 많은 데이터를 수집하고 ERP, CRM 등 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있게 되었어요. 이건 현대 공학의 엄청난 발전이었지만, 사람들은 어느 순간 '하나의 사이즈'로는 *모든* 것에 다 맞출 수 없다는 걸 깨달았다고 생각해요. 특정 분야에서는 매우 훌륭했지만, 문제를 해결할 수 있는 다른 방법을 찾아야만 했죠.
그래서 NoSQL 데이터베이스가 등장하게 된 거예요. NoSQL은 기본적으로 관계형 데이터베이스가 잘 처리하지 못하는 특정 문제를 해결하기 위해 만들어진 데이터베이스거든요. 특히 연결된 데이터는 여전히 큰 문제였던 것 같아요. 모든 NoSQL 데이터베이스는 여전히 전통적인 기술을 사용하고 데이터를 연결하는 방법을 찾고 있었으니까요.

Graph Database는 이러한 문제와 관계형 데이터베이스 및 다른 SQL이 없는 데이터베이스의 약점을 해결하기 위해 등장했어요. 이 과정은 이전에는 데이터에 대해 상상도 못 했던 질문들을 이제 조직에서 할 수 있게 되면서 엄청난 변화를 가져왔죠. 이전에는 데이터가 그냥 개별적인 데이터 포인트에 불과했다면, 이제는 데이터의 연결이 데이터 소스만큼 중요하고 가치 있다는 것을 깨닫고 더 나은 통찰력과 더 나은 결정을 내리기 위해 조직에서 이를 활용해야 하는 시대가 온 거예요.

다니엘 응: Brandon의 말에 덧붙이자면, 저는 이 업계에 38년 동안 몸담아 왔어요. 저는 초당 수백만 개의 명령, 즉 MIP라는 신화에서 진화하는 것을 지켜봤죠. 요즘 젊은 세대는 아마 그 약어를 모를 텐데, 저는 딱 그 시대 사람이거든요. 데이터 진화의 관점에서 보면, 세상은 매초마다 데이터를 생성하고 있다는 것을 우리 모두가 알고 있어요.

오늘 우리가 하고 있는 일, 이 인터뷰를 녹음하는 것 자체가 데이터를 생산하는 일이죠. 소셜 미디어와 인터넷이 폭발적으로 증가하면서 전체 데이터 생산을 더욱 촉진하고 있어요. 그리고 우리는 정형 데이터에서 비정형 데이터로 이동하는 일련의 움직임과 동작을 거쳤는데, 이제 어떻게 한 곳에서 데이터를 수집할 수 있을까요?

비정형 데이터가 뭘까요? IoT(사물 인터넷), 신호, 사진 등은 보험을 신청할 때 양식을 작성하는 정형 데이터와 달리 비정형 데이터라고 할 수 있어요. 왜 양식에 이름은 30자, 주소는 60자, 성별은 1자, 전화번호는 7자로 제한하는 사각형이 있는지 다들 이해 못 하잖아요.

컴퓨터는 모든 기록에 대해 구조화될 거라고 기대하기 때문에 그렇게 되어있죠. 예를 들어 고속도로에서 누군가 당신과 부딪혔을 때, 내려서 사진을 찍고 보험을 청구하게 되잖아요. 그 사진의 구조화되지 않은 데이터를 보험 청구의 구조화된 데이터와 어떻게 연결할까요? 저는 그게 큰 도전이라고 생각해요. 그리고 여러 데이터베이스의 탄생과 우리 모두 인터넷 세상의 속도에 대해 이야기하고 있는데, 이걸 어떻게 연관시키는지는 속도 관점에서 봤을 때 큰 도전일 거예요.
그리고 세 사람이 아니라 300만 명에 대해 이야기하고 있기 때문에 확장성 문제가 발생하죠. 예를 들어 말레이시아 인구는 3천만 명이에요. Brandon이 언급한 "연결된 데이터"를 입력하면 후보 A, 후보 B 간의 관계를 이해해야 해요. 그런 의미에서 코로나19 접촉자 추적이 좋은 예시죠?

우리는 누가 당신 곁에 있었는지, 누가 당신 옆을 지나갔는지, 누가 가까이 왔는지 알아내야 해요. 행과 열로 구성된 테이블에서는 이걸 수행하는 데 시간이 너무 오래 걸려서 2주 안에 끝낼 수 없어요. 이게 바로 Brandon이 말한 관계형 데이터베이스죠. 하지만 그래프는 실제로 모든 데이터 포인트 사이의 관계를 구축하므로 거의 즉시 알 수 있고 조치를 취할 수 있어요.

세상이 세대 데이터에서 집단 데이터로 이동함에 따라, 애플리케이션에서 데이터를 연결해서 이제 데이터 포인트 간의 관계를 사용해 그 데이터 내의 보석 같은 지식을 공개할 수 있는 방법을 살펴볼 수 있는 훌륭한 사례가 많아요. 우리는 이걸 여러 번 입증했죠. 파나마 페이퍼스, 판도라 페이퍼, 코로나 접촉 추적, 사기 탐지 애플리케이션을 통해 연결된 데이터의 활용과 그래프 데이터 플랫폼의 활용이 무엇인지 세상에 보여줄 수 있어요. 추측해보세요. 우리는 이제 막 시작했을 뿐이에요.

Knowledge Graph가 그렇게 뛰어난 능력을 갖고 있다면 왜 아시아 전역의 기업들이 이 기술을 구현할 기회에 뛰어들지 않는 걸까요?

다니엘 응: 제가 먼저 이야기해도 될까요?

브랜든 리처즈: 그럼요. 응.

다니엘 응: 누가 뛰어들지 않는다고 말하나요? 뛰어들고 있어요.

브랜든 리처즈: 바로 그거죠.

다니엘 응: 맞아요? Brandon과 저는 매일, 솔직히 매시간마다 새로운 기술이 시작될 때마다 항상 이런 학습 곡선이 있는 잠재 고객과 이야기를 나눠요. 그게 뭐냐구요? Brandon, 여러분과 저는 이걸 처음 Neo4j가 시작했을 때, 작년에 "Graph Data Platform은 뭐고 Neo4j는 누구지?"라는 질문을 받았어요. 약간의 코미디를 더하자면, 실제로 사람들이 저에게 와서 "Neo4j는 암호처럼 들리네요."라고 말했어요.

그래서 우리는 "네, 잠긴 데이터의 비밀번호입니다."라고 말하죠. 귀하가 보유한 데이터의 가치가 잠겨있나요? Brandon이 여기 빈칸을 채우도록 하려고 하는데, 그들은 너무 열심히 뛰어다니고 있어요. 우리는 아시아 태평양 시장과 그래프 데이터 플랫폼을 공유하고 Knowledge Graph로 발전하는 데 1년을 보냈어요. 그 가치를 본 사람들은 뛰어들고 있죠.
그리고 확실히 모든 사람이 그 가치를 보고 있어요. 왜냐구요? 마지막 설명은 데이터에서 가치를 찾아내는 논리적 단계이기 때문이에요. 이는 내가 모르는 것을 찾은 다음, 지금은 내가 알고 있지만 예전에는 몰랐던 것에 대한 답을 찾는 측면에서 데이터가 어디로 가야 하는지에 대한 마인드 맵이죠. 그리고 고객을 위한 더 나은 솔루션을 생각해보세요.

브랜든 리처즈: 네. 저는 기업이 Knowledge Graph에 뛰어들었다는 다니엘의 말에 전적으로 동의해요. 우리는 매우 관심이 있고 광범위한 사용 사례에서 Knowledge Graph를 사용하기 시작한 사람들로 가득하죠. 오픈 소스인 무료 버전, 즉 커뮤니티 버전으로 시작하는 경우가 많아요. 그들은 와서 그걸 가지고 놀 수 있죠.

사실, 우리는 Knowledge Graph에 대해 들어본 적이 없다고 생각했던 조직이 조직 내의 일부 프로젝트에 우리 커뮤니티 버전을 사용하고 있다는 사실을 항상 발견하고 있어요. 그래서 회사들도 그런 것 같아요. APAC에서 더 폭넓은 인식을 이끌어낸 영역 중 하나는 Gartner의 데이터 및 분석 분야 10대 동향이에요. 지난 3년 연속으로 그래프는 상위 10대 트렌드 중 하나였죠. 조직에서 실제로 보고서를 읽어보면 그래프가 10개 중 하나일 뿐이지만, 보고서 전체에서 그래프에 대해 이야기하고 있다는 것을 알게 될 거예요.

저는 그들이 설명 가능한 AI나 데이터 패브릭, 블록체인에 대해 이야기할 때 정말 흥미로웠다는 것을 알았어요. 이 모든 섹션에서는 그래프를 활용해서 특정 작업을 수행하는 방법에 대해 이야기하고 있죠. 그래프는 상위 10개 트렌드에 포함된 많은 다른 영역, 즉 다른 많은 트렌드를 활성화했어요. 저는 그래프를 데이터와 분석 분야에서 원하는 모든 작업을 수행할 수 있게 해주는 슈퍼 트렌드 중 하나로 봐요. 미래 지향적인 조직에서는 "데이터를 어떻게 활용할 수 있을까? 통찰력을 어떻게 얻을 수 있을까?"라고 묻죠. 그들은 Gartner와 같은 분석가에게 가서 우리가 노력을 어디에 투자해야 하는지, 데이터에서 어떻게 더 많은 가치를 얻어야 하는지에 대해 그들이 말하는 것을 알아내려고 노력할 거예요.

Knowledge Graph를 지적하고 있어서 그런 일이 일어나는 것 같아요. 지금 차단제는 뭘까요? 제 생각에는 부분적으로는 Knowledge Graph가 무엇인지 교육하는 것뿐이에요. 우리 조직 내에서 이걸 어떻게 구현할까요? 어떻게 하면 좀 더 익숙해지고, 기술을 향상시킬 수 있을까요? 하지만 일반적으로 그래프의 장점 중 하나는 익히기가 매우 쉽다는 거예요. 개발자 수준, 실무자 수준, 데이터 과학 수준에서는 하루 만에 빠르게 학습할 수 있죠.

다니엘 응: 코드가 없어요.

브랜든 리처즈: 코드가 없어요. 하루 만에 기본이 뭔지 배우고 본격적으로 시작할 수 있기 때문에 그 기회에 뛰어들고 있는 것 같아요.

다양한 산업 분야에서 Knowledge Graph의 주목할만한 사용 사례는 무엇인가요?

브랜든 리처즈: 제가 먼저 이야기해볼까요? 확실히 금융 서비스에는 사기 탐지, 자금 세탁 방지, 유형 사용 사례, 위험 관리, 복잡한 엔터티 이해 등 실제 연결된 데이터 문제가 있어요. 사기가 일어나기 전에 막고 싶어하죠. 해당 프로세스를 자동화하고 4밀리초 이내에 이러한 10가지 패턴 중 하나를 찾아야 해요.

이러한 맥락에서 사이버 보안 사용 사례 같은 게 있죠. 그런 다음 제조에 들어가면, 서로 다른 프로세스를 모두 연결하는 복잡한 공급망을 이해하고 싶어해요. 또는 "우리의 자재 명세서는 어떻게 되나요?" 또는 "내 제품에 대한 전체 보기를 원합니다." - 이건 매우 복잡할 수 있어요.

또한 NASA와 같은 조직에서는 이미 알고 있던 질문에 답하기 위해 Knowledge Graph를 사용했고, 그 결과 화성에 2년이나 더 빨리 도착하는 변화를 만들어냈어요. 건강 관리 분야에서도 많은 발전이 일어나고 있죠. 의료를 개인화하고 비슷한 경로를 가진 사람들을 파악해서 환자에게 최적의 결과를 제공하는 방법을 찾는 거예요. 비슷한 경험을 한 사람들에게 어떤 치료법이 효과가 있었는지 찾아내면 최적화가 가능해지죠. 정말 흥미롭지 않나요?

제조업, 금융 서비스에 대해서는 이미 말씀드렸고, 소매업에서도 많은 활용이 이루어지고 있어요. 추천 엔진, 초개인화, 동적 가격 책정 엔진 등은 모두 빠르고 자동화된 결정을 내리기 위해 복잡하게 연결된 실시간 정보가 필요하다는 공통점을 가지고 있죠.

이런 예는 정말 많아요. 최근에 항공편을 예약했다면 거의 확실하게 Neo4j가 그 과정에 사용되었을 거예요. 소포를 보낼 때도 Neo4j가 라우팅 계산에 사용될 가능성이 크고요.

다니엘 응: 아마존에서 책을 살 때 "이 책을 구입한 사람들은 이 책도 구입했습니다."라는 메시지를 본 적 있으실 거예요. 그 뒤에 누가 있는지 아시나요? 바로 저희 Neo4j랍니다. 한 가지 더 말씀드리고 싶은 점은 저희가 특정 산업에만 국한되지 않는다는 거예요. 저희는 사용 사례에 따라 움직이죠. Brandon이 사기 탐지에 대해 이야기하면 많은 분들이 은행을 떠올리실 텐데요, 온라인 게임 회사들도 저희를 많이 찾아온답니다. 코로나 때문에 카지노에 직접 가지 못하게 되면서 온라인으로 즐기는 사람들이 늘어났거든요.

그러다 보니 사기 발생률도 높아지죠. 최근에는 소매업체에서도 "저희는 소매점인데 사기 탐지를 도와주실 수 있나요?"라는 문의가 많이 들어오고 있어요.

처음에는 '은행도 아닌데?'라고 생각했지만, 이건 수평적인 사용 사례라는 걸 깨달았죠. 정말 다양한 산업 분야에서 저희 솔루션이 활용되고 있어요.

어떤 Graph 기술이 다른 기술과 차별점을 가지며, 기업은 올바른 솔루션을 선택하기 위해 무엇을 고려해야 할까요?

브랜든 리처즈: 제가 먼저 이야기해도 될까요?

다니엘 응: 물론이죠. 하고 싶어 하시는 것 같네요.

브랜든 리처즈: 많은 조직과 기업들이 그래프 분야에 뛰어들고 있다는 사실이 정말 기뻐요. 그만큼 이 기술이 진짜이고, 앞으로도 계속 발전할 거라는 의미니까요. 덕분에 이 분야에 뛰어드는 새로운 회사들도 많아지고 있죠. 그런데 이들이 가장 먼저 집중하는 게 성능이라고 생각해요. "우리는 빨리 움직여야 한다, 누구보다 빠르게!" 이런 거죠. 하지만 Neo4j에서 얻은 중요한 교훈 중 하나는, 특히 그래프에서는 신뢰성, 즉 데이터 신뢰성이 정말 중요하다는 거예요. 데이터베이스는 데이터를 저장하고 검색하고 안전하게 유지해야 하잖아요. 데이터를 안전하게 지키지 못하면 큰 문제가 생기죠. 성능에만 너무 집중하다 보면 데이터 신뢰성이 떨어지는 경우가 많아요.

이게 저희가 가장 우려하는 부분 중 하나예요. 이 분야에 진출하는 대부분의 회사들이 성능과 확장성에 지나치게 집중한 나머지, 세 번째로 중요한 요소인 데이터 신뢰성을 간과하고 있어요. 저희에게는 데이터를 안전하게 유지하고 데이터베이스를 손상시키지 않는 것이 무엇보다 중요하다고 생각해요. Graph Database에서 데이터 손상은 다른 유형의 데이터 저장소보다 훨씬 더 심각한 문제거든요. 예를 들어볼게요. 관계형 데이터 저장소에서 데이터 하나가 손상되었다고 가정해 봐요. 그러면 그 손상된 데이터를 찾는 쿼리만 영향을 받겠죠. 하지만 Graph Database에서는 데이터 하나가 손상되면 그 데이터와 관련된 모든 쿼리가 손상돼요. "A와 B 사이의 최단 경로를 알고 싶다"고 쿼리했는데, 답변이 틀리게 나오는 거죠.

단일 쿼리뿐만 아니라 수천 개의 쿼리에 영향을 미칠 수 있다는 거예요. Graph Database의 손상은 정말 심각하며 절대 용납할 수 없어요. 엔지니어링 관점에서 저희는 신뢰성을 희생하지 않으면서 최대한 빠르게 진행하는 데 초점을 맞추고 있어요. 신뢰성을 희생하지 않고 최대한 확장하는 거죠. 하지만 둘 중 하나를 선택해야 한다면 언제나 신뢰성을 선택할 거예요. 먼저 시작한 회사의 성숙함에서 오는 차이점이라고 생각해요. 다른 회사들은 아직 그 교훈을 배우지 못했거나, 실제 운영 환경에 들어가면서 빠르게 배우고 있죠. 기업들은 "잠깐, 우리 데이터는 안전해야 해. 데이터를 안전하게 유지할 수 없다면..."이라고 말하게 될 거예요.

다니엘 응: 쓸모가 없어지죠.

브랜든 리처즈: 네, 제대로 된 운영 환경이라고 할 수 없어요. 대부분의 조직에서는 용납하지 않을 거예요.

그래프 분야를 조사하고 있다면 데이터 안정성을 핵심 요소로 고려해야 해요. 성능과 확장성도 중요하지만, 데이터 안정성도 반드시 확인해야 하죠. 덧붙여서, 회사에서 데이터가 안전하고 ACID를 준수하는 데이터베이스라고 주장한다고 해서 반드시 그런 건 아니에요. 직접 테스트해봐야 해요. POC 등을 통해 데이터 신뢰성을 반드시 테스트해야 해요. 그만큼 중요하니까요.

다니엘 응: Brandon은 겸손하네요. 데이터 보안 외에도 확장성과 성능 측면에서도 저희는 매우 뛰어난 성과를 거두고 있어요. 실제 데이터를 사용해서 10억 개가 아닌 1조 2천억 개의 관계를 20밀리초 안에 처리할 수 있다는 것을 입증했죠.

규모와 성능에 대해 이야기하자면, 이 정도는 되어야죠.

브랜든 리처즈: 마지막으로 한 가지만 더 덧붙이자면, 실제 고객들은 대규모 그래프를 사용하면서 엄청난 성능을 경험하고 있어요. 벤더들이 성능 벤치마크를 실행해서 결과를 발표하는 경우가 있는데... 저희는 천 배나 빠르다는 둥 온갖 주장을 듣게 되죠... 하지만 대부분은 엉터리인 경우가 많아요. 저희가 파악한 바로는 그래요.

다니엘 응: 그가 한 말을 꼭 인용해야겠네요.

APAC 지역에 대한 Neo4j의 계획은 무엇인가요?

브랜든 리처즈: 저희는 전 세계 어느 지역보다 APAC에서 가장 빠르게 성장하고 있어요. 정말 빠른 속도로 성장하고 있고, 채용도 활발하게 진행하고 있죠. 저희와 함께할 기술력을 갖춘 분이 있다면 언제든 연락 주세요. 저희는 모두가 알 만한 대기업들을 고객으로 확보하고 있어요.
말레이시아의 Air Asia 같은 회사는 고객에게 더 개인화된 서비스를 제공하기 위해 Neo4j로 마이그레이션했어요. 이 지역의 많은 대형 은행들도 기회를 엿보고 있고요. 은행, 정부, 제조업체, 소매업체 등 다양한 분야에서 Neo4j를 도입하고 있어요.

게임 회사, 생명 과학 회사들도 기회를 잡기 위해 노력하고 있죠. APAC 지역이 그래프 기술을 받아들일 준비가 되었다는 것을 보여주는 것 같아요.

Daniel Ng: 제가 덧붙이고 싶은 점은 Neo4j는 관리되는 성장을 중요하게 생각한다는 거예요. 우리는 올해 20명, 내년에는 5~15명을 채용하는 회사가 아니에요. 우리가 서비스를 제공하는 시장, 고객, 파트너를 위해 지속 가능한 비즈니스를 만들어야 하죠. 그리고 더 중요한 건, 우리 "nodes"를 위해서예요. 우리는 APAC 그래프에서 공정하고 서로 존중하기 위해 스스로를 "nodes"라고 불러요. 우리는 빠르게 성장하고 있지만, 앞으로 3년, 5년, 10년, 20년 동안 비즈니스가 지속 가능할지를 항상 고려하고 있어요. 이런 점을 염두에 두고 2021년에 회사를 여러 번 성장시켰답니다.

Brandon Richards: 맞아요.

Daniel, 최근 마케팅 및 커뮤니케이션 분야의 100대 파워 리더 중 한 명으로 선정되셨죠. CMO 위원회 이사이자 APAC 마케팅 부사장이기도 하신데요. 이러한 영예와 그것이 당신에게 어떤 의미인지 말씀해주실 수 있나요?

Daniel Ng: 솔직히, 제가 이 세상에 존재한다는 사실을 사람들이 알아주신다는 것에 겸손해지고 감사하고 놀랐어요. 하지만 이건 38년간의 기여, 시장에서 배운 점, Brandon과 같은 훌륭한 동료, 그리고 시장의 많은 좋은 친구들과 함께 일한 결과라고 생각해요. 흔히 상을 받는 사람이 무대에 서는 사람이지만, 그 사람을 그 자리까지 데려다 주기 위해 뒤에서 묵묵히 지원하는 많은 사람들을 보지 못하잖아요.
저는 그게 맞는 것 같아요. 이건 저뿐만 아니라 제가 받은 많은 지원, Neo4j와 같은 회사로부터 받은 인정에 대한 반영이라고 생각해요. 그리고 제 신조는 배우고, 기여하고, 이 두 가지를 하면서 행복해지는 거예요. 나머지는 그냥 따라오는 것 같아요.

Brandon Richards: 충분히 그럴 자격이 있죠. 제가 장담할 수 있어요. 정말 훌륭한 일을 하고 계시거든요.

Daniel Ng: 감사합니다.

Brandon Richards: 오늘 그래프와 APAC에서 일어나고 있는 일에 대해 이야기할 수 있는 기회를 주셔서 감사합니다. 이 그래프 여정에서 사람들의 질문에 답하거나 도움을 드릴 수 있기를 바라요. 그게 바로 우리가 여기 있는 이유니까요.

Daniel Ng: 말레이시아와 인도네시아의 모든 "nodes"에게 이 내용이 전달되기를 바라요. 오늘 행사를 주최해주신 Asia Online Publishing Group에 진심으로 감사드립니다. 정말 좋았어요. 마지막으로 한마디 덧붙이자면, 마음을 열어보세요! 여러분의 데이터를 위한 더 큰 세상이 있답니다. 모든 것을 통합하는 멋진 도구가 될 수 있어요. 하지만 마음에 들지 않는 부분을 발견할 수도 있고, 많은 고객들처럼 정말 좋아하는 부분을 찾을 수도 있다는 점을 염두에 두세요. 우리는 가치를 찾을 수 있는 기술을 제공하고 있어요.

탐색을 통해 여러분이 가진 것과 가지지 못한 것을 확인하고, 동시에 어떻게 발전할지에 대한 결정을 내릴 수 있을 거예요. 마지막으로 그래프를 인간화된 기술로 만들어 보세요. 마인드맵과 논리적 사고의 관점에서 적용해보시면 모두가 번성할 거라고 생각해요.

Brandon이 말씀하신 것처럼 APAC@neo4j.com으로 언제든지 문의해주세요. Neo4j.com은 많은 정보의 출처가 될 거예요. 청중과 소통할 수 있도록 도와주신 AOPG에게 다시 한번 감사드립니다.

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• APAC

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