지식 그래프: 민첩한 비즈니스를 위한 컨텍스트 기반 데이터 활용 (신간 안내)

• Machine Learning

Knowledge Graph는 1972년에 처음 만들어진 용어니까, 거의 반세기 동안 존재해 왔네요. 2012년 구글이 Knowledge Graph를 발표하기 전까지는 오랫동안 학계에서 쇠퇴기를 겪을 수밖에 없었어요. 하지만 이후 Knowledge Graph는 정말 비약적으로 발전해서 이제는 되돌릴 수 없게 되었죠.

지난 10년 동안 Machine Learning(ML)과 인공지능(AI)은 엄청나게 성장했는데요. 데이터에 인텔리전스와 컨텍스트를 추가하는 능력 덕분에 Knowledge Graph는 ML과 AI를 더욱 안정적이고 강력하며 신뢰할 수 있고 설명 가능하게 만드는 데 사용되고 있어요. 이 두 기술이 융합되면서 Knowledge Graph의 성장과 필요성이 커지는 건 당연한 일이겠죠?

그래서 지금이 딱 좋은 시점인 것 같아요. 여러분께 공유할 흥미로운 소식이 있거든요!

바로 O'Reilly: 지식 그래프: 반응형 비즈니스를 위한 상황별 데이터 라는 책이에요. 비즈니스 리더, 데이터 과학자, 개발자를 위한 실용적인 가이드랍니다.

지식 그래프 엿보기: 반응형 비즈니스를 위한 상황별 데이터

데이터는 현대 기업에게 정말 중요한 자산이죠. 하지만 데이터는 정보와 실행 가능한 통찰력을 얻을 때 비로소 진정한 가치를 발휘해요. 데이터 관리 및 활용은 보통 최고 데이터 책임자(CDO)의 역할인데요. 2021년 NVP 빅데이터 및 AI 경영진 설문조사에서 응답자의 76.0%가 최고 데이터 책임자 또는 최고 분석 책임자 역할을 맡았다고 해요. 그런데 흥미로운 점은, 단지 39.3%만이 데이터를 '비즈니스 자산'으로 여겼다는 거죠.

조직들은 평균적으로 200만 달러를 비효율적인 데이터 관리 때문에 매년 손해본다고 해요. 데이터 볼륨과 소스가 너무 빠르게 증가하고 진화하기 때문에, 조직들이 데이터를 활용해서 통찰력을 얻기가 점점 더 어려워지고 있는 거죠.

Knowledge Graph의 역할

Knowledge Graph는 컨텍스트와 관계를 통해 데이터에 인텔리전스를 더해줘요. Knowledge Graph는 관련된 데이터를 찾을 수 있는 단 하나의 장소를 만들어주고, 중요한 정보를 해석하고 행동으로 옮길 수 있도록 도와주죠. 의미가 풍부하게 연결된 데이터를 통해 복잡한 Queries에 대한 더 나은 답변을 제공하고, 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 가장 효율적인 경로를 찾을 수 있게 해줘요.

Knowledge Graph는 어떻게 데이터에 인텔리전스를 불어넣을까요? 바로 "조직 원칙"을 통해서예요.

은 그래프에서 의미를 더 잘 추출하고 추론과 지식 발견을 지원하기 위해 연결된 컨텍스트를 추가하는 데이터(메타데이터) 구성의 추가 계층이에요. 애플리케이션에 스마트 행동을 반복적으로 인코딩하는 대신, Knowledge Graph는 이를 데이터에 직접 한 번 인코딩해요. 이렇게 스마트해진 데이터는 재사용을 촉진하는 동시에 중복과 불일치를 줄여주죠.

좀 더 자세히 말하자면, 정리 원칙에는 여러 가지가 있는데, 이를 Semantic이라고 불러요. 동의어 링, 분류 체계, 온톨로지와 같은 통제된 어휘부터 엔터티 해결 및 분석, 태그 지정, 분류, 심지어 AI까지 포함하죠.

Knowledge Graph는 다차원적이고 다면적이며 다양한 Use Case에 적합해요. 데이터 관리와 분석을 포괄하며, 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있어요. 바로 행동 Knowledge Graph와 의사결정 Knowledge Graph죠.

실행 Knowledge Graph

실행 Knowledge Graph는 데이터 보증, 발견 또는 통찰력을 제공해서 프로세스를 더 효과적으로 자동화하고 조치를 취할 수 있는 방법을 제시해요. 데이터 보증은 데이터 집계, 검증 및 거버넌스에 중점을 두는 반면, 데이터 통찰력은 단순히 정보의 가시성을 넘어서 새로운 지식의 탐색, 추론 및 추론에 초점을 맞추죠.

Knowledge Graph 활용 사례를 몇 가지 예로 들어볼게요. 데이터 거버넌스 및 규정 준수, 위험 관리, 증강된 MDM, X-360, AML, 근본 원인 분석 등 정말 다양하죠. 실행 가능한 Knowledge Graph는 데이터 보증과 근본적인 가시성을 제공해줘요.

결정 Knowledge Graph

의사결정 Knowledge Graph는 분석, Machine Learning, 데이터 과학에 사용돼서 데이터 추세를 파악하고 의사결정을 개선하는 데 도움을 줘요.

의사결정 Knowledge Graph의 Use Case로는 사기 탐지, 위험 분석, 추적 및 추적, 환자 여정 분석, 기능 엔지니어링, Knowledge Graph 완성 등이 있어요. 의사결정 Knowledge Graph는 더 나은 예측과 더 많은 혁신을 가능하게 해준답니다.

이 모든 Use Case의 공통점은 바로 관계라는 점이에요. 관계는 행동을 예측하는 데 매우 중요한 역할을 하지만, 대규모로 처리하기가 어려워서 간과되는 경우가 많았죠. Knowledge Graph는 이러한 관계를 무시하지 않고, 데이터 보증 및 통찰력을 위해 분석 및 Machine Learning 워크플로우에 통합해요.

결과적으로 거버넌스 및 규정 준수가 개선되고, 완전한 가시성을 확보하며, 효율성이 향상되고, 더 나은 의사 결정을 위한 더 정확한 예측이 가능해져요.

상황별 AI를 위한 Knowledge Graph

Knowledge Graph는 상황별 AI에서도 매우 중요한 역할을 해요. Knowledge Graph는 AI에 연결된 컨텍스트를 제공함으로써 AI를 더욱 신뢰할 수 있고 정확하게 만들고, 더 나은 추론을 가능하게 해준답니다.

혁신을 위한 Knowledge Graph

디지털 트윈은 현재 제조, 발전소, 공급망, 제약 등 다양한 산업에서 큰 인기를 얻고 있어요.

디지털 트윈은 향상된 비즈니스 결과를 달성하기 위해 성과를 이해하고 예측하며 최적화하는 데 사용되는 자산과 프로세스를 소프트웨어로 표현한 것이에요.

여기서 Knowledge Graph가 중요한 역할을 하는 이유는 디지털 트윈의 분석, 알고리즘 및 시뮬레이션을 위한 상황별 청사진을 제공해서 향후 설계에 대한 더 나은 예측 유지 관리 모델과 가상 시나리오를 가능하게 한다는 점이에요.

Knowledge Graph가 비즈니스를 변화시키고 있어요

데이터 사일로 연결부터 데이터 패브릭 구축, Machine Learning 및 AI 채택 가속화, 디지털 트윈을 위한 청사진 제공에 이르기까지 Knowledge Graph는 기초가 되며 기업이 경쟁력을 갖추고 성공할 수 있도록 도와줘요.

이 책에서 얻을 수 있는 핵심 내용은 다음 세 가지예요.

• Knowledge Graph는 인텔리전스를 데이터로 구현해요.
• Knowledge Graph는 관리부터 분석, Machine Learning까지 데이터 스펙트럼 전반에 걸쳐 다양한 사용 사례에 적합해요.
• Knowledge Graph는 데이터 사일로를 연결하고 데이터 패브릭 및 디지털 트윈과 같은 혁신적인 애플리케이션의 기반을 형성해요.

고객의 67% 이상이 데이터 스펙트럼 전반에 걸쳐 다양한 사용 사례에 대한 Knowledge Graph를 구현했다는 건 놀라운 일이 아니죠. UBS의 데이터 거버넌스, Standard Chartered의 위험 관리, Qualicorp의 고객 360, NASA에서 기술 발견, 알리안츠의 사기 적발, 미 육군 BOM 관리, AstraZeneca의 환자 여정 분석, TCS의 디지털 트윈 등 정말 다양해요.

“Knowledge Graph는 조직의 차세대 혁신과 경쟁 우위를 주도하고 있어요.”

웹 세미나 "저자를 만나다"에 참여해서 9월 14일 또는 9월 21일에 Knowledge Graph를 사용하여 주요 비즈니스 결정을 내리는 방법에 대해 전문가의 의견을 들어보세요.

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