모두가 데이터 과학자는 아니다: Sony Green과의 5분 인터뷰

"그래프는 테이블 형태의 데이터보다 사람이 사물에 대해 생각하는 방식과 훨씬 더 비슷해서 시작하기에 정말 좋은 지점이죠." Kineviz의 비즈니스 개발 이사이자 공동 창립자인 Sony Green님이 말했어요.

Kineviz의 GraphXR은 데이터 탐색에 속도, 성능, 그리고 유연성을 제공하는 브라우저 기반 시각화 도구에요.

이번 주 5분 인터뷰(GraphTour SF 2019)에서는 Sony Green과 그의 팀이 Neo4j를 GraphXR과 함께 어떻게 사용하는지 이야기 나눠볼게요.

Neo4j를 어떻게 활용하고 있나요?

Sony Green: GraphXR은 시각적 분석 도구인데요. 많은 분들이 데이터 시각화라고 하면 결과물을 떠올리시죠. 분석이 끝나고 마지막에 보여지는 것을 생각하는 거예요. 하지만 저희에게 그래프, 즉 데이터 시각화는 데이터를 탐색하고 분석하는 방법이고, 숫자만 봐서는 알 수 없는 것들을 배우는 방법이에요.

Neo4j가 그래프 공간을 정의했다는 점을 생각하면, 저희에게는 Neo4j와의 파트너십이 당연한 수순이었어요. 저희는 이미 시각화를 위해 그래프를 사용하고 있었거든요. 그래서 Neo4j의 기술을 활용하는 건 완벽한 조합이었죠. 레이블이 지정된 Property Graph는 정말 강력한 모델이에요.

Neo4j나 Graph Database에 대해 이야기할 때, 사람들은 이걸 전문적인 도구나 틈새 도구로 생각하는 경우가 많아요. 하지만 사실은 엄청나게 광범위한 가능성을 가지고 있고, 많은 요구사항을 충족할 수 있죠. 저희 생각에는 관계형 데이터베이스가 실제로 관계형 데이터베이스의 약속을 이행해야 한다고 봐요.

GraphXR에서 Neo4j를 사용해서 할 수 있는 건 데이터를 다른 방식으로 다루는 거예요. 그래프의 구조이면서도, 같은 맥락에서 기본적인 통계 데이터를 다룰 수 있는 거죠.

Neo4j를 선택한 이유는 무엇인가요?

Green: Neo4j가 제공하는 건 놀라운 수준의 유연성과 성능이고, GraphXR은 이걸 최대한 활용하도록 만들어졌어요.

그래프 분석에는 두 가지 접근 방식이 있어요. 엄청나게 큰 데이터 세트로 시작해서 특정 관심 주제를 집중적으로 파고들려는 사람들이 있고, 하나의 Node에서 시작해서 다른 것과의 연결을 추적하거나, 그 Node가 속한 패턴을 찾으려고 노력하는 사람들이 있죠.

서로 다른 데이터 세트를 통합하는 건 이런 분석에서 중요한 부분이에요. 그래서 저희는 GraphXR 내에서 이걸 최대한 쉽게 만들려고 노력했어요. 플랫 CSV를 가져와서 기존 Neo4j 데이터 세트나 다른 CSV에 연결하고, 시각화 도구 내에서 동적 모델링을 할 수 있는데, 이건 다른 사람들이 많이 보지 못했던 기능일 거예요.

이런 유형의 그래프 시각화 및 탐색에 대한 관심은 어디에서 나타나나요?

Green: 저희는 법 집행, 의료, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 분야의 기업들과 협력하고 있어요. 이런 범위의 Use Case를 지원할 수 있는 이유는 그래프가 데이터를 모델링하는 보편적인 방법이기 때문이에요.

한 가지 예로 NIH가 있어요. NIH는 NIAID, 즉 국립 알레르기 및 전염병 연구소를 통해 생물정보학 포털을 시작하고 있죠.

포털은 GraphXR을 기반으로 만들어졌어요. 이걸 통해 연구자들은 자신이 집중하고 있는 주제가 무엇이든 관련된 문서를 찾고, 명확하지 않았던 연관성을 탐색할 수 있죠. 여러분의 주제와 다른 주제에 대해 글을 쓴 작가가 있을 수도 있고, 실제로는 여러분이 인식하지 못했을 수도 있는 두 가지 주제를 연결하는 몇 가지 기본 과학이 있을 수도 있어요. 생물정보학 포털을 사용하면 이런 연결을 식별할 수 있답니다.

NIH가 처음에 우리에게 연락한 이유 중 하나는 그들이 이 데이터 세트의 기본 플랫폼으로 Neo4j를 사용하고 있기 때문이에요. 그들은 단순히 지식 관리 측면을 넘어 지도 전체에 걸쳐 전염병의 확산을 추적하거나 시계열 활동을 확인하는 등 다양한 용도를 모색하고 있죠.

강조하고 싶은 또 다른 영역이 있나요?

녹색: 우리가 많은 관심을 보인 분야 중 하나는 광범위한 법 집행 및 사이버 보안 분야에요. 테러리스트 위협, 인신매매 등을 식별하기 위해 소셜 미디어 및 기타 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하는 OSINT, 즉 오픈 소스 인텔리전스라는 분야가 있죠. 그리고 이걸 위해 그래프는 완벽한 은유가 될 수 있어요.

우리는 네덜란드의 한 학교와 협력하고 있어요. 국제 범죄 방지 아카데미인데요. 그들은 세계 최초의 공식 GraphXR 트레이너랍니다.

Anticrime Academy는 법 집행 기관과 협력하고, 민간 기관, 은행, 보험 회사와 협력해서 사기 조직을 찾고 있어요. 그런 종류의 분석에 정보를 제공할 수 있는 다양한 데이터 소스를 보는 건 정말 흥미롭죠.

예를 들어 결제 동작을 살펴보면 여러 사람이 동일한 신용 카드를 사용하는 걸 볼 수 있어요. 하지만 그게 그렇게 명백한 것이 아닐 수도 있죠. 단일 IP로 동일한 주문이 많이 들어올 수도 있구요. 누군가 자신의 IP를 마스킹하고 있을 수도 있겠죠. 우리는 사람들이 자신의 위치를 마스킹하기 때문에 전 세계에서 행동하는 사례를 봤어요. 아마도 거기에는 아무 일도 일어나지 않을 거예요. 어쩌면 있을 수도 있구요.

The Neo4j 트위터 트롤 샌드박스는 GraphXR의 예로 사용한 최초의 데이터세트 중 하나였어요. 정말 복잡한 잘못된 정보 캠페인과 거기에서 사용되는 전략을 볼 수 있다는 점에서 훌륭한 참고 자료가 될 수 있죠.

러시아 인터넷 연구 기관(IRA)이 한 일에서 특히 흥미로운 점 중 하나는 여러 각도에서 잘못된 정보가 나온다는 것이에요. 트롤들은 둘 다 매우 우파적인 메시지를 게시했지만 다른 사용자 페르소나는 좌파적인 위치에서 왔지만 가능한 한 많은 마찰을 일으키도록 고안된 매우 선동적인 메시지 세트를 사용했는데, 불행히도 매우 효과적이었죠.

Neo4j와의 파트너십 경험은 어떻습니까?

녹색: 우리가 Neo4j와 함께 작업하는 것을 좋아하는 이유 중 하나는 그들의 접근 방식이 Neo4j보다 훨씬 더 크기 때문이에요. 그들은 그래프 전도사죠. 그들은 공간을 만들었고 공간에 있는 모든 사람을 돕고 있어요. 그리고 우리는 그래프 시각화 관점에서 이를 최대한 모방해서 사람들에게 시각화의 잠재력이 무엇인지 보여주고 싶어요.

많은 사람들이 시각화를 있으면 좋은 일이나 실제 분석이 모두 완료되면 수행할 수 있는 일로 생각해요. 우리에게 그래프는 분석의 엔진이므로 데이터를 탐색할 수 있죠.

그리고 분석에서 가장 큰 과제는 어떤 질문을 하고 싶은지 아는 것이에요. 데이터 세트가 있어도 원하는 것이 무엇인지 반드시 알 수는 없죠. 많은 사람들은 그래프를 데이터 구조와 스키마가 있고 이제 보여주기만 하면 되는 일종의 정적인 것으로 생각해요.

문제는 질문에 따라 이를 분석하기 위해 매우 다른 구조가 필요할 수 있다는 거예요. 동적 모델링 기능을 보유하고 매우 유동적인 방식으로 데이터 작업을 수행할 수 있으면 매번 처음으로 돌아갈 필요 없이 다양한 질문을 할 수 있죠.

공유하고 싶은 다른 내용이 있나요?

녹색: 저에게 정말 중요한 것 중 하나는 데이터 활용 능력의 개념이에요. 저는 데이터 과학 분야 출신이 아니에요. 저는 조각을 전공하고 비디오 게임 업계에서 일했죠. 저는 비즈니스 환경, 교육 등 다양한 분야에서 세상을 봅니다. 데이터는 의사 결정의 필수적인 부분이지만 모든 사람이 데이터 과학자는 아니며 모든 사람이 데이터 과학자가 되기를 원하는 것은 아니죠.

그리고 사람들이 그런 교육을 받지 않고도 데이터와 상호 작용할 수 있는 방법이 필요해요. 저는 그래프가 표 형식의 데이터보다 인간이 사물에 대해 생각하는 방식에 훨씬 더 가깝기 때문에 훌륭한 출발점이라고 생각해요.

Kineviz의 흥미로운 점 중 하나는 우리가 실제로 예술 비영리 단체에서 분사했다는 것이에요. 우리의 CEO 양웨이동은 2014년에 Kinetech Arts를 시작했어요. Kinetech Arts는 데이터를 보는 데 시각적이고 감성적인 접근 방식을 통해 퍼포먼스, 댄스, 기술의 교차점에 전념하고 있죠.

따라서 데이터를 느낀다는 개념은 다소 과민하게 들릴 수 있지만, 데이터에 접근할 수 있게 하고 통찰력을 신속하게 제공하는 것은 그래프를 통해 우리가 해결할 수 있는 매우 실제적인 요구 사항이에요.

향후 5분 인터뷰에서 Neo4j 프로젝트에 대해 공유하고 싶으십니까? 우리에게 연락해주세요 content@neo4j.com

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