그래프 기술과 그래프 분석의 주목할 만한 활용 사례 5가지

기술적인 개념에 대한 이야기가 온라인 미디어와 비즈니스 관계자들 사이에서 자주 언급되기 시작하면, '이게 다 과장된 걸까? 아니면 실제로 비즈니스 문제를 해결해 줄 수 있는 기술일까?' 궁금해지는 건 당연하죠.

Gartner의 유명한 Hype Cycle은 대부분의 기술이 거치는 경로를 보여주려고 하는데요. 그래프 기술에 관해서는, 현실이 모든 이야기와 딱 맞아떨어지지 않을 때, 사람들이 "부풀려진 기대의 정점(Peak of Inflated Expectations)"에 도달했다고 생각할 수도 있어요.

그래서 이번 글에서는 5가지 주목할 만한 그래프 기술 및 그래프 분석 사용 사례를 소개해서 여러분의 혼란을 줄이고, 직접 판단하실 수 있도록 도와드리려고 해요.

먼저, 그래프 기술과 그 장점에 대한 간단한 정의부터 살펴볼까요?

그래프 기술의 정의

그래프 기술은 수학적 그래프 이론을 이용해서 데이터를 저장하고, 데이터 간의 연결을 `관계(Relationship)`로 저장하는 데이터베이스를 구축하는 아이디어를 중심으로 만들어졌어요. 기본적인 수학은 꽤 복잡하지만, 핵심은 그래프 데이터베이스가 이러한 연결을 `관계(Relationship)`로 명시적으로 저장함으로써 개별 데이터 포인트만큼이나 데이터 간의 연결을 중요하게 생각한다는 점이에요.

왜 `관계(Relationship)`에 관심을 가져야 할까요?

데이터에 존재하는 가치의 대부분은 데이터 포인트 간의 연결에 대한 정보를 찾아내는 데서 나오기 때문이에요. 소셜 미디어 데이터를 예로 들어볼게요. 아마도 소셜 미디어 팔로워 중에서 특정 캠페인의 결과로 온라인 상점에서 특정 제품을 구매한 사람이 누구인지 알고 싶을 거예요.

관계형 데이터베이스처럼 JOIN 테이블을 사용하는 데이터베이스 시스템은 이런 유형의 쿼리에서 데이터 연결을 추론하는데요. 많은 양의 JOIN 테이블은 데이터베이스 애플리케이션의 쿼리 성능에 안 좋은 영향을 줘서, 그래프 데이터베이스 시스템에서는 훨씬 빠르게 실행되는 심층 쿼리를 처리하기 힘들게 만들 수 있어요.

5가지 입증된 그래프 기술 사용 사례

1. Machine Learning

Machine Learning 기술은 이제 기업들이 훨씬 쉽게 접근할 수 있게 되었죠. 오픈 소스 Machine Learning 프레임워크와 상용 Deep Learning 플랫폼은 개발자와 데이터 과학자에게 지능형 이미지 인식, 음성 인식, 지능형 챗봇 같은 Machine Learning/Deep Learning 사용 사례의 이점을 누릴 수 있는 도구와 지식을 제공하고 있어요.

그래프 구조의 데이터는 데이터 포인트 간의 관계를 나타내는 데 아주 뛰어나기 때문에 널리 사용되는 Machine Learning 애플리케이션을 강화하는 데 쓰이고 있는데요. 특히 추천 엔진에서 많이 활용되고 있죠. 예를 들어 기업은 고객, 소셜, 제품 데이터 간의 동시 발생 및 빈도를 추적해서 강력하고 지능적인 실시간 추천 엔진을 구축하고 사용할 수 있어요.

2. 사기 탐지

개인 쇼핑과 은행 업무부터 마케팅, 광고 캠페인까지, 세상이 점점 온라인으로 처리하는 데 집중하면서 사기 문제도 점점 커지고 있어요.

기업들이 사기로부터 자신과 고객을 보호하기 위해 더 많은 노력을 기울이고 있는데, 이럴 때 그래프 분석이 아주 유용할 수 있어요. 그래프 기술은 유연하게 대규모 데이터 관계 모델링을 쉽게 해주기 때문에 기업은 대량의 거래 데이터를 빠르게 분석해서 사기를 탐지할 수 있거든요.

그래프 분석은 사기성 소셜 미디어 계정(봇)도 탐지할 수 있어요. 이런 봇들은 마케팅 캠페인에서 얻은 결과를 왜곡해서 데이터에서 부정확한 결론을 내리게 할 수 있거든요.

3. 규제 준수

HIPPA, PCI/DSS 같은 규정 준수 필요성은 물론이고, GDPR까지 다양한 산업 분야의 기업과 조직에 영향을 미치고 있죠. 고객에 대한 개인 정보를 수집할 때, 이런 규정들은 해당 데이터가 다양한 기업 시스템을 통해 전달될 때 그 데이터에 대한 가시성을 유지해야 한다는 요구 사항을 명시하고 있어요.

그래프 데이터베이스는 내장된 관계로 인해 엔터프라이즈 시스템을 통해 민감한 데이터를 추적하는 게 복잡한 쿼리와 JOIN 테이블 세트가 필요한 관계형 데이터베이스보다 훨씬 간단해요.

그래프 시스템을 사용하면 규정 준수를 위해 민감한 데이터를 추적하는 단일 쿼리를 몇 초 안에 실행할 수 있고, 다양한 시스템을 통해 흐르는 데이터를 보여주는 결과를 시각적으로 확인할 수 있어요. 규정 준수를 달성하고 유지하는 투명하고 효율적인 방법인 거죠.

4. 신원 및 접근 관리

점점 더 다양해지는 클라우드 기반 및 온프레미스 앱과 시스템 전반에서 직원의 신원 및 액세스 권한을 관리하는 게 점점 더 어려워지고 있어요. 그래프 데이터베이스 설계를 통해 관리자 데이터, 최종 사용자 데이터, 파일, 역할, 다양한 리소스에 대한 액세스 규칙을 포함한 모든 데이터를 더 강력하고 실시간으로 플랫폼 간 관리할 수 있게 돼요.

데이터가 증가함에 따라 그래프 데이터베이스 없이 이 모든 정보를 관리하는 건 현실적으로 불가능하죠. 특히 중요한 비즈니스 기능의 경우엔 더더욱 그렇고요. 그래프 데이터베이스는 복잡하고 연결된 액세스 제어 구조를 처리할 수 있고, 디렉터리 서비스나 맞춤형 솔루션과 비교할 수 없을 정도로 다양한 관계를 포괄하는 성능을 보여줘요.

5. 공급망 투명성

세계화 때문에 비즈니스 공급망은 그 어느 때보다 복잡해졌고, 복잡하게 상호 연결된 네트워크와 비슷해졌어요. 브랜드는 여러 공급업체로부터 전 세계의 농산물을 소싱할 수 있고, 그 결과는 일종의 상호 연결된 시스템이 되는데요. 그래프 데이터베이스는 이런 모델링에 아주 뛰어나답니다.

Graph 기술은 현대 공급망에 내재된 복잡한 관계를 모델링하는 기능을 제공하는데요, 이는 성장하는 네트워크에 적응하고 데이터에 대한 신속한 검색을 수행하는 데 필요한 확장성과 민첩성을 제공하죠. 최종 결과는 훨씬 더 큰 비즈니스 공급망에 대한 투명성이에요. 이를 통해 비효율성을 찾아내고 운영을 간소화하는 데 도움이 될 수 있답니다.

마무리

사기 탐지 개선부터 Deep Learning 모델 강화, 공급망 투명성 강화에 이르기까지 Graph Database에는 기업을 위한 명확하고 유익한 여러 가지 실제 사용 사례가 있어요.

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