팀에 Graph Data Science를 성공적으로 도입하기 위한 4가지 베스트 프랙티스

• Graph Data Science

Gartner는 2025년까지 데이터 및 분석 혁신의 80%가 그래프 기술을 사용할 것으로 예측하고 있는데요, 많은 분들에게 언제, 왜, 어디서 Graph Data Science를 사용해야 하는지 감이 잘 안 올 수 있다고 생각해요.

이제 새로운 방법론을 배울 때가 된 거죠! Neo4j Graph Data Science가 어떤 비즈니스 문제를 해결하는 데 가장 적합한 접근 방식인지 팀에서 확신할 수 있도록 도와주세요.

시작할 준비 되셨나요? 데이터 과학 팀의 속도를 높이는 데 도움이 되는 몇 가지 단계를 추천해 드릴게요.

1단계

먼저 모두가 알아야 할 5가지 Graph Data Science 기초를 공유하는 걸 추천드려요. 팀원들이 다음 질문에 답할 수 있게 될 거예요.

• 그래프란 무엇인가?
• Graph Data Science는 기존 분석과 어떻게 다른가?
• 그래프가 왜 중요한가?
• Graph Data Science가 어떤 중요한 질문에 답하는 데 도움이 되나?
• Graph Data Science 도구를 사용하는 사람은 누구인가?

2단계

Neo4j Graph Data Science가 어떻게 유사한 문제를 해결하는지 팀에 아이디어를 줘서, 실제 비즈니스 애플리케이션을 볼 수 있도록 해보세요.

저희의 Graph Data Science Use Case Selection Guide는 이탈 예측부터 퍼널 최적화, 사기 탐지, 사이버 보안 등에 이르기까지 다양한 부서 및 산업 전반에 걸쳐 폭넓고 깊이 있는 솔루션을 제공하고 있어요.

3단계

팀의 기술 전문성을 심화하기 위한 실무자 리소스를 한번 살펴볼까요?

• Graph Data Science 라이브 데모에 등록해서 Graph Data Science가 실제로 어떻게 작동하는지 확인해 보세요.
• GraphAcademy의 Graph Data Science Introduction 및 Fundamentals 과정은 데이터 과학자가 Graph Data Science 전문가가 되는 데 도움이 되는 훌륭한 자료랍니다.

• 직접 Neo4j 그래프 데이터 과학 샌드박스에서 샘플 데이터세트를 사용해 볼 수 있어요.

4단계

궁금한 점이 있다면 질문하세요.

Neo4j 그래프 데이터 과학 커뮤니티에 참여하면, 활발하게 활동하는 데이터 과학자 및 Neo4j 전문가들의 도움을 받을 수 있을 거예요.

이 Graph Data Science 여정에 여러분과 여러분의 팀이 함께하게 되어 정말 기쁩니다. 여러분과 팀이 성공을 위한 도구에 익숙해지고 이러한 모범 사례를 잘 활용한다면, 데이터 분석 및 예측 방식에 획기적인 변화가 일어나는 것을 빠르게 확인할 수 있을 거예요.

팀에서 Graph Data Science 관련 문제를 발견했다면, 팀원들과 함께 그래프 데이터 과학 전문가와의 토론을 진행해 보세요.

지금 그래프 데이터 과학 전문가에게 문의하세요

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