Top 10 활용 사례: 공급망 관리

그래프 기술이 미래라는 말, 들어보셨나요? Graph Database는 데이터 포인트 간의 관계를 효과적으로 저장할 뿐만 아니라 새로운 종류의 데이터 포인트를 추가하는 데에도 유연하다는 장점이 있어요. 관계 또는 데이터 모델 적응은 새로운 비즈니스 요구 사항에 맞춰 진화해야 하니까요.

그렇다면 요즘 기업들은 어떤 어려운 문제들을 해결하기 위해 Graph Database를 활용하고 있을까요? 이 블로그 시리즈에서는 그래프 기술의 주요 사용 사례 10가지를 살펴보고, 각 사례별로 실제 사례를 함께 소개할 예정이에요. 이번 시리즈에서는 Knowledge Graph와 함께 그래프 기술을 사용하는 방법도 계속해서 다뤄볼 계획입니다.

지난번 블로그에서는 그래프 기술을 활용해서 강력한 자금 세탁 방지 프로그램을 구축하는 방법에 대해 자세히 알아봤죠. 이번 주에는 또 다른 데이터 및 물류 문제인 공급망 관리에 대해 이야기해볼까 해요. 공급망 관리는 워낙 역동적이라, 그래프 기술이 공급망 성과를 개선하기 위한 데이터 기반 통찰력과 예측 분석을 제공하는 데 아주 효과적이랍니다.

사용 사례 #5: 공급망 관리

공급망 관리는 그 특성상 움직이는 요소가 정말 많고, 특정 지점에서 병목 현상이 발생하기 쉬워요. 문제는 기존 데이터베이스에서 생성되는 엄청난 양의 데이터와 세부 정보 속에서 실시간으로 정확한 정보를 처리하기가 어렵다는 점이죠.

빅데이터는 이미 많은 산업 분야를 이끌고 있죠. 공급망 관리는 데이터 기반 통찰력, 예측 분석, 그리고 생산성 향상을 위한 완벽한 사용 사례라고 할 수 있어요.

데이터가 계속 늘어나는 만큼, 데이터를 추적하고 통제력을 유지하는 게 점점 더 어려워질 거예요.

공급망 관리에 그래프 기술을 사용하는 이유는 무엇일까요?

마스터 데이터는 그 특성상 공유 수준이 높기 때문에, 이런 노력들이 오히려 비즈니스 민첩성을 떨어뜨리는 결과를 초래하기도 해요. 그래서 많은 기업들이 '진실은 하나'라는 접근 방식에 맞춰 데이터를 관리하려고 했지만, 장기적으로는 실현 가능한 솔루션이 아니라는 걸 깨닫게 된 거죠.

공급망 관리 데이터 세그먼트

• 수요에 맞춰 네트워크 자원을 분산
• 시간 및 운송 비용에 대한 경로 계획
• 고객이 다시 방문하도록 하는 고객 관리
• 신규 고객 확보 및 수익 창출을 위한 마케팅
• 잠재적 사고 및 비상사태에 대한 위험 분석
• 유지보수 작업, 개조 및 자산 구매
• 적절한 용량배분을 위한 유통센터 및 창고관리
  사용 가능한 공간

예: Transparency-One

오늘날의 공급망은 정말 방대하고 넓어서 위험에 노출되기 쉬워요. 그래서 투명성이 더욱 중요해지고 복잡해지는 거죠.

이러한 문제를 해결하기 위해 Transparency-One이 플랫폼을 개발했어요. 이 플랫폼을 통해 제조업체와 브랜드 소유자는 공급망에 대해 학습, 모니터링, 분석 및 검색하고 생산 현장 및 제품에 대한 중요한 데이터를 공유할 수 있게 되었죠.

2013년 이후에는 공급망의 모든 요소(제품, 공급망 매핑 등)에 대한 더 자세한 정보를 포함하기 위해 이 매핑을 확장할 필요가 있다고 판단했대요. Transparency-One의 CEO인 Chris Morrison은 이렇게 말했어요. "이 분야는 우리 고객에게 매우 새로운 분야였고, 완전한 투명성을 제공하는 시장 솔루션이 없었기 때문에 더욱 중요했죠."

솔루션을 개발하기 위해 Transparency-One은 처음에 클래식 SQL 데이터베이스 유형 솔루션으로 전환했어요. 하지만 처리해야 할 정보의 양과 구조가 성능에 큰 영향을 미치고 상당한 문제를 야기한다는 사실을 금방 깨달았죠.

그래서 Transparency-One 팀은 Graph Database를 살펴보기 시작했어요. Morrison은 "Graph Database를 결정하면서 이러한 유형의 데이터베이스가 선두 기업에서 사용되는지 살펴봤어요."라고 말했어요. “대답은 명확하고 명확했죠. 바로 Neo4j였어요. 확고한 명성을 지닌 이 분야의 세계적인 리더니까요.”

Transparency-One은 Graph Database만이 플랫폼의 요구 사항을 충족할 수 있기 때문에 Neo4j를 선택했어요. 결정적인 요인은 대량의 데이터를 관리할 수 있는 Neo4j의 능력과 이것이 전 세계에서 가장 널리 사용되는 이러한 유형의 데이터베이스라는 사실이었죠. 기업과 스타트업 모두에게요.

프로젝트는 곧 시작되어 실행되었고 3개월도 채 안 되어 프로토타입이 제작되었어요. 그 이후로 Transparency-One은 새로운 모듈을 추가하여 솔루션을 확장했으며 현재 여러 회사에서 배포하고 있답니다.

결론

기존 관계형 시스템에도 장점이 있지만, 마스터 데이터 네트워크를 통과하는 것은 비용이 많이 들고 민첩성이 떨어지며 느려요.

Graph Database를 사용하면 360도 보기를 위한 글로벌 스토리지를 확보하여 공급망 관리 데이터 연결을 효과적으로 관리하고 활용할 수 있어요. Graph 모델을 사용하면 시간이 지남에 따라 데이터 소스가 변경됨에 따라 쉽게 발전할 수 있으므로 유연한 성능과 확장성을 제공하여 데이터 세트 규모에 관계없이 실시간 의사결정을 내릴 수 있죠.

10부로 구성된 시리즈 중 여섯 번째인 다음 주 블로그에서는 Graph Database 기술이 네트워크 및 IT 운영 데이터를 모델링, 저장 및 쿼리하는 기능을 지원하여 네트워크 및 IT 운영 관리에 어떻게 힘을 실어줄 수 있는지 분석할 거예요.

 공급망에 대한 전체적인 관점을 얻고 다양한 부분 간의 관계를 이해하는 방법을 알아보세요. 백서 읽기그래프 기술이 현대 공급망 전략을 주도하는 방법.

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