“오늘 5분 인터뷰는 BearingPoint의 Gideon Pappie (Data & Analytics Consultant), Nathan Meibergen (Senior Analytics Consultant), Sanne Legtenberg (Business Consultant) 세 분과 함께 BearingPoint에서 비즈니스 컨설팅 분야에 Neo4j의 그래프 기술을 어떻게 활용하는지 알아보는 시간을 가질 거예요.”
이번 대화에서 Gideon, Nathan, Sanne은 BearingPoint의 비즈니스 기술 및 분석 팀이 어떻게 긴밀하게 협력하는지, 그리고 비즈니스 문제점 식별부터 전체 스택 그래프 솔루션 설계 및 구현에 이르기까지 전체 프로세스를 어떻게 진행하는지 설명해 줄 거예요.
Julia Astashkina: 안녕하세요! 그래프 기술에 익숙하지 않은 분들을 위해 그래프 기술이 무엇인지 간단하게 설명해주실 수 있을까요?
Gideon Pappie: Graph Database는 데이터를 저장하는 새로운 방식이에요. 기존 데이터베이스는 데이터 엔터티를 저장하는 데 집중하지만, Graph Database는 데이터 엔터티 간의 관계를 명시적으로 저장한다는 점이 다르죠.
예를 들어, 일반 데이터베이스에서는 Nathan, Sanne, 그리고 저를 각각 다른 행에 저장하고, 저희 모두 BearingPoint에 다닌다는 정보만 담을 수 있어요. 하지만 Graph Database에서는 저희 사이의 관계, 예를 들어 '동료'라는 관계까지 저장할 수 있죠. 이런 방식으로 데이터를 저장하면 여러 가지 장점이 있답니다.
Julia Astashkina: 고객 입장에서 어떤 장점을 누릴 수 있을까요?
Gideon Pappie: 데이터 엔터티 간의 관계를 저장하면 데이터가 어떻게 연결되어 있는지 더 명확하게 파악할 수 있어요. 기존 방식으로 데이터를 저장했다면 놓쳤을 관계를 발견할 수도 있고요.
Graph Database를 사용하면 가지고 있는 모든 데이터를 쉽게 연결할 수 있고, 확장성도 뛰어나요. 데이터를 검색하는 방식도 달라지죠. 관계가 이미 저장되어 있기 때문에 훨씬 쉽고 빠르게 데이터를 검색해서 고객에 대한 360도 뷰를 만들 수 있어요. 그래프 기술은 정말 다양한 분야에 적용할 수 있고, 데이터를 통해 더 쉽게 인사이트를 얻을 수 있도록 도와준답니다.
Julia: BearingPoint는 이런 종류의 구현을 성공적으로 수행하기 위해 어떤 전문성을 갖추고 있나요?
Nathan Meibergen: 가장 중요한 건 강력한 비즈니스 전문성을 갖추고 있다는 점이에요. 이걸 통해 실제 비즈니스 문제를 파악하고, 구현을 구성할 수 있죠. 다음으로, 저희는 기술 및 분석 전문성을 가지고 Data Model을 만들고, 아키텍처에 Neo4j를 구현하고, 실제로 작동하는 소프트웨어를 개발하고, 그래프 기술을 활용해서 고급 분석을 수행할 수 있어요.
BearingPoint에서는 비즈니스 기술 팀과 분석 팀이 긴밀하게 협력하기 때문에 비즈니스 문제 식별부터 풀 스택 그래프 솔루션 설계 및 구현까지 전체 과정을 지원할 수 있다는 강점이 있죠.
Julia: 실제로 Graph Database를 사용했던 사례가 있다면 몇 가지 소개해주실 수 있을까요?
Nathan: 여러 고객사의 구현을 지원했는데, 그 중에서 두 가지 사례를 소개해 드릴게요. 한 고객사인 지식 연구소는 모든 텍스트 데이터에 대해 더 나은 구조를 제공하고, 인사이트를 얻고, 더 나은 개인화된 검색 결과를 제공할 수 있는 방법을 찾고 있었어요.
그래서 저희가 Knowledge Graph를 구축해 드렸죠. 모든 지식을 담은 Graph Database인데, 지식 연구소에 딱 필요한 솔루션이었어요. 그리고 이 Graph Database를 기반으로 최종 사용자가 데이터베이스에 질문할 수 있는 웹 기반 애플리케이션을 개발했어요.