AgensGraph Use Case #4. MDM(Master Data Management)편
차세대 MDM 시스템을 완성 시켜줄 그래프 데이터베이스
데이터간 연관관계 분석이 용이한 네트워크 형태의 데이터 구조
정형-비정형 데이터의 연계가 가능하며, 확장과 변화에 유연한 데이터 모델
안녕하세요. 국내 유일 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문기업 비트나인입니다.
AgensGraph의 네 번째 Use case로 B 연구소의 MDM(Master Data Management)적용 사례를 소개해 드리고자 합니다.
기업/기관 연구소들은 장기간 여러 연구를 진행하면서 대량의 연구 데이터를 생성합니다. 그런데 안타깝게도 대부분의 연구소는 표준화되고 통합된 연구 데이터를 저장, 분석, 시각화해 효과적으로 활용하는 기반을 갖추지 못하고 있습니다.
같은 데이터가 여러 시스템에 걸쳐 중복되거나, 다른 포맷으로 저장되어 체계적인 연구 데이터 관리가 어려운 실정입니다.
한편, 오늘날 비정형 데이터가 홍수처럼 쏟아지는 IT 환경에서 대부분의 연구소들은 비정형과 정형 Master Data를 연계하여 관리하지 못한 채 통합관리, 분석을 통한 잠재가치 활용의 기회를 놓치고 있습니다. 아직도 테이블과 조인 연산을 사용하는 정형 데이터 모델에만 의존하고 있기 때문입니다.
정형-비정형 데이터를 연계한 통합 관리가 가능하고,
데이터 확장과 변화에 유연하게 대응할 수 있는 Graph DBMS!
AgensGraph 도입을 통해 변화되고 있는 B 연구소의 사례를 소개합니다.
Challenge
B 연구소 시스템에는 비정형과 정형 Master Data를 모두 포함하는 부서/연구 단계별 데이터가 서로 복잡하게 얽혀 있었습니다. 그리고 진짜 문제는 이렇게 서로 복잡하게 얽혀있는 데이터를 빠르게 조회, 수정, 분석하고 직관적으로 시각화할 수 있는 데이터 모델이 없다는 점이었습니다. 그래서 연구원들은 필요한 데이터를 찾고 정리하는 데 많은 자원을 낭비했고 결과적으로 주요 이슈에 빠르고 효과적으로 대응할 수 없었습니다.
이에 더하여, 데이터 형식이 부서마다 다르고 다양한 데이터를 연계해 관리할 수 없는 상황에서 연구원들이 연구/실험 정보를 한 눈에 확인하고 시각화, 분석할 수 있는 플랫폼이 없는 것은 어찌보면 당연한 일이었습니다.
Solution
Benefits
비트나인 홈페이지 방문 시, 좀 더 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.
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