AgensGraph Use case #1. 그래프 데이터베이스 도입을 통한 상품 추천 서비스

아젠스그래프(AgensGraph) Use case #1.

그래프 데이터베이스 도입을 통한 상품 추천 서비스

 

추천 엔진을 활용한 다양한 솔루션 제시

 

상품 추천 서비스를 활용한 AgensGraph usecase #1

4차 산업혁명을 토대로 IT업계가 활발하게 발전하고 있습니다. 데이터의 형태가 점점 다양해지고 고객의 요구사항도 많아지고 있는 가운데, 아직도 많은 기업이 방대한 양의 데이터를 관계형 데이터베이스(relational database)를 활용하여 처리하고 있습니다. 

하지만 관계형 데이터베이스 (relational database) 보다 더 효율적으로 데이터를 다룰 수 있는 그래프 데이터베이스(graph database)라면 어떻게 상황이 바뀌게 될까요? 여기, Graph database를 바탕에 두고 있는 비트나인의 AgensGraph를 활용한 Datametrex의 Use case를 통해 그 해답을 제안합니다.

 

그래프 데이터베이스를 활용한 추천엔진 도입으로 고객에게 새로운 서비스를 제공하는 Datametrex

 

주 고객군 : 중.소상공인(Small and Midsize Business)

- SITUATION : 효과적인 운영비 관리와 제품 판매 증가로 매출 증대

- ISSUE : 정형화된 데이터가 줄 수 있는 마케팅 전략은 한정적

- Solution : 제품 간관계 분석 > 제품 간 추천 기능> 각 산업군별 다양한 마케팅 전략

Situation & Issue 

Datametrex는 토론토 벤처 거래소(TSXV)에 상장한 기업으로, 고객이 POS(Point of Sale) 단말기의 거래 데이터를 실시간 접근 또는 분석할 수 있도록 관련 솔루션을 제공하는 IOT(Internet of Things) 기업입니다.

 

Datametrex의 솔루션은 고객이 실시간으로 대시보드를 통해 효율적으로 매장을 운영하고 (ex: 재고관리, 시간에 따른 총거래량과 총매출액 확인), 매출 증대 (ex: 지역에 따른 동일 상권 제품 가격 비교)를 이뤄낼 수 있도록 도움을 주고 있습니다. 

 

 

RDB(relational database)가 구현되는 예시

하지만, 관계형 데이터베이스 (Relational Database)의 데이터는 정형화되어 있기 때문에, 여기서 산출/분석된 내용은 한정될 수밖에 없고, 따라서 고객이 추가로 원하는 새로운 가치를 제공하는데 어려움이 있습니다. 

Solution 

AgensGraph는 POS 단말기의 거래에서 수집된 데이터를 정형화된 틀에 맞출 필요 없이 원본 데이터를 활용하여 데이터 처리 속도가 빠르다는 장점이 있습니다. 실시간으로 특정 데이터 1(제품 1)과 특정 데이터 2(제품 2)의 접점을 발견하여 제품 간의 조합을 산출하고, 이를 토대로 새로운 분석을 가능하게 합니다. 또한 겉으로는 관련이 없어 보이지만, 사실상 뚜렷한 연결고리를 가진 데이터들의 관계까지도 추출할 수 있다는 장점도 있습니다.

 

GDB(graph database)가 실행 예시 

 

아젠스그래프(AgensGraph) 사용 시,  데이터의 수집, 저장, 처리 방식에 대한 근본적인 변화를 가져옴으로써 보다 혁신적인 서비스가 가능합니다. 예를 들어, 유통매장 내 소비자들의 체류시간을 분석하여 제품의 가격과 재고를 효율적으로 관리하고, 기간별 / 지역별 인구통계 결과를 적용하여 묶음상품 개발, 판매 등 마케팅/프로모션에 활용 가능합니다.

 

또한, AgensGraph는 관계형 데이터베이스가 제공하는 그 이상의 가치를 제공합니다. 특정 고객/조직의 검색 패턴, 특징, 관심 등과 같은 불특정 관계를 가지는 데이터를 즉시 취합하고 실시간 분석하여 이와 관련된 제품/서비스/조직의 데이터를 실시간으로 제공할 수 있습니다.

 

관계형DB와 그래프DB가 영수증 데이터를 받아들이는 방식의 차이점

이와 같이 AgensGraph는 서로 상이한 전혀 다른 소스로부터 취합된 데이터를 효과적으로 통합 관리함으로써, 고객에게 새로운 가치를 제공함과 더불어 최적의 해결책을 찾을 수 있는 토대를 마련해드립니다.

 

추가적인 문의사항이  있으실 경우, agensgraph@bitnine.net 으로 연락 부탁드리겠습니다.

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