비트나인 Graph it

Introduction 본 글에서는 Fraud Detection System (FDS)에서의 그래프 데이터베이스를 활용한 데이터 모델링과 방법론에 대해 자세히 살펴보겠습니다. FDS는 이상거래 및 사기 탐지 시스템으로, 기존의 미리 정의된 규칙(Rule)을 사용하여 실시간으로 데이터를 탐지합니다. 하지만 그래프 데이터베이스의 도입을 통해 어떤 가치가 더해질 수 있는지 살펴보고, 실제로 어떻게 데이터 모델링과 방법론이 적용되는지 알아보겠습니다. FDS의 데이터와 그래프 모델링 FDS에서 주로 사용되는 데이터는 거래 정보와 사용자 정보 등 다양한 데이터로 구성됩니다. 기존의 FDS는 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 정의된 규칙에 따라 이상 거래를 탐지하는 방식을 채택했습니다. 그러나 이러한 방식은 규칙의 ..

Introduction 데이터 플로우 모델링은 기존의 DFD(Data Flow Diagram)를 통해 데이터 정보의 흐름을 논리적으로 모델링하는 기법으로, 시스템 내에서 데이터가 어떻게 처리되는지를 파악하고 관리하는데 활용됩니다. 그러나 그래프 데이터베이스를 이용하여 데이터 플로우 모델링을 구현할 경우, 데이터의 동적인 흐름을 더욱 직관적으로 파악하고 설계할 수 있습니다. 이 글에서는 그래프 데이터플로우 모델링의 적용 가능성과 다양한 예시를 상세히 살펴보겠습니다. 그래프 데이터플로우 모델링의 적용 예시 1. 행위에 대한 경로 모델링 (Pathfinding) 그래프 데이터플로우 모델을 이용하여 위치와 공간 정보를 노드로 표현하고, 경로의 전후 관계를 에지로 모델링함으로써 행위에 대한 동적인 데이터 흐름을 ..

고객 유사도 분석은 기업의 성공에 중요한 역할을 합니다. 고객들 간의 유사성을 파악하고 이해함으로써 개인화된 서비스를 제공하고, 타기팅된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이에 그래프 기반 유사도 분석 방법 중 하나인 Adamic Adar 유사도를 살펴보겠습니다. 그래프 데이터와 고객 유사도 분석의 중요성 고객 데이터를 그래프로 표현하면 각 고객을 노드로, 고객들 간의 관계를 엣지로 나타낼 수 있습니다. 이 그래프 데이터를 활용하면 고객들의 상호작용 패턴과 관계를 파악할 수 있습니다. 이는 고객 간의 유사도를 측정하는 데에 활용됩니다. 유사한 고객들을 묶어 그룹화하고, 해당 그룹에 맞는 개인화된 서비스를 제공하면 고객 경험을 향상시키고, 매출을 증대시킬 수 있습니다. Adamic Adar 유사도: 그래..

# Smart Graph for IoT 이번 글에서는 우리의 일상을 편리하게 해주는 IoT 기술을 GDB(Graph Database)에 접목시키면 어떠한 가치를 창출할 수 있는지에 대한 내용을 설명하고자 합니다. # IoT 란? 외출을 했을 때, 집에 있는 기기(TV, 가습기, 고데기)를 끄고 오지 않았다는 사실이 불현듯이 생각나는 경우가 있습니다. 또한, 집에 들어가기 전 장을 보려는데 냉장고 안에 어떤 식료품이 있었는지 기억해 내는 것이 마냥 쉽지 않습니다. 집에 있지 않아도 밖에서 집 안의 기기들을 제어할 수 있고, 냉장고 식료품 리스트를 자동으로 관리할 수 있다면 얼마나 편리해질까요? 이러한 것들을 가능하게 해주는 기술이 IoT(Internet of Things) 입니다. IoT는 일상의 ‘사물(..

그래프 시각화, 어떻게 쓰일까? 그래프 기술은 이미 많은 산업에서 사용되고 있습니다. 연결된 데이터를 활용하고 목표를 달성하는 시각화 도구로써 그 영역을 확장하여 인간의 두뇌 능력을 잘 활용할 수 있도록 그래프 시각화 기술을 활용하고 있습니다. 그래프 시각화 기술은 비즈니스 밸류체인 내의 모든 객체 사이의 관계를 간단하게 표현하여 최적의 데이터 의사결정을 할 수 있도록 도와주고 있습니다. 다양한 분야의 회사들은 공통으로 데이터 내에서 데이터 간 연결과 종속 관계를 들여다볼 수 있는 시각화 도구로 그래프 연구를 시작하고 있습니다. 그래프 시각화로 풀어낸 7가지 사례 그래프 시각화의 적용 범위는 날이 갈수록 증가하고 있습니다. 그래프 시각화는 수많으 비즈니스의 모든 과정에 적용될 수 있는 유연성을 가졌지만,..