비트나인 Graph it

그래프 데이터베이스(DB)는 여러 방식으로 연결된 복잡한 데이터를 저장할 수 있는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이자, 데이터의 성능을 가장 효율적으로 활용할 수 있는 강력한 분석 솔루션입니다. 지식그래프 분야에서 잘 알려져 있는 것처럼 가장 유용한 그래프 DB의 활용 영역 중 하나는 자연어 처리(NLP) 및 Chat GPT 모델과 같은 챗봇, 나아가 인공지능(AI)의 영역입니다. Chat GPT : 챗봇을 더욱 인간답게 만드는 기술 챗봇(Chatbot)은 인간이 질문(Chat)을 하면, 데이터베이스 시스템에 저장된 지식을 검색하고 응답하는 인공지능(Bot)입니다. 물론 챗봇이 전혀 새로운 기술은 아닙니다. 그리고 우리가 이미 체감하고 있는 대로, 시장에 존재하는 많은 챗봇들의 성능이 그리 만족스럽지..

그래프 시각화(Graph Visualization)란? 그래프 시각화라는 용어가 낯설게 느껴질 수 있지만, 우리는 이미 그래프 시각화의 필요성에 대해 직·간접적으로 느껴본 적이 있습니다. 소셜 미디어(Social Media, SNS)는 인물을 중심으로 개인과 개인, 개인과 집단의 관계를 연결해 주는데, 단순한 연결을 넘어 상호작용뿐 아니라 정보 전달의 역할도 함께 합니다. 따라서 소셜 네트워크의 구조와 정보 흐름의 패턴을 함께 이해하면 더 효과적인 매체에 사용될 뿐 아니라 정보 흐름에 대한 제어도 가능합니다. 그래프(네트워크)는 시간의 흐름에 따라 급격하게 진화하는 체계이기 때문에 각 구성 요소를 이해하는 것만으로는 완벽하게 설명되지 않습니다. 그러므로 네트워크라고도 불리는 그래프의 구조적 특성과 변화 ..

지식그래프(Knowledge Graph)란? 지식그래프는 현재 시장에서 많은 관심을 받고 있습니다. 기존에 ‘지식’이란 사람들의 기억에 의존하는 경우가 많았습니다. 사람들이 기억하거나 메모한 글을 기록으로 작성하게 되면서, 그런 기록물들을 컴퓨터로 작성하게 되고, 작성한 문서들이 무한하게 공유되어 현재는 다양한 장치를 통해 대량의 정보를 볼 수 있게 되었습니다. 지식그래프는 사람이 기억으로 생성하고 활용하는 지식 정보를 좀 더 정확하게 관리하고, 많은 양의 지식 탐색을 위한 기법으로 나타나 현재 구글이나 마이크로소프트 같은 거대 IT 기업에서 대중적으로 사용하고 있습니다. 지식그래프를 알기 전에 우선 지식베이스에 대한 정리가 필요합니다. 지식베이스는 도메인 정보(개인이 알고 있는 정보, 업체가 사용하는 ..

지난해는 그래프 기술이 NoSQL 데이터베이스 중 주류가 된 해였습니다. 그래프 DB는 일반적인 사례(예: 사기 탐지, 자금 세탁 방지 및 CRM 등) 외에도 새로운 사례(예: 암 치료 개선, 암호화폐 의심 거래 탐지, 조세 회피 조사)에도 활발하게 적용되고 있습니다. 올해 그래프 DB는 기업들이 꼭 활용해야 할 ‘필수’ 데이터베이스가 될 것입니다. 이미 많은 기업과, 고객들이 그래프 기술로부터 이익을 보게 되면서 기술력은 입증된 바 있습니다. 앞으로 그래프는 계속해서 데이터 환경의 질을 높여나갈 예정입니다. 요즘 글로벌 시장에서는 그래프 기술을 빠르게 발전하는 ‘그래프 데이터 사이언스’라고 부르는데요, 이 화제거리인 키워드에 그래프 기반 ‘디지털 트윈’이 핵심이라고 합니다. 그래프 DB: 데이터 환경의..

그래프 DB, 첨단기술 패권경쟁의 열쇠 - NASDAQ 빅테크 기업 활용사례 분석 세계적으로 많은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 대한 기록을 가진 웹사이트 DB-Engines에서는 모든 DBMS에 대한 정보를 관리하고 각 부문의 DBMS의 해외 인지도를 바탕으로 순위를 매기고 있습니다. 그중 NoSQL 부문에 속한 그래프 DB가 가장 압도적으로 주목받고 있음에는 의심의 여지가 없습니다. 그래프 DB는 글로벌 시장조사기관인 가트너가 오는 2025년까지 전 세계 기업의 80%가 활용하리라 예측할 정도로 트렌드의 중심에 자리 잡고 있습니다. 하지만 그래프 DB는 IT 산업 중에서도 데이터 관련 직종이 아니면 일반적으로 접하기 쉽지 않은 소프트웨어입니다. 우리가 흔히 아는 인공지능(AI), 머신러닝, 은..