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과거부터 신약 개발은 비용과 시간이 많이 드는 매우 영역으로 평균 10 ~ 15년의 기간과 한화 약 1조, 1만 분의 1이라는 극악의 확률로 유명합니다. 기본적인 신약 개발 과정은 [그림 1]로 목표 질병에 대한 후보 물질 약 10,000개에서 시작 시 최종적으로 1개의 약물이 신약이 되는 것으로 보고 있습니다. 하지만 이마저도 많은 경우 실패로 돌아가며 많은 제약 회사들에게 고위험산업으로 인식되어 시도조차 되지 않는 현실입니다. 신약 개발에 있어 다양한 문제가 존재하지만 특히 맨 앞 부분인 후보 약물 탐색 (Drug Discovery)의 경우 매우 다량의 표준화되지 못한 실험 데이터들로 효율적인 약물 탐색이 어려운 문제가 있었습니다. 각각의 실험 마다 Relational Database (RDB) - ..

사례 : 그래프 DB를 통한 Data Lineage 구현(K고객사) 관계 데이터에 중점을 두는 그래프 DB의 특성상, 아래의 활용 사례는 모든 시스템에 적용 가능하다는데 큰 의의를 둘 수 있다. 그 까닭은 데이터베이스의 성격이 관계형, 계층형, 객체지향형 등 어떤 유형이든 오브젝트의 관계를 정의하는 논리 모델링이 반드시 존재해야 하기 때문이다. * 그래프DB를 활용한 Data Lineage 구현을 통해 품질 관리를 수행하는 데이터 아키텍처 구성도 1. 배경 기업이 보유하고 활용하는 데이터가 많아질수록 체계적으로 관리할 필요성 또한 커진다. 따라서 메타데이터 관리가 잘 이뤄지는 전산 시스템을 보면, 논리적 모델링에 반영된 결과들이 물리모델링을 거쳐 실제 데이터베이스에서도 동일한 형상을 갖고 있다. 그러나 ..

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..

1. 들어가기에 앞서 데이터베이스를 다루는 사람이라면 ORM, ODM 등에 대해서는 많이 들어봤을 겁니다. 내용도 보편화되어 있어 러닝커브가 적은데요, ‘OGM 이 무엇인가?’라는 질문을 받으면 공수를 들여 찾아보지 않은 이상 모르는 경우가 많을 겁니다. 이 기사에서는, ORM과 ODM에 대한 리마인드 및 OGM이 무엇인가를 알아보도록 하겠습니다. 2. ORM, ODM 2.1.ORM ORM은 Object Relational Mapping의 약자로, ‘객체 관계 맵핑’ 을 뜻합니다. 데이터베이스와 객체 지향 프로그래밍 언어 간 호환되지 않는 데이터를 변환하는 기법이지요. 웹개발자들에게 친숙한 JDBC나 JPA, hibernate, MyBatis 등이 ORM의 종류 중 하나라고 할 수 있겠습니다. OOP(O..

DB 벤더 및 3rdParty에서 제공하는 솔루션 소개 데이터베이스를 운용하면서 예기치 못한 재해가 발생할 수 있습니다. 이런 상황이 벌어지기 전 데이터 손실을 막기 위한 데이터 백업은 필수적이라고 할 수 있습니다. 백업을 위한 기능 및 제품 솔루션을 제공하는 기업들은 다양합니다. 이번 아티클에서는 DB 벤더사 및 3rdParty 기업들이 백업을 위해 제공하는 솔루션의 특징에 대해 알아보도록 하겠습니다. DB 벤더 및 3rdParty ‘벤더’ 혹은 ‘3rdParty’라는 단어가 생소하신 분들도 계실 거라 생각됩니다. 따라서 해당 아티클의 이해를 돕기 위한 사전 지식에 대해 간단히 설명드리고자 합니다. DB 벤더는 데이터베이스를 판매하는 기업을 뜻 합니다. 데이터베이스 제품을 사용자 및 타 기업에게 판매하..