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[7/21 웨비나] 그래프 DB 도입으로 살아남는 비즈니스 전략

데이터 분석을 잘 몰라도 괜찮습니다! 전문 데이터 분석가가 아니어도 괜찮습니다! 그래프 DB 기술 기반으로 쉽고 빠른 데이터 분석이 가능합니다. 그래프 DB 기술의 분석 통찰력을 직접 확인해보세요! "클라우드와 데이터가 익숙하지 않아도, 전문 데이터 분석가가 아니어도, 기업의 데이터를 효율적으로 비즈니스에 적용케 합니다." 라고 익히 들었지만 아직 나는 잘 모르겠습니다?! 라고 생각하고 있거나, 혹은: - 우리 기업은 RDB 기반의 솔루션을 쓰고있는데 그래프 DB 도입이 왜 필요한가요? - RDB에서 그래프 DB 도입하는 게 어렵지 않나요? - 우리 기업과 비슷한 다른 기업들 중 그래프 DB 적용한 사례가 있나요? 에 대한 답을 알고 싶다면 이번 웨비나를 놓치지 마세요! 본 웨비나에서는 그래프 DB 기술..

ARCHIVES 2021.06.30

구글 애널리틱스 데이터로 AG Cloud Express의 새로운 기능을 확인하세요!

안녕하세요! 비트나인에서 새롭게 출시한 클라우드 그래프 DB 서비스인 AG Cloud Express, 다들 써 보셨나요? 이 클라우드 서비스는 테이블 데이터(CSV)를 노드와 엣지라는 이미 시각화된 단위로 표현해주기 때문에, 데이터 속에 숨겨진 인사이트 도출에 최적화 되어있습니다! AG Cloud Express는 출시와 함께 사용자가 그래프 DB를 체험할 수 있도록 4개의 데이터셋이 제공된 바 있습니다. 이 데이터셋의 주요 목적은 신규 사용자가 그래프 데이터베이스의 시각화 방식을 이해하도록 돕기 위한 것이었습니다. AG Cloud Express는 온전한 그래프 분석 엔터프라이즈 서비스가 되기 전까지 많은 기능을 추가할 예정입니다. 이 게시글을 통해 AG Cloud Express에 업데이트된 새로운 핵심 ..

DBMS/AgensGraph 2021.06.22

AG Cloud Express에 CSV 파일 가져오는 방법

비트나인의 R&D팀은 최근 AG Cloud Express에 유저들의 CSV 데이터를 읽고 데이터를 노드 및 엣지로 표현할 수 있는 ‘Import your own data’ 기능을 업데이트했습니다. 이 기능을 기다리고 있던 사용자 분들이나, 신규 가입자 분들은 새롭게 추가된 기능을 바로 사용하기 전에 꼭 따라야 할 규칙을 먼저 이해해야 할 필요가 있습니다. AG Cloud Express는 비트나인에서 개발한 다중 모델 (관계형 및 그래프) 데이터 처리를 담당하는 그래프 데이터베이스인 아젠스그래프(AgensGraph)와 그래프 및 그래프 쿼리의 데이터 시각화를 돕는 AGViewer가 합쳐진 클라우드 서비스입니다. AG Cloud Express가 읽을 수 있는 CSV 파일을 만드는 방법은 해당 튜토리얼에서 제..

DBMS/AgensGraph 2021.06.15

비트나인, 북유럽 테크 기업 스파크에 그래프 DB 공급

그래프 DB 전문기업 비트나인(대표 강철순)이 노르웨이의 테크 기업 스파크(SPARWK)와 그래프 DB 공급 계약을 체결했다고 7일 밝혔다. 비트나인은 자사의 그래프 기술 역량을 바탕으로 스파크사와 글로벌 음악 업계를 위한 플랫폼을 개발해 엔터테인먼트 업계를 선도해 나가겠다는 계획이다. 스파크는 소녀시대의 ‘소원을 말해봐’ 를 시작으로 빌보드 차트에서 40차례 1위를 기록한 노르웨이 프로덕션팀 디자인 뮤직(Dsign Music)의 수장 로빈 젠슨(Robin Jenssen) 대표와 NCT, 트와이스, 엑소, ITZY 등 국내외 유명 아티스트 등을 프로듀싱하며 왕성히 활동하고 있는 최진석 프로듀서(PD)가 지난 2019년 공동 설립한 글로벌 기업이다. 스파크의 최고기술책임자(CTO) 최진석 PD는 “복잡하게..

ARCHIVES 2021.06.08

그래프 모델링으로 마스터 데이터 관리 (MDM) 파악하기

분석 관점에서의 마스터 데이터 관리 MDM은 개별 마스터 데이터들과 분산되고 분리된 데이터베이스 등을 통합하는 데이터베이스 관리시스템이다. MDM을 도입함으로써 데이터들의 정합성과 일원화된 관리를 할 수 있게 하며, 이를 통하여 데이터의 품질을 향상할 수 있다. 기존의 MDM에서는 개별 RDBMS, Data Warehouse 등 정형화된 저장소를 통합하였으나, 최근 기업들이 관리해야 하는 데이터들은 더욱 복잡하고 다양하다. 정형-반정형 데이터뿐 아닌 기업 내-외부의 다양한 소스(SNS, 텍스트, IoT 등)를 통해 다양한 형태의 비정형화된 데이터들이 불규칙한 형태로 유입이 되기 때문이다. 데이터들을 관리하는 것이 더 복잡했고, 이들 데이터를 잘 통합하고 활용하기 위해선 데이터들 사이의 ‘관계’를 정의하는..