비트나인 Graph it

그래프 데이터 모델은 현실 모형에 가까운 직관적인 형태의 “데이터 모형”을 제공합니다. 현실과 가까운 모습의 데이터 모델로 데이터가 운용되고 데이터 모델의 변형이 자유롭기 때문에 기존 관계형 데이터보다 더 효율적이며 직관적입니다. 최근 빠른 시장 변화에 따라, 데이터의 보유 규모뿐만 아니라 데이터의 숨은 가치를 바로 알고 이를 유용하게 활용하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 점에서 그래프 데이터베이스(이하 그래프 DB)의 직관적인 데이터 모델링은 실제 조직의 데이터 모델과 흡사한 데이터 모델링이 가능하며, 이를 통해 조직 전체의 데이터 흐름을 쉽게 이해하고 활용하는 데 많은 도움을 줄 수 있습니다. 본 백서는 그래프 DB의 활용 방법을 소개하기 위해 제작되었으며, 1부는 그래프 모델링, 2부..

본 글은 비트나인에서 출시한 솔루션 중 하나인 그래프 데이터베이스를 활용한 예측분석 시스템(G-PAS)에 대한 내용을 다루고 있습니다. G-PAS란? G-PAS, 빅데이터 예측분석 시스템 그래프 예측분석 시스템 소개 G-PAS(Graph Predictive Analysis System)는 프로퍼티 그래프 데이터 모델(Property Graph Data Model)을 사용하며, 빅데이터를 관리할 수 있는 최적의 구조를 가졌습니다. 프로퍼티.. bitnine.tistory.com 비트나인의 그래프 사이언스 R&D팀이 이에 대해 보다 쉽게 이해할 수 있도록 작성했으며, 이론편을 시작으로 ‘그래프를 활용한 예측분석 시스템에 대한 기본적인 개념’과 ‘데이터 모델링을 통해 분석하는 과정’을 설명하는데 초점이 맞추어..

오늘의 그래프 기술 소식은 해외 유명 IT 온라인 전자 결제 시스템인 페이팔(PayPal)의 그래프 DB 사례를 전달하고자 합니다. 본 글은 PayPal의 직원인 Quinn Zuo라는 AI/ML 전문가가 작성한 영문 블로그 글의 번역본을 요약하고 있습니다. 번역은 IT 블로그 사이트인 ‘요즘IT’에서 진행했으며, 그래프 기술과 사례 연구에 대한 자세한 내용이 궁금하시다면 아래 요즘IT의 글을 확인하시기 바랍니다. PayPal 그래프 DB 사례 요약 - 이커머스 산업이 코로나19 팬데믹의 수혜로 급격한 성장 기록 - 디지털 결제 사용이 늘어난 만큼 관련 결제 사기 행위도 증가 - 전 세계 4억 명이 넘는 소비자와 판매자가 있고, 매분 수천 개의 지불 거래가 발생 - 기존 관계형 DB에 저장된 관계 데이터가..

RDB와 GDB, 비교와 경쟁의 대상이 아니다 관계형 DB와 그래프 DB는 각각 가장 많이 쓰이고, 또 가장 트렌디한 데이터베이스(DB)입니다. 두 DB 모두 각각의 장점과 고유한 특성이 있습니다. 즉, 우열을 나누어야 하는 것이 아닌 서로 다른 성격의 것으로 이해하면 쉽습니다. 관계형 DB와 그래프 DB의 사용에 대한 부분은 곧 데이터의 특성과 활용 목적에 달려있습니다. 관계형 DB의 테이블 구조는 일반적인 정보 기록이나 복잡하지 않은 관계를 저장하는 데 적합합니다. 따라서 관계형 DB는 일반적으로 회계 업무나 은행의 현금거래(트랜잭션)와 같은 요건에서 주로 사용됩니다. 반면 그래프 DB는 복잡한 데이터 내에서 관계 중심 분석을 하는 데 효과적입니다. 이는 데이터 전문가가 예상하지 못한 연결 패턴을 찾..

그래프 DB 전문기업 비트나인은 비대면 전문 중고거래 플랫폼 ‘헬로마켓’의 지분 22%를 인수해 그래프 DB 비즈니스 확대에 나선다고 23일 밝혔다. 양사는 이번 지분 인수와 함께 이익을 분배하는 ‘수익분배형 공동사업계약’도 별도로 체결해 새로운 형태의 그래프 DB 기술 기반 서비스를 선보일 예정이다. 이번에 비트나인이 지분을 인수한 헬로마켓은 ‘중고나라’, ‘당근마켓’, ‘번개장터’와 함께 국내 주요 4대 온라인 중고거래 플랫폼으로 알려져 있다. 2011년 설립된 헬로마켓은 현재 540만여 명에 달하는 가입자를 보유하고 있으며, 연간 약 3000억원 규모의 거래가 이루어지고 있다. 비트나인은 이번 계약을 통해 헬로마켓의 ‘안정성’과 ‘편의성’을 한 단계 더 끌어올릴 계획이다. 양사는 이미 공공기관 및 ..