비트나인 Graph it

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..

비트나인이 새로운 관계형 DBMS인 ‘AgensSQL’을 출시했습니다. 데이터의 형태, 기업 데이터 운영 환경 및 활용 목적에 따라 적절한 솔루션을 적재적소에 공급할 수 있게 된 것입니다. 데이터베이스 기업으로서는 최초로 코스닥 상장을 이루며 공식적으로 기술력과 미래 가치를 인정받은 비트나인은 이로써 SQL(관계형 DB) 및 NoSQL(그래프 DB)의 양대 DB 진영을 모두 아우르는 제품 라인업을 갖추게 되었습니다. AgensSQL, why now? 최근 데이터베이스 시장에서 발생하고 있는 이슈들은 다음과 같습니다. 1) 상용 DBMS의 구축 및 유지보수 비용 증가 2) 특정 외산 벤더의 상용 DBMS를 대체할 수 있는 국산 오픈소스 DBMS의 수요 증가 3) 빠르게 변화하는 외부 환경에 대한 대응 요구..

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..

그래프 DB 특징 소개 그래프 데이터베이스는 데이터 수집, 모델링, 분석, 신규 데이터 입력, 연결 관계 처리 영역에서 많은 장점이 있다. 일반적으로 Excel과 같은 집합 데이터를 처리하는 정형화된 업무 시스템과 달리 그래프 DB는 다양한 데이터, 정보 및 지식의 관계를 기반으로 현상(what)에 대한 원인(why)을 추론하고, 미래에 어떠한(how) 의사결정을 할 것인지 예측하기 위한 새로운 업무 영역에서 효과적으로 사용된다. 이를테면, 데이터 기반의 펀드 관리에서 일반적인 표로 펀드를 관리하면 수익률로 나타나는 현상과 수익률에 영향을 미치는 원인의 관계가 명확하게 표현되지 않아 수익률 증대를 위한 데이터 분석 및 의사결정 과정이 복잡해진다. 반면, 그래프 데이터로 관리하는 경우 관계(relation..

본 글에서는 예측분석에 사용할 수 있는 알고리즘을 설명합니다. 수많은 예측분석 알고리즘을 소개하기엔 현실적으로 무리가 있다고 판단하여, Regression과 Classification에 대해 간략한 소개를 하고 이후에 Brazilian E-Commerce 사례에서 사용하였던 알고리즘을 기술했습니다. 회귀(Regression)와 분류(Classification)로 범주화하는 지도 학습 머신러닝 알고리즘은 작동방법에 따라 몇 가지 기준으로 분류할 수 있는데, 가장 큰 기준은 바로 비지도 학습(Unsupervised Learning)과 지도 학습(Supervised Learning)이 있습니다. 비지도 학습은 출력 변수(Y)가 존재하지 않고, 입력 변수(X) 간의 관계에 대해 모델링하는 것입니다. 주로 Clu..