Graph DB 기반의 데이터 분석과 활용 서비스 Graph DB를 활용한 데이터 간의 상관관계와 인사이트 도출로 최적의 데이터 분석과 활용 방안 제시

    Graph DB 기반의 데이터 분석과 활용 서비스

    데이터간의 관계성과 인사이트를 기반으로 비즈니스 가치를
    도출하는 그래프DB기반의 데이터 분석 ・ 활용 서비스

    세상에 존재하는 수많은 데이터들은 각각 관계성을 가지고 연결되어 있습니다.
    그래프 DB는 데이터 간의 관계성을 명시하고 데이터간의 상관관계에서 생성되는 인사이트와 가치의 비중을 찾아내는 것에 최적화된 데이터베이스입니다.
    엔코아 Data Service Center에서는 기업이 보유한 다양하고 복잡한 데이터의 인사이트를 분석하여 업무 프로세스의 효율성을 제고하고
    새로운 비즈니스 가치를 도출할 수 있는 그래프DB기반의 데이터 분석과 활용 서비스를 제공합니다.

    체계적인 데이터 관리

    엔코아 Graph Database Service Center는? 엔코아 데이터 전문가의 고객 맞춤형 컨설팅으로 고품질 컨텐츠와 최적화된 데이터 분석 시스템 구축 지원

    • 01

      국내 최고의
      그래프 DB 전문가 그룹

    • 02

      데이터 구루 대표 컨설턴트
      이화식 대표 리드

    • 03

      엔코아 기업 컨설팅 서비스와의
      유연한 연계 지원

    • 04

      대표 GraphDB 기업과의
      파트너쉽으로 효율적인 업무 지원

    • 05

      그래프DB 및 Network Theory
      전문가 보유

    • 06

      Domain Knowledge 기반으로
      높은 업무 이해도

    • 07

      데이터 전문성과 이해도 기반의
      INSIGHT 제공

    • 08

      고품질의 고객 맞춤형
      컨설팅 산출물 제공

    Graph Database는?

    그래프 데이터베이스는 그래프 이론에 기반을 두며, 노드(node), 관계(relation/edge), 속성(property)로 구성되어 있고,
    edge를 통해 노드간 관계를 저장하며 시각화가 가능하여 데이터 간의 상관관계를 가시적으로 확인할 수 있습니다.

    Graph Database 응용 및 활용분야

    • 1 사회 관계망 분석 (Social Network Analysis)

      - 사람 간의 상호작용하는 방식을 설명할 때 용이
         → 많은 사용자 (노드)와의 상호연결 (관계)
      - 그래프 데이터베이스는 관계 기반의 효율적 탐색 가능
      ex) SNS 기업들이 고객과 사용자를 위해 그래프DB기반 시스템을 시도지원

    • 2 생물(의)학

      - 분자, 유전자 등의 구조나 그 상호작용 관계를 그래프 구조를 통해
      모델링하고 저장할 수 있음
      - 뇌 연결을 그래프로 매핑하고 시각화 할 수 있음
      ex) 신약개발, 유전자 연구 등

    • 3 네트워크 및 경로

      - 두 노드 사이의 최적의 경로를 계산할 때 활용할 수 있음
      - 경로탐색, 링크 예측, 영향분석 등
      - 주어진 제약조건에 따른 최적 경로 탐색
      ex) 철도, 도로망, 통신망, 공급망, 도로망 등

    • 4 Fraud Detection

      - 특정 계정, 장치, IP주소 등과 같이 개별 Data Point에 중점을 두는
      기존의 방식과 달리 연결된 데이터 검토 가능
      - 관계를 사용하여 은행 사기, 신용카드 사기, 전자상거래 사기를 포함한
      다양한 금융 범죄를 실시간으로 처리
      - 하나의 계정(이메일, IP주소 등)에 연결된 여러 사람들 간 관계 파악에 용이

    • 5 Marketing & Recommendation Engines

      - 고객과 관련된 정보(관심분야, 친구, 구매 등) 를 그래프 형태로 저장 가능
      - 사용자와 유사한 이력을 가진 다른 고객의 구입 정보나 관계를 이용하여
      제품이나 친구 추천 가능
      - JOIN이 없어 처리 속도가 일정함으로 그래프데이터베이스에서는 실시간 추천이 가능

    • 6 Knowledge Graph

      - 지식그래프(Knowledge graph) 의 관련 데이터를 그래프 형태로 사용자에게
      필요한 정보를 풍부하게 제공 하는 고도화된 검색 기능
      - 정보를 그래프에 저장하여 상호 연결성이 높은 데이터를 효율적으로 탐색 가능
      - 서로 다른 데이터 소스의 정보의 연결과 탐색 가능

    대규모 영업조직의 구조, 실적, 매출 달성 확률을 종합적으로 관제

    • 기업명A사
    • 프로젝트명영업조직 네트워크 영향관계 분석 및 모니터링
    • 추진 목적 및 배경

      대규모 영업 조직의 구조와 네트워크내 구성원의 상관관계, 영향도를 분석하고 특성 가중치를 계량화하여 실적 및 매출 달성율의
      시각화 및 모니터링으로 데이터 분석 및 매출 달성 가능성 예측 지원

    • 사업의 특징

      A사의 영업 조직 구조를 거시적으로 Zoom in, Zoom Out하며 각 데이터간의 상관관계에 따라 성장성, 주요 지표를 조직도에서 조회할 수 있고, 고객생애가치, 성장성, 중심성 등
      다양한 평가 지표의 관계와 가중치를 그래프 DB로 분석하고 시각화하여 의사결정을 위한 리뷰와 모니터링으로 활용할 수 있도록 그래프DB 분석 플랫폼을 구축하는 사업으로
      이를 기반으로 조직의 매출 가능성을 예측하여 사업추이를 파악할 수 있도록 합니다.

      1. 1회원간 내재된 모든
        영향관계, 특성치 계량화

        - 후원수당, 직급수당, 교육수당에 상호간에 미친 영향관계와 구체적인 내역을 지속적으로 관리
        - 다양한 알고리즘을 이용하여 회원의 매우 다양한 특성치를 Scoring하여 계량화 실시
        - Network theory를 이용한 고급분석이 가능하도록 장기간 Graph DB용 Data source를 축적할 수 있는 플랫폼 구축

      2. 2다양한 형태의 회원 구조
        검색 및 시각화

        - Short cut, 축척 개념을 적용한 회원조직의 기본구조를 다양한 조건별로 검색하며 조직내 회원의 다양한 특성별로 시각화된 구조를 탐색
        - 특정기간 발생한 각종 실적을 반영했을 때 실제로 관할 영향권내에 속하는 회원들의 구성 조직을 시각화

      3. 3실시간 직급 달성 확률
        모니터링

        - 실시간 발생매출을 기준으로 직급자의 특정직급 달성 가능성의 변화를 모니터링
        - 과거 발생 패턴과 비교하여 달성 가능성에 적신호가 발생했을 때 Warning 정보를 Alerting
        - 어떤 회원들의 실적을 높였을 때 나의 직급 달성 가능성은 얼마나 높아지는가를 시뮬레이션하여 대응책 마련

    • 활용기술

      - Binary Network Marketing의 단점으로 인해 내재된 조직 구조의 다양한 형태와 구조 분석의 필요함을 파악
      - 일반적으로 소실적, 대실적 매출에 따라 편파적 후원 가능성이 높으며 리더의 성향에 따라 소통 또한 단절됨
      - ‘상박하후’ 정책에 따라 군소 조직이 매우 많으며 후원수당 발생 회원은 실제 약 10% 수준에 그치고 있음
      - 그래프 데이터베이스 기반으로 내재된 관계 추가 및 예측과 조직 구조 특성의 계량화를 통해 건강한 조직으로 개선

    엔코아 그래프DB 파트너사 엔코아는 다양한 글로벌 그래프 DB와 파트너쉽을 체결하고 고객 니즈와 프로젝트 특성에 적합한
    그래프 DB를 활용하여 고객 맞춤형 데이터 분석 서비스를 제공합니다.

      • - 오픈 소스 그래프 데이터베이스
      • - 가장 대중적인 그래프 데이터베이스
      • - SQL과 유사한 그래프 질의어 cypher 지원
      • - ACID를 준수하는 Transactional Database
      • - 자체 앱인 Bloom이나 라이브러리, 연동을 통해 시각화 지원
      • - 속성과 레이블에 index를 추가할 수 있음
      • - 특정 기능은 유료기능 제공
      • - SQL과 유사한 그래프 질의어 GSQL 지원
      • - 6 hop 이상의 쿼리를 완료할 수 있음
      • - 대규모, 대용량 처리에 최적화
      • - 내장 IDE인 GraphStudio를 통해 시각화 지원
      • - 타사보다 적은 저장 공간을 요함
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