3장. 시작하기: 간단한 고객 360
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대부분의 대기업이 직면하는 데이터 문제, 즉 서로 다른 데이터 원본에서 가치를 추출하는 문제를 논의할 때 기술팀이 그래프 사고의 이점을 이해하는 경우를 종종 보았습니다. 화이트보드 앞에 서서 문제를 스케치하면 필연적으로 하나의 털이 많은 그래프가 만들어집니다.
이와 같은 시나리오를 상상해 보세요. 화이트보드에 그림을 그리며 회사 시스템 전반의 여러 사일로에 데이터가 어떻게 분산되어 있는지 활발하게 논의하고 있습니다. 팀에서는 실제로 필요한 것은 고객과 고객 데이터에 직접 액세스하는 것이라는 데 동의합니다. 이를 설명하기 위해 거의 매번 동료가 화이트보드 중앙에 고객을 그리고 관련 데이터를 고객과 연결합니다. 한 발짝 물러서면 여러분 모두는 동료가 방금 그래프를 그렸다는 사실을 깨닫게 됩니다.
이 화이트보드 연습은 데이터 관리 솔루션을 구축하는 데 그래프 사고를 사용하는 것이 얼마나 강력한지 보여줍니다. 그래프 애플리케이션은 데이터 관리에서 시작되는데, 개념적으로나 물리적으로나 이전의 기술 선택은 그래프 데이터를 표 형식의 솔루션으로 만들도록 강요했기 때문입니다. 문제는 표 형식의 데이터가 더 이상 오늘날의 애플리케이션에 적합한 디자인이 아니라는 것입니다.
이는 개인화된 컨텍스트에 대한 사용자의 요구를 충족시켜야 하는 애플리케이션의 경우 특히 그렇습니다. 개인화에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 가용성과 관련성에 대한 하향식 압박이 가중되고 있습니다. 이러한 압박으로 인해 조직은 서로 다른 데이터를 통합하고 데이터가 사용자와 디지털 경험을 연결하도록 해야 했습니다.
팀이 개인화를 제공하기 위해 시스템을 재설계하기 위해 도면 보드에 모이면 새로운 문제에 직면하게 됩니다. 단일 시스템에서 어떻게 데이터를 통합하고, 실시간으로 작동하며, 최종 사용자와 데이터를 다시 연결할 수 있을까요? 기존의 관계형 도구는 데이터가 행과 열 형식에 잘 맞아야 하는 프로세스의 일부에 적합합니다.
그러나 관계형 도구는 특정 형태의 데이터, 특히 깊게 연결된 데이터를 전달하는 데는 적합하지 않습니다.
화이트보드 세션의 이 시점에서 우리는 솔루션 식별 및 비교라는 중요한 논의 주제에 도달했습니다. 솔루션 설계 프로세스에는 여러 기술이 도입되는 경우가 많습니다. 어떤 기술을 선택할 것인지에 대한 후속 논의는 분열을 일으키고 끝이 없을 수 있습니다.
장 미리보기: 장 미리보기: 관계형 대 그래프
이러한 일반적인 압박감을 해결하기 위해 이 장의 주요 목표는 다음과 같습니다:
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그래프 데이터의 공통 시작 애플리케이션을 정의하고 공식화합니다.
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관계형 및 그래프 기술을 사용하여 애플리케이션 아키텍처 예시 구축하기
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시스템의 요구 사항에 맞는 올바른 선택을 위한 가이드 제공
이 장의 나머지 부분에서는 방금 화이트보드 스토리에서 설명한 사용 사례를 소개하고 동기를 부여하겠습니다. 그런 다음 관계형 ...