지식 그래프가 필요한 이유
최근 기업 데이터는 정형과 비정형을 넘나들며 급속도로 복잡해지고 있고, 경영진은 그 어느 때보다 빠르고 직관적인 의사결정을 요구하고 있습니다. 이러한 상황에서 지식 그래프는 데이터 간 관계와 맥락을 연결하고, 생성형 AI와 결합해 더 똑똑한 인사이트를 제공할 수 있는 기반 기술로 부상하고 있습니다.
하지만 단순히 지식 그래프가 좋다고 해서 아무 솔루션이나 도입할 수는 없습니다. 실제 도입에 앞서, 아래와 같은 10가지 핵심 질문을 통해 솔루션의 실효성과 확장 가능성을 꼼꼼히 점검해야 합니다.
1. 기존 클라우드 데이터 플랫폼과 무엇이 다른가?
지식 그래프는 데이터 간의 의미 있는 관계를 정의하고, 정형 데이터뿐 아니라 이메일, 문서, 이미지 같은 비정형 데이터까지 연결해 데이터의 맥락을 제공합니다.
반면, 대부분의 클라우드 플랫폼은 데이터 수집, 저장 정제에는 강점이 있지만, 일반적으로 이러한 소스를 서로 연계해 쉽게 사용할 수 있도록 구성하지는 않습니다. 새로운 분석 요구가 생기면 플랫폼을 재설계하거나 업데이트해야 하는 경우가 많으며, 이는 인력과 비용의 부담으로 이어집니다.
비구조화 데이터는 이메일, 채팅 시스템, PDF 문서, 이미지, 텍스트 파일 등 다양한 형태를 포함합니다. 이러한 데이터를 다루기 위해서는 단순한 데이터 정제를 넘는 고급 소프트웨어가 필요합니다. 비구조화 데이터 소스에 연결하는 것 자체도 어렵지만, 그 의미를 해석하는 것은 적절한 도구 없이는 더욱 어렵습니다.
확인 질문:
- 데이터를 별도로 복사 및 저장해야 하는가?
- 인메모리 또는 고성능 캐시 기반으로 작동하는가?
2. 솔루션은 얼마나 확장성과 성능을 갖추고 있는가?
지식 그래프 솔루션이 기업 환경에 적합하려면 두 가지 확장성을 모두 갖춰야 합니다.
1. 그래프 자체의 확장성: 수십억 개의 노드와 엣지를 관리할 수 있는가?
2. 데이터 처리 성능: 대량 데이터 적재 및 변환 시 병렬 연산을 지원하며, 복잡한 쿼리도 낮은 지연 시간으로 처리 가능한가?
확인 질문:
- 병렬 컴퓨팅을 활용하는가?
- 엔터프라이즈급 고속 쿼리를 지원하는가?
3. 지식 그래프 구축은 자동화되어 있는가?
사용자가 지식 그래프를 수작업으로 일일이 구축해야 한다면, 조직 내 확산은 어렵습니다. 이전의 메타데이터, 데이터 모델, 거버넌스 정보를 활용해 자동화되어야 합니다.
확인 질문:
- 기존 데이터베이스의 스키마를 자동으로 인식하고 활용하는가?
- 실제 고객 데이터로 구축 과정을 시연해 줄 수 있는가?
4. 비전문가도 사용할 수 있는가?
전문가만 다룰 수 있는 시스템이라면 조직 전체로 확산되기 어렵습니다. 임원이나 실무자 등 비즈니스 사용자도 손쉽게 사용할 수 있어야 합니다. IT지원 없이도 말입니다. 벤더에게 지식 그래프를 구축하고 접근하는 과정을 시연해달라고 할 때 아래와 같은 부분을 확인하는 것이 좋습니다.
확인 질문:
- 비전문가도 쿼리를 쉽게 작성하고 결과를 해석할 수 있는가?
- 기존 클라우드 플랫폼에서 테이블, 데이터셋, 데이터 프로덕트를 관리하는 것처럼 지식 그래프도 쉽게 구축하고 관리할 수 있는가?
- 업무 사용자들이 기존에 사용하던 도구를 통해 지식 그래프에 접근할 수 있는가?
5. 보안과 컴플라이언스는 충분히 확보되어 있는가?
지식 그래프는 다양한 소스에서 데이터를 가져오기 때문에 보안과 규제 대응이 핵심 이슈입니다. 모든 엔터프라이즈 애플리케이션과 산업에서는 민감 데이터를 보호할 수 있는 규제 준수가 필수입니다.
확인 질문:
- GDPR, HIPAA 등 주요 규제 대응을 지원하는가?
- 기존 보안 정책을 그대로 적용할 수 있는가?
- 접근 제어, 감사 로그, 내부 거버넌스 설정은 얼마나 정교한가?
6. 온톨로지를 어떻게 활용하는가?
온톨로지는 도메인 내 지식을 표현하는 의미적 구성 요소로, 명확하고 간결한 데이터 상호운용성을 가능하게 합니다. 온톨로지 기반 통합은 데이터를 비즈니스 용어로 설명하며, 투명성, 신뢰성, 실행 가능한 인사이트를 지원합니다.
확인 질문:
- 온톨로지를 통해 비즈니스 의미를 어떻게 반영하는가?
- 산업 표준 및 커스텀 확장 지원 여부는?
- 생성형 AI와의 통합에서 어떻게 활용되는가?
7. 자연어 질의와 정확한 응답이 가능한가?
임원은 복잡한 대시보드보다 직관적인 답변을 원합니다. 예를 들어 “지난 3년간 국내 판매된 수입품의 전체 총이익률은 얼마이며 어떻게 변화했는가?”
라는 질문에 대해, 정확하고 이해하기 쉬운 결과를 얻을 수 있는지 확인해야 합니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 생성형 AI 모델의 참조 범위를 실제 검증된 정보로 제한하는 유용한 기법입니다. Graph RAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)는 지식 그래프의 문맥을 기반으로 AI의 환각(hallucination) 현상을 줄이고 정확도를 높여줍니다. Graph RAG는 프롬프트에 컨텍스트를 추가해 응답의 정확성을 높이고, 비전문가에게도 더 명확하고 실행 가능한 결과를 제공합니다. 벤더에게 아래와 같이 질문해보고 여러분의 데이터를 활용한 PoC를 통해 해당 기능을 시연해서 확인을 하면 좋습니다.
확인 질문:
- RAG 또는 Graph RAG를 어떻게 지원하는가?
- 기업 내부 데이터로 실증 테스트가 가능한가?
- 응답에 대한 출처와 설명을 제시할 수 있는가?
8. AI 응답은 얼마나 투명하고 설명 가능한가?
시스템을 사용하는 모든 사람은 출력 결과를 신뢰할 수 있어야 합니다. AI가 제시한 결과에 대해 “왜 이 답변이 나왔는가?”를 설명할 수 없다면 신뢰하기 어렵습니다.
확인 질문:
- 응답은 지식 그래프 및 온톨로지 기반으로 명확히 추적 가능한가?
- 내부 감사 및 추적 기록이 가능한가?
9. 도입 후 효과는 얼마나 빨리 나타나는가?
도입 후 가치 실현까지의 시간은 ROI에 직접적인 영향을 줍니다.
확인 질문:
- 초기 설정과 사용자 온보딩에 소요되는 시간은?
- 대규모, 다수 데이터 소스 환경에서의 구축 사례나 벤치마크 자료가 있는가?
- 수개월 내 성과를 낼 수 있는가, 아니면 1년 이상이 걸리는가?
10. 기술 지원 체계는 얼마나 믿을 수 있는가?
성공적인 지식 그래프 구현은 단순한 툴이 아닌 전문적 서비스와 지속적 지원에 달려 있습니다.
확인 질문:
- 도입 컨설팅 경험이 풍부한가?
- 문서화, 커뮤니티, 교육 리소스는 잘 갖춰져 있는가?
- 문제 발생 시 빠르고 효과적인 대응이 가능한가?
결론: 벤더를 선택하기 전에 반드시 직접 테스트하라
위 질문에 모두 납득할 수 있는 답변을 제공하는 벤더는 최종 후보군으로 고려해볼 수 있습니다. 이후에는 반드시 여러분의 실제 데이터를 활용한 PoC(개념 검증) 과정을 통해 성능을 직접 검증해 보시기 바랍니다. 실전 테스트보다 더 나은 검증 방법은 없습니다. 지식 그래프와 생성형 AI의 결합은 단순한 트렌드를 넘어, 실질적인 비즈니스 경쟁력 확보의 열쇠가 될 수 있습니다.
알테어는 지식 그래프와 생성형 AI를 결합한 실질적 데이터 전략을 구축할 수 있도록 돕고 있습니다.
기업의 다양한 데이터 환경과 목적에 맞춘 상담 및 PoC 데모를 원하신다면 지금 문의해 주세요.
