기업 맥락.
기업 규모.
Graph Studio는 기업에서 운영하는 모든 데이터 소스를 연결하고, 통합 온톨로지 전반에 걸쳐 관계를 매핑하며, AI 에이전트가 어떤 규모의 데이터에서도 정확하게 추론하는 데 필요한 의미론적 맥락을 제공합니다.
데이터에 맥락을 추가하세요
인공지능 에이전트에게 부족한 것은 데이터가 아니라 맥락입니다. 맥락이란 여러 영역에 걸쳐 추론하고, 관계를 파악하며, 사실에 근거한 답변을 도출하는 능력을 의미합니다.
해당 계층이 없으면 모든 에이전트 쿼리는 비용이 많이 드는 추측 게임이 되어버립니다. 추론 반복이 누적되고, 토큰 비용이 증가하며, 누구도 완전히 신뢰하거나 조치를 취할 수 없는 답변이 나오게 됩니다. Graph Studio는 기존 데이터 인프라를 교체하지 않고 그 위에 해당 계층을 구축합니다.
스키마 제약이나 데이터 마이그레이션 없이 모든 엔터프라이즈 소스에서 정형 및 비정형 데이터를 수집합니다.
개별 시스템 내에서뿐만 아니라 전체 엔터프라이즈 온톨로지에서 시스템 간의 관계를 매핑합니다.
엔터프라이즈 규모에서 성능 저하 없이 수십억 개의 데이터 포인트를 쿼리할 수 있습니다.
의미론적으로 풍부한 실시간 컨텍스트를 모든 하위 AI 모델 및 에이전트에 제공합니다.
데이터가 애플리케이션에 도달하기 전에 그래프 계층에서 보안 및 거버넌스를 강화하십시오.
고장 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.
기존 데이터 아키텍처
데이터 종류나 규모에 상관없이 언제나 준비되어 있습니다.
정형 데이터와 비정형 데이터는 같은 위치에 존재하거나 같은 언어를 사용하는 경우가 드뭅니다. Graph Studio는 스키마를 강제하지 않고 두 유형의 데이터를 모두 수집한 다음 통합 온톨로지 내에서 서로 연결합니다.
- 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 문서, OT/IoT 피드 및 엔터프라이즈 애플리케이션에서 데이터를 단일 파이프라인으로 수집합니다.
- 수십억 개의 RDF 트리플을 메모리, 디스크 또는 가상화 환경에서 처리하세요.
- 기존 통합 속도를 늦추는 스키마 병목 현상을 제거합니다.
기업 규모에서도 유지되는 속도
도메인 간 데이터 세트에 대한 임시 쿼리는 기존 데이터베이스가 제대로 작동하지 못하는 지점입니다. Graph Lakehouse MPP 엔진은 이러한 부하를 처리하도록 설계되었습니다.
- 기업 전체 그래프에서 완전 분산형 대규모 병렬 쿼리를 실행합니다.
- 자동화된 데이터 샤딩 및 쿼리 병렬화를 통해 수평적 확장을 실현하세요.
- 클라우드 또는 온프레미스 환경의 Kubernetes에 배포할 수 있으며, 대규모 배포 시에도 아키텍처상의 제약이 없습니다.
방어 가능한 AI 의사결정을 위한 맥락
분산된 데이터로 학습된 모델은 누구도 완전히 신뢰하거나 추적할 수 없는 결과를 생성합니다. Graph Studio는 모든 AI 출력에 검증 가능한 맥락을 제공하는 온톨로지 레이어를 제공합니다.
- 모델이나 에이전트에 도달하기 전에 모든 데이터 포인트에 의미론적 관계를 추가하여 데이터를 풍부하게 만드세요.
- 모델이 오래된 스냅샷이 아닌 현재 상태를 기반으로 추론할 수 있도록 거의 실시간으로 컨텍스트를 새로 고칩니다.
- 모든 추론의 근원을 추적하고, 그 추론을 도출한 관계를 파악하십시오.
그래프에 내장된 거버넌스
애플리케이션 계층에서 적용되는 접근 제어 및 보안은 우회될 수 있지만, 그래프 계층에서 적용되는 경우에는 우회할 수 없습니다.
- 메타데이터 관리, 데이터 프로파일링 및 접근 제어를 지식 그래프 내에서 직접 적용하세요.
- 모든 변환 및 추론 과정에 대한 완벽한 감사 추적을 통해 온톨로지 버전을 관리하세요.
- 데이터 파이프라인을 재구축하지 않고 기존 거버넌스 프레임워크에 연결합니다.
자주 묻는 질문
Graph Studio는 저희가 이미 보유하고 있는 시스템과 연결할 수 있나요?
네, 데이터 수집을 시작하기 전에 데이터 마이그레이션이나 통합이 필요하지 않습니다. Graph Studio는 직접 연결을 통해 데이터 웨어하우스, 관계형 데이터베이스, 데이터 레이크, 문서, OT/IoT 피드 및 엔터프라이즈 애플리케이션에 연결합니다. 데이터는 원래 위치에 그대로 유지됩니다. 그래프는 데이터를 연결하고 도메인 간에 쿼리할 수 있도록 해줍니다.
Graph Studio는 우리 기업 규모에서 어떤 성능을 보여주나요?
Lakehouse MPP 엔진은 완전 분산 아키텍처에서 수천억 개의 RDF 트리플을 처리합니다. 자동 샤딩 및 쿼리 병렬화를 통해 데이터 볼륨이 증가하더라도 성능을 유지합니다. Kubernetes, 클라우드 또는 온프레미스 환경에 배포할 수 있으며 노드 추가를 통해 수평 확장이 가능합니다.
이것이 인공지능 개발과 어떻게 연관되나요? Mendix 플랫폼?
Graph Studio는 컨텍스트 인프라입니다. AI 스튜디오 AI Studio를 통해 배포되는 모델과 에이전트는 기업 지식 그래프에서 직접 정보를 가져와 기업 운영의 일부분이 아닌 전체적인 상황을 기반으로 추론합니다. 특히 AI 에이전트의 경우, 지식 그래프가 없으면 에이전트는 모든 엔티티 관계와 명명 불일치를 처음부터 해결해야 하므로 추론 반복 횟수와 토큰 비용이 증가합니다. 하지만 그래프가 있으면 에이전트는 온톨로지를 따라가며 훨씬 적은 단계로 해답을 찾을 수 있습니다.
Graph Studio는 보안 및 데이터 거버넌스를 어떻게 처리하나요?
기업 규제 환경에 맞춰 설계된 계층형 모델을 사용합니다. 역할 기반 접근 제어는 그래프마트 및 계층 수준에서 작동합니다. 속성 및 정책 기반 제어는 데이터 분류, 지역 또는 민감도에 따라 세분화된 규칙을 적용합니다. 모든 쿼리, 데이터 접근 및 변환은 규정 준수를 위해 기록됩니다. 엔터프라이즈 ID 통합은 싱글 사인온(SSO) 및 페더레이션 인증을 지원합니다. 보안은 아키텍처에 내장되어 있으며, 배포 후에 추가되는 것이 아닙니다.