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◼ 게스트 : 탁정수 대표 / 인포시즈(seoyy@infocz.co.kr), 성윤호 파트너 / PwC컨설팅
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (talkit@talkit.tv, https://talkit.tv/)
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 왜 온톨로지를 말할 때 그래프DB가 함께 언급되는지, 그리고 왜 이제는 ‘한 번 설계하고 끝나는 구조’가 아니라 ‘계속 진화하는 동적 온톨로지’가 필요한지를 설명합니다.
핵심은 기업 데이터가 값만 저장하는 수준을 넘어, 시간·공간·원인·실행·평가까지 함께 연결해야 실제 업무형 AI와 의사결정 체계가 만들어진다는 점입니다.
1. 온톨로지는 값을 저장하는 것이 아니라 맥락을 저장하는 구조다
기업 시스템에는 숫자와 상태값이 많이 쌓이지만, 실제 의사결정은 값 하나만으로 이뤄지지 않는다. 예를 들어 설비 온도 100도라는 값도 정상 운전 중인지, 점검 중인지, 이상 상황인지에 따라 해석과 대응이 완전히 달라진다.
그래서 앞으로의 데이터 구조는 값 자체보다 시간적 맥락, 공간적 맥락, 연결 관계를 함께 담아야 한다. 이것이 온톨로지가 필요한 첫 번째 이유다.
2. 그래프DB가 함께 언급되는 이유는 ‘의미론적 연결’을 다루기 쉽기 때문이다
온톨로지는 개념, 관계, 규칙을 정의하는 의미 구조이고, 그래프DB는 그 관계를 실제 시스템 안에서 연결하고 탐색하기 좋은 저장 방식이다. 둘은 같은 개념이 아니지만, 실무에서는 함께 갈 가능성이 높다. 특히 어떤 답이 왜 나왔는지, 어떤 설비와 어떤 공정과 어떤 이력이 연결돼 있는지를 시각적으로 보여주고 설명해야 할 때 그래프 구조의 장점이 커진다.
결국 그래프DB가 중요한 이유는 데이터를 더 많이 저장하기 위해서가 아니라, 데이터의 맥락과 연결 과정을 드러내기 위해서다.
3. 온톨로지는 고정된 모델이 아니라 계속 진화하는 ‘동적 구조’여야 한다
기업 데이터는 매일 새로 들어오고, 업무 규칙도 계속 바뀐다. 이런 환경에서 온톨로지를 한 번 설계한 뒤 고정해 두면 금방 현실과 어긋난다. 그래서 필요한 것이 동적 온톨로지다.
새 데이터가 유입될 때마다 의미 구조가 보완되고, 실제 업무 변화에 맞춰 관계와 규칙도 함께 진화해야 한다. 살아 있는 기업 데이터를 다루려면 온톨로지도 살아 움직여야 한다는 뜻이다.
문제 인지, 원인 파악, 대안 탐색, 최적안 선택까지만 저장해서는 부족하다. 실제로 어떤 선택을 했는지, 어떤 환경에서 실행했는지, 그 결과 비즈니스 효과가 있었는지까지 남아야 다음 판단이 더 정교해진다.
성공 사례뿐 아니라 실패와 시행착오도 함께 기록될 때 온톨로지는 단순 지식 구조를 넘어 조직의 학습 체계가 된다. 제조업의 품질 이력 추적이나 VOC 기반 개선 사이클처럼, 불만 접수부터 처리, 반영, 재평가까지 연결되는 구조가 대표적인 활용 방식이다.
4. 기업이 먼저 준비해야 할 것은 데이터보다 ‘비즈니스 질문과 의사결정 흔적’이다
온톨로지를 만들기 위해 가장 먼저 필요한 것은 테이블 몇 개가 아니다. 보고서, 회의록, 판단 기준, 백업 데이터, 그리고 결정 이후의 사후 평가 정보가 더 중요하다.
결국 온톨로지는 기업이 어떤 질문을 던지고, 어떤 근거로 판단하고, 어떤 결과를 냈는지를 구조화하는 작업이기 때문이다. 기술 기업과 컨설팅 조직이 함께 움직이는 이유도 여기에 있다. 먼저 비즈니스 질문을 정리하고, 그다음 그것을 지속 가능하게 진화하는 구조로 기술화해야 하기 때문이다.
5. 3줄 요약
– 온톨로지는 데이터 값을 저장하는 구조가 아니라, 시간·공간·관계·원인 같은 맥락을 함께 다루는 구조다.
– 그래프DB가 자주 함께 언급되는 이유는 이런 의미론적 연결과 설명 과정을 표현하기에 적합하기 때문이다.
– 앞으로 필요한 것은 고정 온톨로지가 아니라, 새 데이터·실행 결과·사후 평가에 따라 계속 진화하는 동적 온톨로지다.
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