온톨로지 모델러 코스

코스 소개

D.Hub를 처음 사용하는 온톨로지 모델러를 위한 코스입니다.

분석가는 준비된 데이터로 차트와 대시보드를 만들고, 엔지니어는 외부 시스템의 데이터를 가져와 자동화합니다. 온톨로지 모델러는 그 사이에서 데이터의 의미와 관계를 엔티티와 관계의 그래프로 정의합니다.

코스는 6개 레슨으로 구성되어 있으며 약 55분이 걸립니다.

데이터 아키텍트, 도메인 모델러, 분석가와 엔지니어 사이에서 데이터 구조를 설계하는 사용자라면 이 코스를 학습할 수 있습니다. 엔티티를 만들고 관계를 연결한 뒤 실제 데이터가 그래프에 표시되는 과정을 순서대로 따라갑니다.

시작 전에 알아둘 용어

• 온톨로지: 업무 데이터의 대상, 속성, 연결 규칙을 하나의 의미 모델로 정의한 구조입니다.
• 엔티티: 기계나 상품처럼 고유하게 식별하고 속성을 기록할 대상입니다.
• 관계: 두 엔티티가 어떤 방향과 의미로 연결되는지 나타내는 규칙입니다.
• 식별 키(Identity Key): 엔티티 인스턴스를 서로 구분하고 같은 대상을 갱신할 때 사용하는 속성입니다.
• Cypher: 그래프 탐색기에서 엔티티와 관계 인스턴스를 조회할 때 사용하는 그래프 쿼리 언어입니다.

사전 준비

• D.Hub 포털 접근 권한. 실습 컬렉션에서 엔티티와 관계를 만들 수 있는 편집자 이상 역할이 필요합니다.
• 컬렉션과 데이터셋에 대한 기본적인 이해. 분석가 코스의 컬렉션과 검색으로 데이터 찾기와 첫 컬렉션 만들고 데이터셋 등록하기를 알고 있으면 충분합니다.

완료 후 할 수 있는 것

• 온톨로지 섹션의 모델링과 그래프 탐색기가 각각 어떤 역할을 하는지 설명할 수 있습니다.
• 이름, 별칭, Identity Keys, Display Column, 속성 타입을 설정해 엔티티를 만들 수 있습니다.
• 데이터셋 컬럼을 엔티티 속성에 맞춘 뒤 파이프라인의 Entity 출력으로 인스턴스를 적재할 수 있습니다.
• 두 엔티티 사이에 관계를 정의하고 파이프라인의 Relation 출력으로 관계 인스턴스를 적재할 수 있습니다.
• 그래프 탐색기에서 엔티티와 관계를 선택하고, MATCH, RETURN, LIMIT을 사용한 Cypher로 여러 단계의 관계를 조회할 수 있습니다.
• 모델 변경의 영향을 확인하고 새로운 데이터셋을 기존 온톨로지에 연결할 수 있습니다.
• 컬렉션 이름, Cypher, 확인 대상을 정리해 분석가에게 전달하고, 파이프라인 출력 계약을 엔지니어에게 전달할 수 있습니다.

이 코스 다음에 무엇이 있을까

온톨로지 모델링을 더 연습하고 싶다면 다음 과정을 이어서 학습해 보세요.

• 첫 대시보드와 위젯 만들기 — 자기가 만든 그래프의 엔티티 한 개를 위젯 입력으로 올려, 데이터 아키텍트의 모델이 곧 분석가의 입력이 되는 동선을 한 포털 안에서 확인합니다.
• 이름변경/형변환으로 주문 데이터 정리하기 — 외부 시스템의 원본 데이터셋을 변환해 파이프라인 출력으로 적재하는 흐름입니다. 모델은 정의했지만 인스턴스를 누가 채울지 본인이 같이 책임지는 상황에 어울립니다.
• 리테일 재고와 가격 경쟁력 분석하기 — 본 코스에서 다룬 모든 요소(엔티티 4개와 관계 3개)를 하나의 시나리오에서 사용합니다.

각 레슨 옆의 체크박스를 선택하면 학습 진행 상황이 자동으로 저장됩니다.