온톨로지 모델러 코스

코스 소개

이 코스는 D.Hub 포털을 온톨로지 모델러 시점에서 익히는 학습 경로다. 분석가 코스가 이미 있는 데이터 위에 결과 화면을 만드는 흐름이고 엔지니어 코스가 그 데이터를 외부 시스템에서 끌어와 자동화하는 흐름이라면, 본 코스는 그 사이에서 데이터를 엔티티와 관계의 그래프로 모델링하는 흐름을 6 레슨으로 따라간다. 합쳐서 약 55 분.

페르소나는 좁히지 않는다. 데이터 아키텍트도, 도메인 모델러도, 엔지니어와 분석가 사이를 잇는 다리 역할도 무리 없이 진입할 수 있도록, 본문은 역할 톤이 아니라 작업 톤 — 엔티티를 어떻게 그리고, 관계를 어떻게 잇고, 그 위에 인스턴스를 어떻게 확인하는가 — 으로 작성한다.

각 레슨은 5–10 분 단위로 끊어 두었다. 한 자리에서 끝까지 가도 되고, 하루에 한두 레슨씩 나눠 학습해도 된다.

사전 준비

• 포털 접근 권한 (Editor 이상). 컬렉션 안에 엔티티와 관계를 만들 수 있어야 한다.
• 컬렉션과 데이터셋의 기본 개념. 분석가 코스 02–03 레슨 분량의 친숙도면 된다.
• 적어도 한 개의 데이터셋이 자기 컬렉션 안에 떨어져 있는 상태. 엔지니어 코스 02–03 레슨 결과물, 또는 dhub2-examples 의 한 시나리오 import 가 가장 빠른 경로.

엔티티-관계 모델링(ER 모델), Neo4j · RDF · OWL 같은 지식 그래프 도구의 사전 지식이 있으면 매핑이 빠르지만 필수는 아니다. 01 레슨에서 포털 어휘와 익숙한 어휘의 대응을 한 표로 정리한다.

완료 후 할 수 있는 것

• 온톨로지가 포털의 어디에 머무는 1급 표면(ONTOLOGY 섹션의 Modeling · 그래프 탐색기 두 메뉴)인지 설명한다.
• 엔티티 한 개를 정의한다 — 이름 · 별칭 · Identity Keys · Display Column · 속성 타입 6 종.
• 데이터셋의 컬럼을 엔티티 속성에 1:1 로 매핑하고, 매핑이 끝나면 백엔드 sink 가 그래프 데이터베이스에 자동 적재되는 흐름을 이해한다.
• 두 엔티티를 잇는 관계를 캔버스에서 드래그로 만들고, 카디널리티(1:1 · 1:N · N:N)와 명명 규칙(verb_phrase)을 정한다.
• 그래프 탐색기에서 라벨을 한 번 누르고, 노드를 더블클릭으로 펼치고, Cypher 세 줄 패턴(MATCH · RETURN · LIMIT)으로 인스턴스를 직접 조회한다.
• 모델 변경이 어디까지 파급되는지(파이프라인의 Entity I/O · 그래프 인스턴스 · 인스펙터 라벨) 알고, 새 데이터셋이 들어왔을 때 매핑을 추가하는 사이클을 닫는다.
• 자기가 만든 그래프를 분석가에게는 그래프 탐색기 진입 링크로, 엔지니어에게는 새 데이터셋 매핑 절차로 한 단락씩 인계한다.

이 코스 다음에 무엇이 있을까

온톨로지 흐름 안에서 더 깊게 가고 싶다면 다음 후보가 자연스럽다.

• 분석가 코스 04 레슨 — 첫 대시보드와 위젯 — 자기가 만든 그래프의 엔티티 한 개를 위젯 입력으로 올려, 데이터 아키텍트의 모델이 곧 분석가의 입력이 되는 동선을 한 포털 안에서 확인한다.
• 엔지니어 코스 03 레슨 — 첫 파이프라인 — 기반 데이터셋을 외부 시스템에서 정기적으로 채우는 흐름. 모델은 정의했지만 데이터를 누가 채울지 본인이 같이 책임지는 상황에 어울린다.
• 워크숍: 리테일 재고 인텔리전스 — 본 코스의 모든 표면(엔티티 4 개 + 관계 3 개)이 도메인 시나리오 한 건에서 엮여 돌아간다. 분석가 · 엔지니어 · 모델러 세 시점이 같은 컬렉션 위에서 만나는 흐름, 약 90 분.

각 레슨 옆 체크박스를 채우면 진척이 자동 기록된다. 이어서 시작해 보자.