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온톨로지 모델러 코스

온톨로지 모델러 워크플로 개요

온톨로지가 포털의 어디에 1급 표면으로 자리하는지, 모델러가 머무는 두 메뉴(Modeling · 그래프 탐색기)와 분석가·엔지니어 표면과의 연결을 한 표로 정리합니다.

7분

분석가는 이미 있는 데이터 위에 화면을 그립니다. 엔지니어는 그 데이터가 어떻게 거기 있게 되는지를 책임집니다. 그 사이에서 온톨로지 모델러는 그 데이터들이 서로 어떤 의미로 이어지는가 — 곧 엔티티와 관계의 그래프 — 를 정의합니다. 포털에서 이 작업은 별도 1급 표면 위에서 이뤄집니다.

사이드바에서 온톨로지의 자리 — 별도 1급 섹션

좌측 사이드바에는 Applications 섹션과 별도로 ONTOLOGY 섹션 이 있고, 그 안에 두 메뉴가 들어 있습니다.

  1. Modeling (모델링 빌더) — 엔티티와 관계를 정의하고 편집합니다. 노드와 엣지가 캔버스 위에 떠 있는 그래프 뷰, 또는 대량 관리를 위한 테이블 뷰 두 모드를 전환합니다.
  2. 그래프 탐색기 (Graph Explorer) — 정의된 모델 위에 적재된 인스턴스 데이터를 시각적으로 탐색합니다. Cypher 쿼리, 라벨 클릭, 더블클릭 이웃 확장이 여기서 일어납니다.

이 위계 분리가 강제하는 점은 두 가지입니다.

  • 컬렉션 트리에는 엔티티 · 관계가 leaf 로 노출되지 않습니다. 온톨로지 자원은 ONTOLOGY 섹션의 페이지에서만 관리합니다.
  • 1 컬렉션 = 1 온톨로지 스코프. 컬렉션을 만들면 그에 대응하는 온톨로지 스코프가 자동 생성되고, 엔티티/관계 생성 시 소속 컬렉션(collection_id)을 반드시 지정해야 합니다. 누락 시 422.

"온톨로지는 도구가 아니라 데이터의 의미 레이어입니다" 라는 멘탈 모델을 사이드바 위계 자체가 강제하는 셈입니다.

온톨로지의 세 구성 요소

본 코스의 모든 레슨은 다음 세 가지를 반복해서 다룹니다.

  1. 엔티티(Entity) — 현실 세계의 객체(고객 · 제품 · 주문 · 기계 · 센서) 를 추상화한 단위. 기반 데이터셋(backing dataset) 위에 의미 레이어로 올라갑니다.
  2. 관계(Relationship) — 두 엔티티 사이의 연관성(고객이 제품을 주문함, 센서가 기계를 측정함). 방향성과 타입(PURCHASED, IOT_reads_from)을 가지며 그래프 데이터베이스에 저장됩니다.
  3. 스키마 메타데이터 — 각 엔티티/관계의 Identity Keys (인스턴스 고유 식별 키) 와 Display Column (UI 1차 라벨). 둘이 비어 있으면 그래프 탐색기에서 노드가 익명으로 보이고, 파이프라인의 Entity I/O 가 페이로드 검증에서 실패합니다.

익숙한 어휘와의 대응 (1 회만)

ER 모델 · Neo4j · RDF 로 같은 흐름을 다뤄 봤다면, 처음 30 분만 다음 표를 머리에 두고 포털을 봐도 충분합니다. 02 레슨부터는 포털 어휘로만 진행합니다.

익숙한 어휘포털에서의 대응
ER 모델의 entity엔티티(Entity)
Primary key (PK)Identity Keys
사람이 읽는 라벨 컬럼Display Column
ER 모델의 relationship · Neo4j 의 relationship type관계(Relationship) — source · target · type
Neo4j :Label엔티티 이름(name)
그래프 DB 인스턴스그래프 탐색기에서 보이는 노드 한 개
Cypher그래프 탐색기 하단 쿼리 에디터 (그대로 사용)

기존 어휘와 다른 점 두 가지만 미리 짚어 둡니다.

  • 모델과 인스턴스의 표면이 분리됐습니다. Modeling 은 클래스 정의, 그래프 탐색기는 인스턴스 탐색. 두 화면을 자주 오갑니다.
  • Sink UI 는 없습니다. 매핑이 완료되면 백엔드 인프라가 그래프 데이터베이스로 자동 적재합니다. 이전 버전의 EntitySink / RelationSink 버튼은 제거됐습니다.

두 도메인 예시 — 작은 그래프와 큰 그래프

본 코스의 레슨 본문은 다음 두 시나리오를 번갈아 인용합니다.

  • 제조 IoT — 작은 그래프(3 + 2): IOT_Machine, IOT_Sensor, IOT_MaintenanceEvent 세 엔티티와 IOT_reads_from (센서→기계), IOT_triggers (기계→유지보수 이벤트) 두 관계. 한 화면에 다 보이는 가장 작은 의미 단위.
  • 리테일 공급망 — 큰 그래프(4 + 3): RI_Product, RI_Branch, RI_Region, RI_Supplier 네 엔티티와 RI_STOCKED_AT (상품→지점), RI_LOCATED_IN (지점→지역), RI_SUPPLIED_BY (상품→공급업체) 세 관계. 관계 다양성과 카디널리티 차이를 한 번에 보여 줍니다.

작은 그래프와 큰 그래프 두 패턴을 레슨 별로 번갈아 봐 두면, 본인 도메인을 그릴 때 어디서 멈춰야 적당한 크기인지 감이 잡힙니다.

분석가 · 엔지니어와의 책임 경계

같은 포털 안에서 세 역할이 부딪치지 않으려면 누가 무엇을 책임지는지에 대한 합의가 필요합니다.

책임보통 누구의 일
외부 시스템에서 데이터를 가져와 데이터셋으로 떨어뜨리기엔지니어
데이터셋 위에 의미 레이어 (엔티티 · 관계) 정의모델러
Identity Keys · Display Column · 카디널리티 결정모델러
데이터셋 컬럼과 엔티티 속성 매핑모델러 (엔지니어와 한 자리에서)
그래프 위에 위젯 · 대시보드 만들기분석가
그래프 탐색기에서 거버넌스 · 감사 흔적 추적모델러 + 분석가

조직 규모에 따라 한 사람이 두 역할 또는 세 역할을 겸하기도 합니다. 본 코스는 모델러 시점에서 어떤 표면 위에서 무엇을 결정하는지를 기준으로 모든 레슨을 진행합니다.

이 레슨에서 익혀야 할 것

  • ONTOLOGY 섹션의 두 메뉴(Modeling · 그래프 탐색기)와 각각이 답하는 질문
  • 엔티티 · 관계 · 스키마 메타데이터 세 구성 요소
  • 익숙한 어휘(ER · Neo4j · Cypher) 와 포털 어휘의 대응
  • 1 컬렉션 = 1 온톨로지 스코프 규칙, 그리고 분석가 · 엔지니어와의 경계

다음 레슨

다음 레슨에서 첫 표면인 Modeling 빌더 로 들어가 엔티티 한 개를 직접 정의합니다. 이름 · 별칭 · Identity Keys · Display Column · 속성 타입 6 종이 한 자리에 모입니다.