데이터의 의미를 연결하여
디지털 트윈을 완성하다

단순한 데이터 저장소를 넘어, 기업의 실체를 반영하는 온톨로지(Ontology).
복잡한 데이터를 인간이 이해할 수 있는 지식으로 변환하는 과정을 경험해보세요.

온톨로지의 여정: 철학에서 비즈니스까지

온톨로지(Ontology)는 "존재에 대한 학문"이라는 고대 그리스 철학에서 시작되었습니다. 오늘날 이 개념은 AI와 시맨틱 웹을 거쳐, 기업의 복잡한 데이터를 구조화하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다.

기원 (Origin)

철학적 뿌리

고대 그리스어 'Onto(존재)'와 'Logia(학문)'의 합성어. "세상에 무엇이 존재하는가?"라는 질문에서 출발하여 사물의 본질과 범주를 분류했습니다.

Aristotle
1990s

정보학과 AI

지식 기반 시스템(Knowledge-based Systems)의 등장. 기계가 인간의 지식을 이해할 수 있도록 명시적인 명세(Specification)가 필요해졌습니다.

Knowledge Representation
1999

시맨틱 웹 (Semantic Web)

팀 버너스 리(Tim Berners-Lee) 제안. 웹상의 문서를 단순한 링크가 아닌 '의미(Semantics)'로 연결. RDF, OWL과 같은 표준 언어가 등장했습니다.

Linked Data
Today

엔터프라이즈 온톨로지

Palantir 등의 기업이 주도. 데이터 사일로를 통합하고, 비즈니스 '객체' 중심의 의사결정 시스템(Operating System)을 구축합니다.

Digital Twin
패러다임의 전환

행/열(Row/Column)에서
객체(Object)로

전통적인 데이터베이스는 수많은 테이블로 쪼개져 있어 비즈니스 담당자가 이해하기 어렵습니다. 온톨로지는 이를 '실제 세상의 사물(Things)'로 재정의합니다.

A

기존 방식 (Data Integration)

수천 개의 테이블 조인(Join) 필요, IT 부서 의존적.

B

온톨로지 방식 (Decision Centric)

"고객", "공장", "주문" 등 직관적인 개념으로 즉시 탐색.

💡 아래 버튼을 눌러 데이터가 어떻게 변하는지 확인하세요.

Data Viewer

온톨로지의 3대 구성 요소

비즈니스 세계를 디지털로 옮기기 위해 필요한 세 가지 핵심 개념을 알아봅니다.

🏭

Entity (개체)

현실 세계에 존재하는 구체적인 대상. 클래스(Class)의 인스턴스입니다.

예: 삼성전자(기업), 홍길동(직원), 인천공항(시설)
🔗

Relation (관계)

개체와 개체 사이의 상호작용이나 연결 고리. 데이터의 맥락(Context)을 만듭니다.

예: (홍길동)은 (삼성전자)에 '소속됨'
(비행기)는 (인천공항)에서 '출발함'
📊

Property (속성)

개체가 가진 고유한 데이터 값이나 특징.

예: 매출액: 100억, 설립일: 1990-01-01, 상태: 정상

데이터 사일로에서
운영체제(OS)

온톨로지를 적용한 기업은 단순히 데이터를 보는 것을 넘어, 데이터 위에서 시뮬레이션을 하고 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.

* Palantir 등 온톨로지 기반 플랫폼 도입 시 예상 효과 (예시)

온톨로지 탐색 시뮬레이터

Demo
🔍

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