팔란티어 비즈니스 온톨로지: 개념, 구조, 실무 활용법

온톨로지란 무엇인가?

온톨로지는 조직의 데이터를 실제 세계의 사물, 개념, 관계와 연결해주는 의미 기반 설계 방식입니다. 팔란티어에서는 단순 데이터 저장을 넘어, 어떻게 데이터를 해석하고 활용할지까지 구조적으로 정의합니다. 즉, 기업이 운영하는 현실(예: 부품, 주문, 직원 등)을 데이터 상에서 객관적으로 표현하는 설계도와 같습니다.

팔란티어 데이터 구조의 두 계층

팔란티어의 데이터 시스템은 크게 두 가지 계층으로 나뉩니다. 첫째는 실제 데이터를 저장·처리하는 물리 계층(테이블, 관계, 버저닝 등)이고, 둘째는 비즈니스 관점에서 데이터를 이해하고 활용할 수 있게 만든 온톨로지 계층입니다. 온톨로지는 데이터의 구조를 비즈니스 언어로 추상화해, 누구나 쉽게 데이터를 찾아보고 해석할 수 있게 돕습니다.

물리 계층: 전통 테이블의 발전형

실제 데이터는 전통적인 데이터베이스처럼 행과 열을 가진 테이블에 저장합니다. 하지만 팔란티어는 여기에 객체 테이블, 관계 테이블, 계보 테이블, 그리고 자세한 버전 관리 시스템을 추가하여, "누가 무엇을 언제 어떻게 했는가"까지 맥락을 함께 기록합니다.

객체 테이블의 역할

각 객체 테이블은 한 가지 사실, 예를 들어 '부품', '직원' 같은 정보를 한 줄씩 저장합니다. 각 객체는 고유 ID를 통해 다른 객체, 관계와 연결됩니다. 이렇게 모든 기반 데이터가 잘 정돈되어 있어야 이후 온톨로지 계층에서 의미 있게 연결할 수 있습니다.

관계 테이블과 맥락 데이터

관계 테이블은 부품이 직원에 의해 검사되었다거나, 어떤 부품이 어떤 주문과 연결되었다는 식으로, 각 사실들 간의 연결을 저장합니다. 이러한 관계 정보가 팔란티어 온톨로지의 강점 중 하나로, 비즈니스 맥락이 데이터 안에 담깁니다.

버저닝과 계보: 변화와 생성의 기록

데이터가 바뀔 때마다 이전 값도 남겨 시간별 변경 이력을 추적합니다. 계보 테이블은 파이프라인 실행 내역과 어떤 데이터가 어떻게 만들어졌는지 흐름을 파악하게 해줍니다. 이를 통해 문제 발생 시 언제, 어떤 로직에서 변화가 생겼는지 확인할 수 있습니다.

온톨로지 계층의 특징

온톨로지 계층에서는 실제 데이터를 비즈니스 개념, 관계, 맥락으로 설명합니다. 객체와 관계의 의미(메타데이터)를 YAML이나 GUI를 통해 사람이 쉽게 정의할 수 있습니다. 예를 들어 '부품'의 일련번호가 실제 현장에서는 어떻게 쓰이는지, 비즈니스 언어로 정리해 놓는 셈입니다.

쿼리 컴파일러와 자연어 질의

온톨로지 계층의 큰 장점은 데이터 전문가가 아니더라도 자연어로 쉽게 질의할 수 있다는 점입니다. "불량 부품과 검사자 목록 보여줘"라고 입력하면, 시스템이 이를 알아서 SQL 쿼리로 바꿔 실행합니다. 덕분에 복잡한 쿼리 없이도 필요 데이터를 손쉽게 찾을 수 있습니다.

데이터셋과 파이프라인 자동화

팔란티어는 다양한 시스템의 데이터를 연결·통합하며, 파이프라인을 통해 정립된 고품질 데이터셋으로 자동화합니다. 이 데이터셋들은 온톨로지에 따라 객체, 속성, 링크, 작업 유형 등으로 구조화되어 분석과 AI의 기반이 됩니다.

온톨로지 구축 절차

실제로 팔란티어 솔루션을 적용할 때는, 먼저 조직 내의 다양한 데이터를 하나의 공통 구조에 맞게 통합합니다. 그 후 온톨로지를 설계해 개념, 객체, 관계, 속성 등을 정의합니다. 마지막으로 업무 흐름에 맞추어 자연어 질의를 활용하거나, 데이터 기반 의사결정을 자동화합니다.

기존 데이터베이스와 팔란티어의 차별점

팔란티어 온톨로지는 단순 테이블 저장 방식이 아니라, 데이터의 의미와 관계를 구조적으로 설계합니다. SQL만 아는 전통 시스템과 달리, 팔란티어에서는 비즈니스 담당자도 쉽게 데이터에 접근할 수 있고, 객체와 관계의 변화·맥락까지 손쉽게 추적할 수 있습니다.

비즈니스 디지털 트윈의 구현

온톨로지 기반 설계 덕분에 기업은 실제 비즈니스 환경을 그대로 디지털로 복제할 수 있습니다. 예를 들어 생산 현장에서 어떤 부품이 언제 검수됐는지, 누가 어떤 역할을 했는지 등 현실의 모든 맥락을 데이터 안에 담아 디지털 트윈을 구축합니다.

실무 적용 사례: 항공 산업 예시

항공사라면 '비행기', '항공편', '지연' 같은 객체와 각종 관계를 온톨로지로 정의합니다. 지연된 항공편, 탑승객과의 다양한 관계 등 복잡한 워크플로도 자연어 질의와 자동화로 손쉽게 관리할 수 있습니다. 이를 통해 효율적인 운영과 빠른 의사결정이 가능해집니다.

온톨로지와 지표(메트릭) 분석

온톨로지 설계가 완료되면, 비즈니스의 주요 지표(KPI)를 쉽게 파악하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어 고객 만족도, 처리 속도, 현금 흐름 등 목표 지표와 데이터가 자동으로 연계되어, 빠르고 정확한 운영 전략을 수립할 수 있습니다.

팔란티어 온톨로지 도입의 실질적 이점

모든 데이터와 모델이 온톨로지로 매핑되면, 조직 내의 모든 업무가 객관적으로 디지털상에서 표현되어 누구나 쉽게 의사결정에 활용할 수 있습니다. IT 전문가, 비즈니스 분석가, 현장 실무자 모두가 정보를 손쉽게 공유하고 협력할 수 있습니다.

참고

[1] 팔란티어는 어떻게 '맥락'을 데이터로 저장할까? - LinkedIn

[2] 팔란티어 - 데이터통합과 온톨로지 - 티스토리

[3] 새로운 AI 시대에 Palantir가 주는 교훈 - GeekNews