Google Cloud는 전체 텍스트 검색의 기능과 그래프 기능을 결합한 Spanner Graph의 새로운 기능을 발표했습니다. 이를 통해 데이터에서 더 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 기능의 핵심은 Google의 글로벌하게 일관되고 상시 가동되는 사실상 무제한 규모의 데이터베이스인 Spanner와 전체 텍스트 검색 기능을 긴밀하게 통합할 수 있다는 것입니다. 이러한 통합을 통해 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 모두에 대해 통합된 방식으로 쿼리를 실행할 수 있으므로 별도의 시스템을 준비할 필요가 없습니다.
데이터 엔지니어인 저에게 이러한 통합은 특히 흥미로웠습니다. 데이터베이스와 텍스트 문서를 비롯한 서로 다른 데이터 소스를 관리하고 쿼리하려면 종종 어려움에 직면합니다. 이 기능은 단일 시스템 내에서 이러한 데이터 소스 간에 효율적인 쿼리를 가능하게 함으로써 유망한 솔루션을 제공합니다.
제가 주목하고 있는 구체적인 사용 사례 중 하나는 고객 감정 분석입니다. 고객 상호 작용에서 얻은 그래프 데이터와 고객 피드백에 대한 전체 텍스트 검색을 결합하면 고객 여정을 포괄적으로 이해하고 개선해야 할 영역을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 특정 제품을 구매하고 리뷰에 부정적인 감정을 표현한 고객을 검색할 수 있습니다.
또한 Spanner Graph의 Graph Query Language(GQL) 및 SQL 쿼리를 통합할 수 있으므로 유연성이 향상됩니다. 두 언어의 강점을 활용하여 그래프 데이터와 관계형 데이터를 원활하게 결합한 복잡한 쿼리를 만들 수 있습니다.
전반적으로 Spanner Graph와 전체 텍스트 검색의 통합은 데이터 관리 및 분석 분야에서 큰 진전입니다. 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 모두에서 더 심층적인 인사이트를 추출하는 기능은 Spanner의 확장성 및 성능과 함께 데이터 기반 의사 결정을 내리고자 하는 기업에게 강력한 도구가 됩니다.
