이 글에서는 다음을 다룹니다:
- 데이터 추출이란 무엇인가
- 데이터 추출의 유형과 출처
- 데이터 추출 방법
- 데이터 추출이 비즈니스에 도움이 되는 방법
- 최고의 데이터 추출 도구
데이터 추출이란 무엇인가
데이터 추출은 웹상에 존재하는 오픈소스 데이터와 같은 정보 풀에서 목표 데이터를 획득하는 과정입니다. 이는 ‘ETL’이라는 약어로 불리는 프로세스의 첫 단계입니다:
- 추출(Extract)
- 변환
- 적재
경쟁사 가격 정보나 마케팅 데이터와 같은 대상 정보가 수집되면, 이를 분석하여 의사 결정 과정에서 비즈니스 인텔리전스(BI)로 활용할 수 있습니다. 이는 마케팅 캠페인 메시지를 변경하기로 결정하는 팀 리더와 같은 이해관계자나, 실시간 경쟁사 변화에 따라 가격을 업데이트하는 알고리즘에 의해 수행될 수 있습니다.
데이터 추출 유형 및 출처
데이터는 다양한 출처에서 얻을 수 있으며, 이는 실제로 대상 정보를 획득하는 데 사용되는 다양한 방법론만큼이나 다양합니다.
데이터 출처 유형
데이터는 고객 유지 및 이탈에 관한 통계와 같은 내부 활동, 정부 데이터베이스 및 기록 보관소, 그리고 웹에서 파생될 수 있습니다.
디지털 데이터 출처
인터넷에서 수집된 데이터는 개인 식별 정보(PII)와 비밀번호로 보호된 정보로 나눌 수 있습니다. 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)을 포함한 국제 데이터 규정에 따라 불법이므로, 두 가지 모두 수집을 피하는 것이 좋습니다. 이 두 규정은 업계 표준이 되었으며, 기업이 이를 다루는 것은 법적으로나 소비자 관점에서 좋지 않습니다.
데이터를 수집하여 비즈니스 가치로 활용할 수 있는 오픈 소스 플랫폼은 다음과 같습니다:
- 소셜 미디어
- 검색 엔진
- 경쟁사 웹사이트
- 토론 포럼
- 정부 웹사이트
- 역사적 기록 보관소
- 전자상거래 마켓플레이스
물리적 데이터 소스
물리적 세계는 매일 매초마다 다음과 같은 수십억 개의 데이터 포인트를 생성합니다:
- 의료 기록
- 보험 신청서 및 불만 접수
- 모기지/대출 신청서
- 판매 시점(PoS) 거래 데이터
- 도로 위 차량 또는 매장 내 소비자가 생성하는 지리 위치 데이터
- 기상 조건 및 자연 현상과 관련된 기상 데이터
데이터 추출 유형
데이터셋은 다양한 형태로 존재할 수 있으며, 가장 흔한 유형은 다음과 같습니다:
첫째: 완전한 데이터 레코드
이는 일반적으로 특정 대상 웹사이트의 모든 데이터 포인트로 구성됩니다. 예를 들어, 특정 전자상거래 마켓플레이스의 모든 판매자, 제품 및 고객 리뷰가 포함됩니다.
둘째: 차등 데이터셋
초기 수집 작업 이후 변경되거나 업데이트된 값을 기반으로 지속적으로 갱신되는 데이터셋입니다. 여기에는 가격, 팔로워 수(소셜 미디어)/직원 수, 모금된 시드 자금 등이 포함될 수 있습니다.
셋: 스마트 하위 집합
비즈니스 질문에 답하거나 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 매우 구체적인 정보에 접근하기 위해 필터를 사용하는 것을 포함합니다. 예를 들어, “회사 A는 무엇을 잘못하고 있는가?” 또는“벤처 캐피털 회사로서 우리는 가치를 창출하기 위해 무엇을 다르게 할 수 있는가?”와 같은질문이 있습니다. 여기서 관련 데이터 포인트는 환경을 고려하지 않은 회사 제품에 대한 밀레니얼 세대 대상 소셜 미디어의 부정적 감정이 될 수 있습니다.
네: 강화된 데이터셋
이 데이터셋은 웹 전반의 다양한 출처 정보를 통합하여 이해관계자가 해당 문제를 더 넓은 시각으로 파악할 수 있게 하므로 다른 데이터보다 가치가 높습니다. 예를 들어, 5개 서로 다른 웹사이트/토론 포럼의 리뷰/소비자 감정을 교차 참조하는 것이 포함됩니다.
데이터 추출 방법
우선 데이터에는 크게 두 가지 범주가 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다:
비정형 데이터: 가장 기본적이고 원시적인 형태의데이터입니다 . 중복 항목이나 손상된 파일이 포함되는 경우가 많으며 다양한 형식으로 존재합니다. 시스템과 알고리즘이 이 형태의 데이터를 처리, 색인화, 활용하기는 매우 어렵습니다.
구조화된 데이터: 가장 ‘순수하고’ ‘정제된’ 형태의데이터입니다 . 중복 및 손상된 파일은 제거되었으며, 모든 데이터 레코드가 통일된 형식으로 변환되었습니다. 알고리즘과 시스템이 이 유형의 데이터를 스캔, 색인화, 분석하고 가치 있는 결과를 생성하는 것은 매우 쉽습니다.
구조화/비구조화 데이터 추출 방법
기술 역량과 자원에 따라 구조화/비구조화 데이터를 추출하는 방법은 다양합니다. 예를 들어 프로그래밍 기술이 있다면 Python을 활용해 맞춤형 수집기를 제작할 수 있습니다. 또는 관계형 데이터베이스에서 구조화 질의 언어(SQL)를 사용해 데이터를 정리하고 쿼리할 수도 있습니다.
그러나 프로그래밍 기술이 없는 비즈니스 담당자에게는 Web Scraper API와 같은 완전 자동화된 웹 스크래핑 솔루션을 선택하는 것이 가장 좋을 것입니다. 이 도구는 비정형 대상 데이터를 자동으로 정리, 매칭, 합성, 처리 및 구조화한 후 팀/시스템에 전달합니다. 이 데이터는 이미 선택한 형식(JSON, CSV, HTML 또는 Microsoft Excel)으로 구조화되어 분석 준비가 완료된 상태입니다.
구조화/비구조화 데이터 추출 과정
‘프로그래머 기질’을 가진 분들은 저희 Python 웹 스크래핑 가이드를 자유롭게 확인해 보세요. Python을 활용한 데이터 추출 단계의 일반적인 개요는 다음과 같습니다:
- 1단계: 추출 대상 URL 선택
- 2단계: 수집할 데이터 식별
- 3단계: 코드 작성
- 4단계: 코드를 실행하여 데이터 추출
- 5단계: 필요한 형식으로 데이터 저장
웹 스크레이퍼 API와 같은 자동화 도구의 경우 프로세스는 다음과 같습니다:
- 대상 웹사이트를 선택하세요.
- 원하는 수집 빈도와 데이터 형식을 선택합니다.
- 선택한 목적지(웹훅, 이메일, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP 또는 API)로 데이터를 전달받습니다.
데이터 추출이 비즈니스에 도움이 되는 방법
데이터 추출은 다음과 같은 다양한 방식으로 귀사에 도움이 될 수 있습니다:
- 비즈니스 성장 – 예를 들어, Google 검색 트렌드를 추적하여 새로운 사용자 요구를 파악하고, 해당 요구에 맞춰 제안을 조정합니다.
- 경쟁력 강화 – 경쟁사가 어디에서 가장 큰 관심을 얻고 있는지(예: 소셜 미디어), 어떤 제품이 가장 높은 전환율을 보이는지 파악하여 전략을 전환할 수 있습니다.
- 마케팅 캠페인 최적화 – 기업은 플랫폼의 소셜 감정을 활용하여 캠페인에 반응형 메시지를 통합할 수 있습니다.
- 투자 정보 분석 – 투자 기관은 뉴스 기사, 대중 여론, 공개된 기업 재무 활동을 추적하여 특정 증권에 대한 주식 시장 움직임을 더 정확히 예측할 수 있습니다.
데이터 추출 시 기업이 직면하는 주요 과제
데이터 추출 시 기업이 직면하는 주요 과제:
- 프로그래밍기술 부족 및숙련된 데이터 추출 인력(DevOps/IT/프로그래머 등)의 인력 부족.
- 실시간 데이터 수집 작업을 효과적으로 수행하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 구축, 구매, 유지 관리할 수 없는 경우.
- ‘순간적 가치’ 창출에 실질적으로 도움이 되는 일정표에 따라 데이터를 수집, 정리, 처리 및 분석할 수 없어 의사 결정권자가 현재 경쟁사/소비자 활동을 기반으로 캠페인을 최적화할 수 없음.
최고의 데이터 추출 도구
시중에는 다양한 데이터 추출 도구가 존재합니다. 일부는 다른 도구보다 우수하며, 고려해야 할 관련 요소로는 데이터 품질, 데이터 소스, IP 주소, 피어 등이 있습니다. 데이터 기반 제품 및 서비스의 장기적 가치를 보장하기 위해 합법적으로 획득된 최신 품질 정보를 구매하고 있는지 확인하며, 협력할 데이터 공급업체를 신중하게 선택해야 합니다.
Bright Data의 제품은 윤리적 데이터 수집 측면에서 업계 최고 수준의 기준을 적용합니다. 당사 네트워크의 모든 피어는 자신의 재량에 따라 참여(opt-in) 및 탈퇴(opt-out)할 수 있으며, 데이터 수집 네트워크에 기기를 참여시킨 대가로 전액 보상을 받습니다.
코드 기반 예방 및 기술적 대응 메커니즘을 포함한 실시간 규정 준수를 수행하는 전담 팀이 있습니다.
마지막으로, 모든 데이터 수집 활동은 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)을 포함한 국제 데이터 법률을 100% 준수합니다.
업계 선도 기업들 사이에서 가장 인기 있는 두 가지 도구는 다음과 같습니다:
데이터셋
이들은 사전 수집되어 즉시 사용 가능한 데이터셋으로, 몇 분 안에 주문 및 획득이 가능합니다. 원하는 데이터셋을 선택하기만 하면 팀/알고리즘에 직접 전달됩니다.
웹 스크레이퍼 API
웹 스크레이퍼 API는 기술 지식이 전혀 없는 비즈니스 담당자도 코딩 없이 실시간 데이터 흐름에 접근할 수 있게 해주는 완전 자동화 도구입니다. 대상 정보를 정리하고 종합하여 구조화된 데이터 포인트를 지정된 팀 및 알고리즘에 직접 전달합니다.
결론
데이터 추출은 현재 대규모 데이터 수집 및 분석을 위한 주요 옵션으로, 기업과 개인이 서비스 개선 및 고객/프로젝트 요구사항에 대한 이해도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 데이터 추출은 제3자의 도움 없이도 수행될 수 있지만, 이 과정을 아웃소싱하면 비용과 시간을 절약하여 더 시급한 비즈니스 문제에 집중할 수 있습니다.
