이 글에서는 다음을 다룹니다:
- 데이터셋이란 무엇인가?
- 가장 인기 있는 상위 3개 데이터셋은 다음과 같습니다
- 사전 수집된 데이터셋의 장점은 무엇인가요?
- 필요에 맞는 옵션 선택하기
데이터셋이란 무엇인가?
데이터셋은 기본적으로 특정 주제를 다루고 관련 비즈니스 질문이나 사용 사례에 답하기 위해 설계된 수집된 정보 기록(데이터 필드)을 포함하는 파일입니다. 이러한 파일은 직접 분석하거나 맞춤형 출력 또는 분석을 달성하기 위한 프로그램이나 알고리즘의 입력 자료로 활용될 수 있습니다.
예를 들어, 온라인 패션 마켓플레이스는 업계 동향과 고객 선호도에 맞춰 제품 제공을 최적화하고자 할 수 있으며, 이에 따라 다음과 같은 정보를 수집하고자 합니다:
- 관련 제품 카테고리별 주요 온라인 소매업체의 베스트셀러 제품
- 주요 경쟁 제품의 판매량 또는 재고 수준
- 주요 마켓플레이스에서 성공적인 판매자와 매장을 식별하여 온보딩할 수 있도록
- 변화하는 선호도를 추적하기 위한 리뷰 분석
데이터셋은 출처 웹사이트를 반드시 표시하지 않고도 검색 및 활용할 수 있도록 분류할 수 있습니다. 각 데이터셋은 일반적으로 수백만 개의 ‘데이터 레코드’로 구성되며, 각 레코드는 특정 세그먼트와 관련된 고유한 데이터 필드를 포함합니다. 예를 들어, 다양한 플랫폼에서 주요 인플루언서의 소셜 미디어 활동 현황 등이 있습니다. ‘데이터 필드’란 특정 레코드 내에 나타나는 데이터의 특정 범주를 의미합니다. 예를 들어 계정 이름, 팔로워 수 또는 각 게시물의 평균 참여율 등이 있습니다.
이러한 데이터셋의 구성 및 접근 방식은 다양합니다. 가장 일반적인 방법 몇 가지는 다음과 같습니다:
- 완전한 데이터 세트: 전체 도메인을 포괄하며 모든 데이터 레코드를 포함합니다. 예를 들어 특정 산업 부문의 모든 기업이 이에 해당합니다.
- 스마트 하위 집합: 이 경우 특정 비즈니스 질문에 답하기 위해 완전한 데이터 세트에 다양한 필터를 적용합니다. 예를 들어 벤처 캐피털 회사는 지난 3년간 회사를 창업한 기술 배경이 강한 창업자를 찾고, 회사 규모가 5~25명 범위이며, 다양한 자금 조달 라운드에서 200만 달러를 넘지 않은 초기 단계 기업을 탐색할 수 있습니다.
- 차이 데이터셋: 데이터 소스에서 지속적으로 수집 및 재수집되어 변화를 식별하고 ‘차이(diff)’ 즉, 이전 크롤링 이후 변경된 매개변수에 집중하는 데이터셋입니다. 가격, 채용 공고 변경 또는 최근 추가된 신규 기록 등이 대표적인 예입니다.
- 통합/강화된 데이터셋: 두 개 이상의 데이터 소스를 하나의 데이터셋으로 통합하는 경우입니다. 예를 들어, 서로 다른 디지털 마켓플레이스의 데이터셋을 상호 참조하는 것이 이에 해당합니다.
가장 인기 있는 상위 3개 데이터셋은 다음과 같습니다.
Bright Data는 최근 새로운 데이터셋 솔루션을 출시했습니다. 이를 통해 전체 웹사이트에 걸쳐 사전 수집된 데이터 포인트에 단 몇 분 만에 접근할 수 있습니다. 이 옵션의 주요 장점은 맞춤형 능동적 데이터 수집 옵션보다 더 빠르고 비용 효율적이라는 점입니다. 또한 기술적 노하우, 사내 DevOps 팀, 내부 데이터 수집 인프라가 전혀 필요하지 않습니다. 또한 데이터 세트에는 원본 수집 데이터를 보강하는 추가 필드가 포함되어 있어, 원시 데이터 수집 대비 부가가치를 제공합니다.
이 제품 출시 과정에서 가장 인기 있는 세 가지 유형의 데이터 세트를 확인했습니다:
- 전자상거래 웹사이트: 디지털 리테일 분야의 기업들은 현재 인기 마켓플레이스에서 경쟁 제품 및 해당 분야의 공급업체 전체를 파악할 수 있는 완전한 데이터셋 구매에 가장 큰 관심을 보이고 있습니다. 또한 해당 제품 및 공급업체에 대한 소비자 리뷰를 보여주는 사전 수집된 데이터셋에도 매우 관심이 많습니다.
- 소셜 미디어 네트워크: 기업들은 특정 산업 분야의 인플루언서 및 마이크로 인플루언서 접근권과 함께 특정 콘텐츠의 조회수, 좋아요, 공유 수 등의 참여 데이터 확보를 점점 더 중요하게 여기고 있습니다. 인플루언서 ‘스마트 필터링’은 유형, 지역, 주제, 팔로워 수 등 다양한 매개변수를 기반으로 할 수 있음을 유념하십시오.
- 기업 및 인적 데이터 웹사이트: 금융, 투자, 인사( ) 분야의기업들은 다양한 디렉토리 및 웹사이트에서 기업에 대한 광범위한 정보와 직원 데이터를 확보하는 데 관심이 있습니다. 각 유형의 기업은 자체적인 통찰력과 답변을 얻기 위해 데이터를 서로 다른 방식으로 분석하고자 할 수 있습니다.
사전 수집된 데이터 세트의 장점은 무엇인가요?
잠시 시간을 내어 미리 수집된 데이터셋 사용의 운영적, 예산적 이점을 살펴보겠습니다:
- 운영 측면에서는 구축하거나 유지 관리해야 할 내부 인프라가 필요하지 않습니다. 데이터 수집 및 정리에 전담 기술 인력도 필요하지 않습니다. 새로운 데이터 검색 및 입력은 극히 신속하게(몇 분 내) 이루어질 수 있습니다. 무엇보다도 데이터셋은 이미 구조화되어 선호하는 저장 방식(구문 분석된 JSON, CSV 또는 Excel)으로 바로 사용 가능합니다.
- 예산 측면에서는 데이터셋이 사전 수집되었기 때문에, 데이터를 직접 수집하거나 수집 작업을 외주하는 것보다 훨씬 비용 효율적인 선택지입니다. 이 외에도 데이터셋은 높은 수준의 예산 통제력과 유연성을 제공합니다. 예를 들어, 신규 프로젝트나 고객이 생기거나 팀이 개념 증명(PoC) 제안서를 작성하려는 아이디어가 있을 때, 데이터 입력의 확장성(증감) 및 다양화 가능성은 무한합니다.
- 데이터 관점에서 데이터셋은 데이터 검증 및 보강 프로세스를 통해 더 많은 가치와 더 많은 데이터를 제공합니다. 이는 ‘스마트 필터링’ 활용으로 강화되며, 기업이 전체 데이터 도메인을 기본 기반으로 하는 특정 질의에 답할 수 있게 합니다. 또한 데이터셋은 대상 도메인의 모든 관련 페이지를 대상으로 한 광범위한 ‘탐색 단계’를 기반으로 구축되는데, 이는 많은 경우 핵심적인 역량입니다.
필요에 맞는 옵션 선택
데이터셋 사용이 회사에 적합한 선택이라고 결정했다면, 다음 세 가지 옵션 중 하나를 선택할 수 있습니다:
옵션 1: 전체 웹사이트의 강화된 스냅샷 확보
특정 웹사이트에 집중하여 시스템에 입력할 수 있는 수백만 페이지에 접근할 수 있습니다. 전체 탐색 과정의 일환으로 구축된 스냅샷이므로 모든 관련 페이지가 포함됩니다. 예를 들어, 성공적인 전자상거래 공급업체나 매장을 식별하려는 경우, 마켓플레이스별로 모든 판매자의 데이터셋에 접근하여 해당 정보를 시스템에 입력할 수 있습니다. 이 옵션의 장점은 추후 데이터셋을 선택적으로 갱신할 수 있어 도구의 최신성을 유지할 수 있다는 점입니다.
옵션 2: 타깃팅된 데이터 하위 집합 확보
이 옵션은 데이터 수집을 타깃팅할 수 있게 하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 특히 필요한 사항을 정확히 알고 있을 때 유용합니다. 가장 관련성이 높은 필터와 매개변수를 정의하여 이를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 산업 부문을 찾는 헤지펀드라면 일자리, 게시물, 기업 및 인력과 관련된 데이터셋 하위 집합을 원할 수 있습니다.
옵션 3: 완전히 맞춤화된 데이터셋 확보
접근하고자 하는 매우 특정한 데이터셋이나 데이터 포인트 조합이 있으며, 앞서 소개한 두 가지 옵션으로 필요한 정보를 얻지 못할 경우 당사에 직접 문의하시면 요구사항에 맞춰 데이터셋을 구축해 드립니다. 예를 들어, 호주 내 특정 유형의 의사, 텍사스주의 최근 법원 판결, 주문 제작 트럭의 모든 가능한 구성 등을 찾고자 할 때 당사가 해당 데이터셋을 구축해 드립니다.
결론적으로
귀사의 특정 데이터 요구 사항이 무엇이든, 실제 데이터 수집 없이 데이터셋에 접근할 수 있다는 점은 여러 이점을 제공합니다. 사내 인프라 구축을 생략하고 기술 인력을 제품 개발에 집중시킬 수 있으며, 신규 고객에게 맞춤형 솔루션을 즉시 제공할 수 있게 합니다. 데이터셋은 운영 효율성을 높이는 동시에 업계에서 경쟁 우위를 확보하는 데 기여할 수 있습니다.
