이 글에서는 다음을 논의합니다:
- 사전 수집된 데이터셋은 웹 크롤링보다 효과적이며 더 큰 가치를 창출합니다
- 다양한 산업 분야에서 데이터셋이 활용되는 방식:
- 소셜 미디어 데이터셋
사전 수집된 데이터셋은 웹 크롤링보다 효과적이며 더 큰 가치를 창출합니다
Bright Data가 즉시 사용 가능한 데이터셋을 도입한 이후, 많은 기업들이 자체 웹 크롤링에서 벗어나 전체 사이트의 스냅샷이나 데이터 요구사항에 맞춤화된 스마트 하위 집합을 팀에 직접 전달받는 방식으로 전환하고 있습니다.
이 옵션은 다음과 같은 측면에서 기업의 효율성 향상에 기여합니다:
- 민첩성 – 데이터셋은 데이터 수집 작업에 대한 ‘지속적인 부담’이 없어 높은 수준의 워크플로우와 예산 유연성을 제공합니다. 이는 특정 프로젝트를 위해 한 달 동안 데이터셋을 맞춤 주문한 후 휴지기를 갖고, 추후 개념 증명(PoC)을 위해 다른 데이터셋을 주문할 수 있음을 의미합니다. 데이터 접근은 제약이 아닌 지원 역할을 수행합니다.
- 자원 – 데이터셋은 유지보수나 사내 하드웨어/소프트웨어가 필요하지 않으며, IT, 엔지니어링, 데브옵스 인력 팀을 유지할 필요도 없습니다.
- 시간 – 데이터셋은 ‘아이디어 구상 단계’와 신제품, 기능 또는 역량 출시 사이의 시간 간격을 단축할 수 있습니다. 이는 수집 시간이 필요하지 않다는 의미로, 알고리즘에 필요한 데이터를 단 몇 분 만에 제공받을 수 있기 때문입니다. 또한 데이터셋은 정기적으로 갱신되어 최신 정보를 활용할 수 있도록 보장합니다.
- 비용 효율성 – 확장, 접근 및 유지 관리 비용이 여러 기업에 분산되므로 데이터셋은 더 비용 효율적인 옵션입니다. 이러한 ‘데이터 공유 모델’은 개별 참여자의 비용을 절감합니다.
다양한 산업 분야에서 데이터셋 활용 사례
비즈니스/금융 데이터셋
보험, 투자, 대출과 같은 산업은 모두 매우 규율적인 산업으로, 전체 데이터 세트 , 특히 대체 데이터 세트의 혜택을 받을 수 있습니다.
예를 들어, 기관 대출 기관은 신용 한도를 요청하는 회사 또는 개인에 대한 프로필을 생성하여 위험을 완화하려고 합니다. 일반적으로 다음과 같은 ‘전통적인 데이터’를 사용합니다.
- 신용 이력/점수
- 소득 대비 부채 비율
그러나 신청자에 대한 의사 결정을 내릴 수 있는 추가 정보 계층을 알고리즘에 공급할 수 있다면, 기관들은 이전에 간과했던 저위험에서 중간 위험 고객층을 새롭게 개척할 수 있습니다.
기업의 재무 건전성을 평가할 때, 업계 순위, 채용 공고, 직원 리뷰와 같은 데이터셋이나 매출, 기업 규모, 투자 라운드와 같은 보다 “전통적인” 데이터 포인트는 특정 기업의 강점과 신용 등급에 대한 관련 통찰력을 제공하면서 해당 기업에 대한 이해의 폭을 넓힐 수 있습니다.
개인의 경우, 대출 기관은 소셜 미디어 프로필을 활용하여 해당 인물이 누구인지, 그리고 그것이 대출 위험 수준에 어떤 영향을 미칠 수 있는지(스카이다이빙을 하는가? 매일 밤 파티를 하는가? 등) 더 잘 이해할 수 있습니다.
또한 대출 기관은 대상 고객이 온라인 대출 신청서를 작성하는 데 걸리는 평균 시간에 관한 즉시 사용 가능한 데이터 세트를 주문할 수 있습니다. 예를 들어, 퍼스트 뱅크 오브 오마하( First Bank of Omaha)의컴플라이언스 팀은이 정보를 수집하여 비정상적인 시간 지연이 발생한 신청서를 면밀히 검토합니다. 이는 내부 통계에 따르면 이러한 신청서가 다양한 사기 프로필 중 하나에 부합할 가능성이 더 높기 때문입니다.
투자자 측면에서는 벤처 캐피털 기업들이 초기 단계 기업에 투자하기 위해 데이터셋을 활용하고 있습니다. 이는 투자 자본이 급증한 반면 스타트업 풀은 정체 상태이기 때문입니다. 이 맥락에서 활용 가능한 관련 데이터셋은 다음과 같습니다:
- 스타트업 액셀러레이터 사이트 전체를 스캔하여 ‘수익화 기회’를 암시하는 통계(단기간 내 직원 수 증가, 채용 공고 수 상승, 업계 포럼 활동 증가, 최근 제품 성공적 출시 등)를 가진 기업을 탐색
- 앱 스토어 사이트 전체를 크롤링하여 높은 성능, 다운로드 수, 별점 평가를 가진 애플리케이션을 탐색하는 것. 이는 모두 해당 기업의 성장률/타깃 고객층 내 채택률을 나타낼 수 있습니다.
소셜 미디어 데이터셋
많은 기업들의 비즈니스 모델과 디지털 서비스는 소셜 미디어 입력에 크게 의존합니다. 대표적인 예로는 피트니스 앱, 웨어러블 기기, ‘건강 추적 서비스’를 비즈니스 모델로 삼는 기업들이 있습니다. 이러한 맥락에서 기업들은 다음과 같은 사전 수집된 데이터셋을 주문합니다:
- 건강, 뷰티, 스포츠 업계에서 팔로워 수가 많은 인플루언서 – 전체 프로필 또는 높은 참여 지표를 보이는 트렌딩 게시물만 포함될 수있습니다. 이는 타깃 고객의 관심사, 감정, 운동 루틴을 매우 현실적으로 나타내는 지표가 될 수 있습니다. 예를 들어,‘복부 지방을 없애고 싶다’는내용을 다룬 여러 게시물이 있다면, 이는 해당 문제를 특별히 타깃으로 하는 신제품에 대한 시장 수요를 시사하거나 기존 제품 라인에 효과적인 광고 메시지를 제시할 수 있습니다.
- 보조적 웨어러블 기기또는 앱 달성 데이터 – 많은 사람들이 피트니스 앱과 스마트워치 같은 웨어러블 기기를 사용하여 운동 세션을 추적합니다. 이 정보는 사적인 것이므로 수집할 수 없지만, 많은 사람들이 자신의 성과를 소셜 미디어에 공유하기로 선택합니다. 바로 여기서 이 대체/보조 데이터 세트를 수집할 수 있습니다. 이 정보는 사람들이 어떤 유형의 운동 루틴(달리기? 요가?)을 수행하는지, 그리고 장소(체육관? 공원?)를 이해하는 데 매우 중요할 수 있습니다. 이 데이터는 광고 캠페인, 제품 라인, 새로운 피트니스 앱 기능 및 기타 다양한 인사이트를 제공하여 귀사가 소비자 중심의 시장 리더가 되는 데 도움이 될 수 있습니다.
결론
기업이 더 현명한 비즈니스 결정을 내리기 위해 필요한 데이터셋을 인터넷에서 적극적으로 크롤링하는것은 ‘구식’입니다. 이는 자원이 많이 소모되고 시간이 오래 걸리며 비효율적인 비즈니스 운영 방식입니다. 데이터셋을 활용하면 핵심 비즈니스에 집중할 수 있으며, 필요한 데이터를 언제든지 원하는 형식(파싱된 JSON, CSV 또는 엑셀)으로 주문할 수 있습니다.
