관리형 또는 사내 데이터 수집? 올바른 접근 방식 선택 방법

현대 기업들은 의사 결정을 위해 데이터에 의존합니다. 공개 웹은 그 데이터의 가장 방대하고 최신 소스 중 하나입니다. 제품 페이지, 가격, 리뷰, 채용 공고, 뉴스, 포럼은 지속적으로 업데이트되며 실제 시장 행동을 반영합니다. 책임감 있게 수집된 웹 데이터는 팀에게 고객, 경쟁사, 트렌드에 대한 실시간 시각을 제공합니다. 이 때문에 전자상거래 플랫폼은 경쟁사 가격을 추적하고, 여행 사이트는 항공 요금을 모니터링하며, 금융 서비스 기업들은 실시간 시장 데이터를 따릅니다. AI 기반 기업들에게 데이터는 특히 중요합니다. 대부분의 운영을 데이터에 의존하기 때문입니다.

그러나 조직이 웹 데이터를 활용하기 전에 수집 방식을 결정해야 합니다. 두 가지 옵션이 있습니다: 사내 수집 역량을 구축하거나 관리형 솔루션을 도입하는 것입니다.

내부 솔루션은 다양한 접근 방식을 취할 수 있습니다: 인프라부터 스크레이퍼 유지보수까지 모든 것을 내부에서 처리하여 스크래핑 작업을 완벽하게 통제하거나, 외부 서비스를 이용하면서 스크래핑 프로세스를 관리할 전담 내부 팀을 유지할 수 있습니다. 관리형 솔루션은 전체 데이터 수집 파이프라인을 처리하는 전문 벤더와 협력하는 것을 의미합니다.

사내 스크래핑 운영과 관리형 솔루션 사이의 선택은 시장 출시 시간, 데이터 품질, 확장성, 규정 준수, 장기 유지 관리에 중대한 영향을 미칩니다. 이는 단순한 예산 결정이 아닌 전략적 선택입니다. 잘못된 접근 방식은 시장 출시를 지연시키고, 규정 준수 위험을 초래하거나, 데이터 품질을 저하시킬 수 있습니다. 본 문서에서는 이 두 가지 데이터 수집 접근 방식과 그 장단점을 평가하는 방법을 알아봅니다.

사내 데이터 수집 방식의 작동 원리

사내 데이터 수집은 조직이 자체 내부 팀을 구성하고 데이터 수집에 필요한 도구를 확보해야 합니다. 기업은 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 분석가등 다양한 역할의 직원을 채용해야 합니다. 또한 서버, 클라우드 컴퓨팅 인스턴스, Amazon S3(Amazon Simple Storage Service)와 같은 스토리지 솔루션, Apache Airflow와 같은 워크플로 오케스트레이션 도구 등 다양한 소프트웨어 도구와 하드웨어를 확보해야 합니다. 이 모든 준비가 완료되면 내부 팀은 데이터 수집을 위한 필수 인프라를 구축하고 유지 관리해야 하며, 여기에는 다음과 같은 다양한 작업이 포함됩니다:

• 데이터를 추출하는 스크레이퍼 및 스크립트를 개발하고 유지 관리합니다. 이 작업에는 Python, Scrapy, Puppeteer, Selenium과 같은 도구를 활용하는 경우가 많습니다. 특히 모든 웹사이트가 고유한 구조를 가지고 있기 때문에 이는 쉬운 작업이 아닙니다.
• 대리 서버나 CAPTCHA 해결 도구 등을 활용하여 스크래핑 방지 메커니즘을 우회할 수 있는 해결책을 찾아야 합니다.
• 스크레이퍼는 대상 웹사이트 변경으로 인해 자주 중단되므로 이를 모니터링합니다.
• 스크래핑 관행이 규정 준수 기준을 충족하고 어떠한 규정도 위반하지 않도록 보장합니다.

관리형 데이터 수집의 작동 방식

관리형 데이터 수집을 통해 사내 데이터 수집의 모든 운영적 과제는 타사의 책임으로 전환됩니다. 단순히 외부 파트너에게 요구사항을 설명하면, 사용 가능한 깨끗하고 포맷된 데이터를 제공합니다. 이를 통해 직원들은 웹 스크래핑에 시간을 할애하지 않고 데이터 분석 및 제품 개발에 집중할 수 있습니다. 외부 팀이 스크레이퍼를 개발 및 유지 관리하고, 잠재적 스크래핑 방지 메커니즘을 처리하며, 스크레이퍼를 모니터링하고 규정 준수를 보장합니다.

관리형 데이터 수집 방식을 풀서비스 오피스라고 생각해보세요. 사무실에 들어서는 순간, 업무를 시작할 수 있도록 모든 것이 준비되어 있습니다. 어떻게 준비되었는지 알 필요도 없고, 문제가 발생해도 걱정할 필요 없습니다. 다른 누군가가 해결해 주니까요. 반면 사내 데이터 수집은 사무실을 처음부터 직접 짓는 것과 같습니다. 모든 것을 직접 관리해야 하며, 문제가 생기면 책임져야 합니다.

사내 vs. 관리형 데이터 수집

사내 구축과 관리형 데이터 수집 사이의 선택은 매우 중요합니다. 이는 조직이 웹 데이터를 수집하고 처리하는 방식을 결정하며, 회사가 투입하는 자원과 책임 범위에 직접적인 영향을 미칩니다.

사내 데이터 수집 구축이 적합한 경우

사내 구축과 관리형 수집 중 어느 방식이 절대적으로 우월하다고 단정할 수 없습니다.

사내 데이터 수집의 주요 장점 중 하나는 조직이 전체 프로세스를 통제할 수 있다는 점과 심층적인 맞춤 설정 옵션입니다. 이는 데이터 요구 사항이 극도로 동적이거나 복잡한 추출 로직이 필요한 경우 특히 가치가 있습니다. 사내 구축의 또 다른 사용 사례는 맞춤형 스크래핑을 구축, 유지 관리 및 확장할 숙련된 팀과 IT 자원을 이미 보유하고 있는 경우입니다.

내부 데이터 수집은 엄격한 규정 준수 및 규제 요건이 있는 조직에도 유용합니다. 의료 산업과 같은 분야는 매우 민감한 데이터를 다루며, 규제로 인해 데이터 수집이 조직 내부에서 이루어져야 할 수 있습니다.

예를 들어, 민감한 환자 관련 기록을 다루는 의료 스타트업의 경우를 생각해 보십시오. 이러한 기록은 환자 데이터 접근 권한을 엄격히 통제하도록 요구하는 건강보험 이동성 및 책임법(HIPAA) 규정의 적용을 받습니다. 이러한 규정으로 인해 해당 의료 스타트업은 HIPAA를 준수하고 업무 협력 계약(BAA) 체결에 동의하는 제3자 데이터 수집 업체가 아닌 한 해당 업체를 이용할 수 없습니다. 실무에서는 많은 스타트업이 자체 내부 팀을 구축하는 방식을 선택합니다.

관리형 데이터 수집이 경쟁사를 앞서는 이유

사내 데이터 수집이 합리적인 일부 사용 사례도 있지만, 대부분의 경우 아웃소싱이 최선의 선택입니다.

경제적이고 예측 가능

관리형 데이터 수집이 소규모 단발성 작업에 항상 가장 저렴한 옵션은 아닙니다. 그러나 다수의 웹사이트에서 대량의 데이터를 지속적으로 수집해야 하고 사이트 변경에 따른 유지보수가 필요한 경우 비용 효율적입니다.
관리형 서비스를 이용하면 비용이 예측 가능하고 관리하기 쉽습니다. 투명한 가격 책정, 사전 모니터링 및 수정 사항이 포함되어 있으며, 예상치 못한 비용(인프라, 재실행, 초과 근무)이 적습니다. 또한 지출을 추적할 수 있는 중앙 집중식 거버넌스 및 보고 기능을 이용할 수 있습니다.
인프라와 전문성을 넘어, 관리형 공급업체는 여러 소스를 통합하고, 정리/중복 제거를 수행하며, 사용 가능한 형식으로 데이터를 제공함으로써 데이터를 동기화하고 표준화합니다.

확장성 용이

외부 데이터 수집 업체는 확장성을 용이하게 합니다. 데이터 요청량만 조정하면 일일 수십 건에서 수백만 건까지 처리할 수 있습니다. 서버, 프록시, 스크레이퍼 작성, IP 차단 문제 등을 직접 처리할 필요가 없으며, 이 모든 것은 업체가 책임집니다. 또한 사내 팀을 구성할 필요가 없어 관리형 데이터 수집은 더 빠르게 시작할 수 있습니다.

속도가 최우선인 빠르게 성장하는 핀테크 기업을 생각해 보십시오. 내부적으로 데이터 팀을 구축하는 데는 수개월이 소요될 수 있습니다. 관리형 데이터 수집은 데이터 수집을 가속화하고 기업이 제품을 더 빨리 출시하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

지속적인 지원 및 서비스

관리형 데이터 수집의 또 다른 큰 장점은 지속적으로 의지할 수 있는 지원과 서비스입니다. 관리형 데이터 수집을 제공하는 업체들은 스크레이퍼를 설정해 주는 것뿐만 아니라 지속적으로 유지 관리해 줍니다. 스크레이퍼는 끊임없이 고장 나고 지속적인 업데이트가 필요하기 때문에 이는 매우 중요합니다. 데이터 수집에는 전체 프로세스를 모니터링하고 오류를 식별하여 수정하는 전담 팀이 필요합니다.

내장된 글로벌 규정 준수

데이터 수집 과정은 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 법률로 규제됩니다. 이러한 규제는 프로세스에 또 다른 복잡성을 더합니다.

관리형 데이터 수집은 글로벌 규정 준수를 기본으로 보장합니다. 로깅 및 감사 지원을 포함한 규정 준수 프레임워크를 완벽하게 구축해 놓았습니다.

공급업체가 규정 준수 도구를 제공하지만, 궁극적인 책임은 고객에게 있음을 명심하십시오.

적합한 데이터 수집 방법 선택하기

사용 사례에 적합한 데이터 수집 방법을 실제로 어떻게 선택할까요? 답은 간단하지 않으며 고려해야 할 요소가 많습니다.

시간 및 확장성 제약

시간은 고려해야 할 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 구축에 몇 달의 시간이 있다면 사내 팀을 구성하는 것도 한 방법입니다. 그러나 속도와 출시 시점이 중요하다면 관리형 데이터 수집이 더 나은 선택입니다.

확장성 측면에서도 마찬가지입니다. 사내 데이터 수집은 증가하는 데이터 양과 복잡성을 처리하기에 항상 유연하지 않은 반면, 관리형 데이터 수집의 확장성은 간단합니다.

내부 전문성

조직 내 기존 전문성도 고려해야 합니다. 데이터 수집에 필요한 기술을 보유한 개발자가 이미 있다면 사내 데이터 수집이 가능합니다. 특히 성숙한 기업일수록 시간이 지남에 따라 내부 역량이 강화되므로 더욱 그렇습니다.

그러나 조직 내 전문성이 전혀 없다면 전문가를 채용하고 처음부터 구축해야 하는데, 이는 복잡한 과정입니다. 관리형 데이터 수집은 즉시 전문성을 제공합니다.

규제 및 준수 요구사항

규제 요건도 고려해야 할 요소입니다. 특정 산업은 규제가 매우 엄격한데, 관리형 데이터 수집 업체는 내장된 규정 준수 프레임워크를 제공합니다.
그러나 이 측면에서는 사내 데이터 수집이 프로세스에 대한 통제력이 더 높다는 점에서 더 나을 수 있습니다.

비교표

결론

데이터 수집에는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다: 자체 구축 방식과 관리형 솔루션입니다. 자체 구축 방식에서는 조직이 자체 팀과 인프라를 구축하여 데이터를 수집하므로 프로세스에 대한 통제력이 높아지며, 이는 특히 규제가 엄격한 산업에서 중요합니다. 관리형 데이터 수집의 경우 데이터 수집 프로세스를 외부 팀에 아웃소싱하므로 비용 효율성이 높고, 더 빠르며, 확장하기가 더 쉽습니다.

현재 사내에서 데이터 수집을 수행 중이라면, 관리형 데이터 수집이 프로세스를 개선할 수 있는지 고려해 볼 필요가 있습니다. Bright Data의 관리형 데이터 수집 서비스는 필요한 데이터를 확보하는 동시에 수집에 필요한 모든 비용과 노력을 피할 수 있게 합니다. 필요한 데이터 소스만 정의하면 Bright Data가 데이터를 수집, 정제, 검증 및 보강합니다. 이후 데이터와 인사이트가 제공되어 데이터 기반 의사 결정을 촉진합니다.

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