관리형 또는 사내 데이터 수집? 올바른 접근 방식 선택하기

현대 기업들은 의사결정을 위해 데이터에 의존합니다. 공개 웹은 그 데이터의 가장 크고 최신의 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 뷰를 제공합니다. 이것이 이커머스 플랫폼이 경쟁사 가격을 추적하고, 여행 사이트가 항공 요금을 모니터링하며, 금융 서비스 회사가 실시간 시장 데이터를 추적하는 이유입니다. AI 기반 기업의 경우, 대부분의 운영이 데이터에 의존하기 때문에 데이터는 특히 중요합니다.

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

사내 솔루션은 다양한 접근 방식을 취할 수 있습니다: 스크래핑 운영에 대한 완전한 통제를 위해 인프라부터 스크래퍼 유지 관리까지 모든 것을 내부적으로 처리하거나, 스크래핑 프로세스를 관리하는 전담 내부 팀을 유지하면서 외부 서비스를 사용할 수 있습니다. 관리형 솔루션은 전체 데이터 수집 파이프라인을 처리하는 전문 벤더와 파트너십을 맺는 것입니다.

사내 스크래핑 운영과 관리형 솔루션 간의 결정은 출시 시간, 데이터 품질, 확장성, 규정 준수, 장기 유지 관리에 큰 영향을 미칩니다. 이는 단순한 예산 결정이 아니라 전략적 결정입니다. 잘못된 접근 방식은 출시 시간을 늦추고, 규정 준수 위험을 초래하거나, 데이터 품질을 저하시킬 수 있습니다. 이 글에서는 두 가지 데이터 수집 방식과 그 트레이드오프를 평가하는 방법을 살펴봅니다.

사내 데이터 수집의 작동 방식

사내 데이터 수집은 조직이 자체 내부 팀을 구축하고 데이터 수집에 필요한 도구를 확보해야 합니다. 회사는 다양한 역할(예: 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 또는 데이터 분석가)의 직원을 고용해야 합니다. 또한 서버, 클라우드 컴퓨팅 인스턴스, Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)와 같은 스토리지 솔루션, Apache Airflow와 같은 워크플로 오케스트레이션 도구 등 다양한 소프트웨어 및 하드웨어를 확보해야 합니다. 이를 처리한 후에는 내부 팀이 데이터 수집에 필요한 인프라를 구축하고 유지 관리해야 하며, 여기에는 다양한 작업이 포함됩니다:

• Python, Scrapy, Puppeteer, Selenium 등의 도구를 활용하여 데이터를 추출하는 스크래퍼와 스크립트를 개발하고 유지 관리합니다. 모든 웹사이트마다 고유한 구조가 있기 때문에 이는 쉬운 작업이 아닙니다.
• 프록시나 CAPTCHA 솔버와 같은 도구를 사용하여 스크래핑 방지 메커니즘을 우회하는 솔루션을 찾습니다.
• 주로 대상 웹사이트의 변경으로 인해 자주 오류가 발생하는 스크래퍼를 모니터링합니다.
• 스크래핑 관행이 규정을 준수하며 어떠한 규정도 위반하지 않는지 확인합니다.

관리형 데이터 수집의 작동 방식

관리형 데이터 수집을 사용하면 사내 데이터 수집의 모든 운영 과제가 다른 사람의 책임이 됩니다. 외부 파트너에게 필요한 사항을 설명하기만 하면, 바로 사용할 수 있는 깔끔하게 형식화된 데이터를 전달받습니다. 이를 통해 직원들은 웹 스크래핑에 시간을 낭비하지 않고 데이터 분석과 제품 개발에 집중할 수 있습니다. 외부 팀이 스크래퍼를 개발하고 유지 관리하며, 잠재적인 스크래핑 방지 메커니즘을 처리하고, 스크래퍼를 모니터링하며 규정 준수를 보장합니다.

관리형 데이터 수집 방식은 완전히 서비스가 갖춰진 사무실과 같습니다. 들어오는 순간, 모든 것이 준비되어 바로 업무를 시작할 수 있습니다. 모든 것이 어떻게 준비되었는지 알 필요가 없습니다. 무언가 고장나도 걱정할 필요가 없으며, 다른 사람이 수리합니다. 반면, 사내 데이터 수집은 처음부터 자신의 사무실을 직접 짓는 것과 같습니다. 모든 것을 직접 처리해야 하고, 무언가 고장나면 책임을 져야 합니다.

사내 vs. 관리형 데이터 수집

사내 데이터 수집과 관리형 데이터 수집 중 선택하는 것은 중요한 결정입니다. 이는 조직이 웹 데이터를 수집하고 처리하는 방식을 결정하며, 회사가 지출하는 자원과 책임에 직접적인 영향을 미칩니다.

사내 데이터 수집 구축이 적합한 경우

사내와 관리형 데이터 수집 중 어느 쪽도 보편적으로 더 낫다고 할 수 없습니다.

사내 데이터 수집의 주요 장점 중 하나는 조직이 전체 프로세스에 대해 갖는 통제력과 심층적인 커스터마이징 옵션입니다. 이는 데이터 요구 사항이 매우 동적이거나 복잡한 추출 로직이 필요할 때 특히 유용합니다. 사내 방식이 적합한 또 다른 경우는 이미 숙련된 팀과 IT 자원이 있어 맞춤형 스크래핑을 구축, 유지 및 확장할 수 있을 때입니다.

사내 데이터 수집은 엄격한 규정 준수 및 규제 요건이 있는 조직에도 유용합니다. 의료와 같은 산업은 매우 민감한 데이터를 다루며, 규정상 데이터 수집이 조직 내부에 머물러야 할 수 있습니다.

예를 들어, 민감한 환자 관련 기록을 처리하는 의료 스타트업을 생각해 보세요. 이러한 기록은 환자 데이터에 대한 접근을 엄격히 통제하도록 요구하는 건강보험 이동성 및 책임에 관한 법률(HIPAA) 규정의 적용을 받습니다. 이러한 규정 때문에 의료 스타트업은 해당 벤더가 HIPAA를 준수하고 비즈니스 제휴 계약(BAA)에 서명할 의향이 없는 한 제3자 데이터 수집 벤더를 사용할 수 없습니다. 실제로 많은 스타트업이 자체 사내 팀을 구축하는 방식을 선택합니다.

관리형 데이터 수집이 경쟁을 앞서는 이유

사내 데이터 수집이 적합한 경우도 있지만, 대부분의 경우 아웃소싱이 최선의 선택입니다.

경제적이고 예측 가능한 비용

관리형 데이터 수집이 소규모 일회성 작업에는 항상 가장 저렴한 옵션은 아닐 수 있습니다. 그러나 많은 웹사이트에서 대용량 데이터가 필요하고 사이트 변경에 따른 지속적인 유지 관리가 필요할 때 비용 효율적입니다.
관리형 서비스를 이용하면 비용이 예측 가능하고 관리하기 쉽습니다: 투명한 가격 책정, 사전 모니터링 및 수정 포함, 인프라, 재실행, 초과 근무 등 예상치 못한 비용이 적습니다. 또한 지출을 추적하기 위한 중앙화된 거버넌스와 보고도 제공됩니다.
인프라와 전문성 외에도, 관리형 벤더는 여러 소스를 병합하고, 정리/중복 제거하며, 바로 사용할 수 있는 형식으로 데이터를 제공하는 동기화 및 정규화 작업을 처리합니다.

손쉬운 확장

외부 데이터 수집 벤더는 확장을 더 쉽게 만들어 줍니다. 데이터 요청만 조정하면 하루 몇 건의 요청에서 수백만 건으로 확장할 수 있습니다. 서버, 프록시, 스크래퍼 작성, IP 차단 등은 모두 벤더가 처리하므로 신경 쓸 필요가 없습니다. 관리형 데이터 수집은 사내 팀을 구축할 필요가 없으므로 시작도 더 빠릅니다.

속도가 최우선인 빠르게 움직이는 핀테크 회사를 생각해 보세요. 사내 데이터 팀을 내부적으로 구축하면 아마도 몇 달이 걸릴 것입니다. 관리형 데이터 수집은 데이터 수집을 가속화하고 회사가 더 빠르게 제품을 출시하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

지속적인 지원 및 서비스

관리형 데이터 수집의 또 다른 큰 장점은 신뢰할 수 있는 지속적인 지원과 서비스입니다. 관리형 데이터 수집을 제공하는 회사는 단순히 스크래퍼를 설정하는 것에 그치지 않고 지속적으로 유지 관리합니다. 스크래퍼는 항상 오류가 발생하고 지속적인 업데이트가 필요하기 때문에 이는 매우 중요합니다. 데이터 수집에는 전체 프로세스를 모니터링하고, 오류를 식별하여 수정하는 전담 팀이 필요합니다.

내장된 글로벌 규정 준수

데이터 수집 프로세스는 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 법률에 의해 규제됩니다. 이러한 규정은 프로세스에 또 다른 복잡성을 추가합니다.

관리형 데이터 수집은 내장된 글로벌 규정 준수를 보장합니다. 로깅 및 감사 지원을 포함한 규정 준수 프레임워크가 완비되어 있습니다.

벤더가 규정 준수 도구를 제공하더라도, 궁극적인 규정 준수 책임은 최종적으로 클라이언트에게 있다는 점을 명심하세요.

올바른 데이터 수집 방법 선택하기

실제로 어떤 데이터 수집 방법이 자신의 사용 사례에 적합한지 어떻게 선택할까요? 답은 간단하지 않으며, 고려해야 할 수많은 요소가 있습니다.

시간 및 확장성 제약

시간은 고려해야 할 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 구축할 시간이 몇 달이 있다면 사내 팀이 옵션이 될 수 있습니다. 그러나 속도와 출시 시간이 중요하다면 관리형 데이터 수집이 더 나은 선택입니다.

확장성도 마찬가지입니다. 사내 데이터 수집은 증가하는 볼륨과 복잡성을 처리하기에 항상 충분히 유연하지 않을 수 있는 반면, 관리형 데이터 수집으로의 확장은 간단합니다.

내부 전문성

조직 내에 이미 보유한 전문성도 고려해야 합니다. 데이터 수집에 필요한 기술을 가진 개발자가 이미 있다면 사내 데이터 수집이 옵션이 됩니다. 이는 시간이 지남에 따라 더 강력한 내부 역량을 개발하는 성숙한 기업에 특히 해당됩니다.

그러나 조직 내에 내부 전문성이 없다면 전문가를 고용하고 처음부터 구축해야 하는데, 이는 복잡한 과정입니다. 관리형 데이터 수집은 즉각적인 전문성을 제공합니다.

규제 및 규정 준수 요구 사항

규제 요구 사항도 고려해야 할 또 다른 요소입니다. 일부 산업은 엄격하게 규제되며, 관리형 데이터 수집 벤더는 내장된 규정 준수 프레임워크를 제공합니다.
그러나 사내 데이터 수집은 프로세스에 대한 더 높은 통제권을 제공하므로 이 측면에서 더 나을 수 있습니다.

비교 표

결론

데이터 수집에는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다: 사내 방식과 관리형 솔루션입니다. 사내 방식에서는 조직이 자체 팀과 인프라를 구축하여 데이터를 수집하며, 프로세스에 대한 더 많은 통제권을 가집니다. 이는 특히 엄격하게 규제된 산업에서 중요합니다. 관리형 데이터 수집에서는 데이터 수집 프로세스를 외부 팀에 아웃소싱하며, 이는 종종 더 비용 효율적이고, 빠르며, 확장하기 쉽습니다.

현재 사내에서 데이터 수집을 수행하고 있다면, 관리형 데이터 수집이 프로세스를 개선할 수 있는지 고려해 볼 수 있습니다. Bright Data 관리형 데이터 수집 서비스를 이용하면 수집에 필요한 모든 비용과 노력을 피하면서 필요한 데이터를 얻을 수 있습니다. 필요한 데이터 소스를 정의하기만 하면, Bright Data가 데이터를 수집하고, 정제하고, 검증하고, 보강합니다. 그런 다음 데이터와 인사이트가 전달되어 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

지금 바로 상담 통화를 시작하거나 어떤 접근 방식이 적합한지 생각해 볼 수 있는 구축 vs. 구매 워크시트를 확인해 보세요.