정보 추출이란? 주요 기법과 비즈니스 활용 이점

우리는 지금 데이터의 바다에 푹 빠져 살고 있습니다. 아니, 사실은 점점 거세지는 정보의 파도 위에서 서핑을 하고 있다고 해도 과언이 아니죠. 2025년이 되면 전 세계 데이터 양이 연간 까지 치솟을 거라고 합니다. (참고로 1제타바이트는 1조 기가바이트! 직접 계산해보면 감이 올 거예요.) 그런데 이 중 라는 사실, 알고 계셨나요? 즉, 우리가 다루는 데이터 대부분이 웹페이지, PDF, 이미지, 이메일, 소셜 미디어처럼 정돈되지 않은 형태라는 뜻입니다.

영업, 마케팅, 운영 쪽에서 일해본 분이라면 이런 고민이 익숙할 거예요. 필요한 건 ‘정확한 답’이지, ‘건초더미’가 아니니까요. 그런데 가 업무에 필요한 정보를 찾는 데 어려움을 겪는다고 합니다. 그래서 정보 추출, 즉 혼란 속에서 쓸모 있는 사실만 뽑아내는 기술이 요즘 비즈니스의 핵심 경쟁력이 되고 있어요. 그리고 같은 AI 기반 도구 덕분에, 이제는 비전문가도 빠르고 쉽게 정보를 추출하고 정리해서 활용할 수 있게 됐죠. 복사-붙여넣기 시대는 이제 옛날 얘기입니다.

그렇다면 정보 추출이란 뭔지, 왜 중요한지, 그리고 Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼 같은 최신 방법으로 데이터 홍수 속에서 어떻게 비즈니스 자산을 만들어낼 수 있는지 알아볼게요.

정보 추출: 한마디로 말하면?

정보 추출이란 여러 소스에서 필요한 데이터를 뽑아내서, 쓸 수 있는 형태로 정리하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 웹사이트에서 고객 이메일을 복사해서 엑셀에 붙여넣는 것도 가장 기본적인 정보 추출이죠. 하지만 요즘은 웹페이지, PDF, 이미지 등 복잡한 자료도 AI 비서가 알아서 읽고, 원하는 정보만 표로 깔끔하게 정리해주는 수준까지 발전했습니다.

정보 추출에는 크게 두 가지 유형이 있어요:

• 정형 데이터: 이미 정리된 데이터(데이터베이스, 스프레드시트 등)
• 비정형 데이터: 자유로운 텍스트, 웹페이지, PDF, 이미지, 이메일 등(행과 열로 정리되지 않은 모든 것)

요즘 정보 추출의 핵심은 원시 데이터를 실제로 쓸 수 있는 정보로 바꾸는 것입니다. 이게 바로 데이터 기반 의사결정의 첫걸음이죠(, ). 예를 들어, 경쟁사 웹사이트에서 상품 가격을 모으거나, 온라인 리뷰에서 고객 의견을 요약하거나, PDF에서 연락처를 뽑는 것 모두 정보 추출입니다.

즉, 정보 추출은 데이터의 건초더미 속에서 인사이트라는 바늘을 찾아내는 일입니다. 그리고 제대로 된 도구만 있으면, 코딩을 몰라도 누구나 할 수 있어요.

정보 추출이 왜 이렇게 중요한가요?

왜 정보 추출이 이렇게 중요할까요? 데이터가 넘쳐나는 시대에, 필요한 정보를 빠르게 찾아내고 정리해서 활용하는 기업이 경쟁에서 앞서갑니다. 정보 추출이 실제로 비즈니스에 주는 가치는 이렇습니다:

• 영업: 공개 디렉터리, 소셜 미디어, 기업 사이트에서 타겟 리드 리스트를 자동으로 만들 수 있습니다. 오래된 리스트를 사거나, 수작업으로 조사하는 데 시간을 낭비할 필요가 없죠. 자동화된 추출로 리드 발굴 효율이 까지 오르고, 수작업은 80%까지 줄일 수 있습니다.
• 마케팅: 경쟁사 가격 모니터링, 시장 트렌드 분석, 고객 리뷰 감정 분석 등 대규모 데이터 분석이 가능합니다. John Lewis 같은 소매업체는 자동 가격 추출로 했다고 해요.
• 운영/리서치: 반복적인 데이터 수집, 리포트, 공급업체 리스트 작성 등을 자동화해, 지식 근로자가 나 소모하던 수작업을 줄일 수 있습니다.
• 이커머스: 경쟁사 재고·가격 모니터링, MAP 준수 확인, 자사 가격 전략 최적화 등
• 부동산: 매물 정보, 소유주 연락처, 시장 동향을 자동으로 수집

비즈니스별 정보 추출 활용 사례를 표로 정리하면 다음과 같습니다:

(, )

즉, 정보 추출은 비전문가도 빅데이터를 실제 비즈니스 성과로 연결할 수 있게 해주는 힘입니다.

정보 추출, 어떻게 할까? 주요 방법

실제로 정보는 어떻게 뽑아낼까요? 최근 몇 년 사이 방법이 크게 달라졌어요:

1. 수작업 복사-붙여넣기

가장 오래된 방식이자, 가장 힘든 방법입니다. 웹페이지를 하나하나 열어서 필요한 정보를 복사해 엑셀에 붙여넣는 걸 반복하죠. 유연하긴 하지만 느리고, 실수도 많고, 대량 작업에는 한계가 있습니다. 실제로 지식 근로자는 를 정보 수집에 허비한다고 해요.

2. 전통적인 웹 스크래핑 도구

이른바 ‘DIY 파워툴’입니다. 파이썬(BeautifulSoup, Scrapy 등)으로 스크립트를 짜거나, 클릭 기반 소프트웨어로 추출 규칙을 설정합니다. 정형화된 사이트에는 빠르고 효율적이지만, 기술적 지식이 필요하고 사이트 구조가 바뀌면 쉽게 고장납니다().

3. AI 기반 추출(최신 방식)

이제 진짜 혁신이 시작됩니다. 같은 AI 도구는 자연어 처리와 컴퓨터 비전으로 웹페이지, PDF, 이미지까지 ‘사람처럼’ 읽어냅니다. 원하는 정보를 설명만 하면(예: “상품명과 가격 추출”), AI가 알아서 추출 논리를 파악합니다. 코딩도, 템플릿도 필요 없어요. 사이트 구조가 바뀌어도 유연하게 대응하고, 비전문가도 쉽게 쓸 수 있습니다().

정리하자면: 이제는 수작업이나 기술 장벽 없이, 누구나 AI 기반 정보 추출로 웹 데이터를 비즈니스 자산으로 바꿀 수 있는 시대입니다.

Thunderbit: 누구나 쉽게 정보 추출

Thunderbit를 만든 이유는, 수작업 데이터 처리와 복잡한 스크래핑 도구 때문에 많은 팀이 시간과 기회를 잃는 걸 직접 봤기 때문입니다.

Thunderbit만의 강점은 이렇습니다:

• 2번 클릭이면 끝! AI 추출: 을 열고 “AI 필드 추천”만 누르면, AI가 페이지를 분석해서 적합한 컬럼을 제안하고 추출을 자동으로 설정해줍니다. 코딩, 템플릿 없이 바로 결과를 볼 수 있어요.
• 복잡한 소스도 문제없음: Thunderbit는 웹페이지뿐 아니라 PDF, 이미지, 비정형 데이터까지 추출합니다. PDF 브로셔나 스크린샷에서 연락처를 뽑고 싶을 때도 걱정 없어요().
• 서브페이지·페이지네이션 지원: 제품 상세, 프로필 링크 등 하위 페이지까지 자동으로 탐색해서 모든 데이터를 한 번에 모아줍니다.
• 자연어 프롬프트: 원하는 정보를 평범한 문장으로 설명하면, AI가 추출 논리를 알아서 세팅해줍니다.
• 즉시 내보내기: 추출 결과를 Google Sheets, Excel, Airtable, Notion 등으로 바로 내보낼 수 있습니다. 따로 데이터 정리나 변환이 필요 없어요.
• 노코드, 강력한 기능: Thunderbit는 영업, 마케팅, 운영팀 등 비전문가도 쉽게 쓸 수 있도록 설계됐어요. (저희 어머니도 스마트폰은 어려워하시는데 Thunderbit는 잘 쓰십니다!)

Thunderbit는 전 세계 에게 신뢰받고 있습니다. 앞으로도 더 많은 혁신을 준비 중이에요.

비정형 데이터 추출, 어떻게 극복할까?

실제 업무에서 중요한 정보는 대부분 비정형 데이터(복잡한 웹페이지, PDF, 이미지, 동적 콘텐츠 등)에 숨어 있습니다. 기존 스크래퍼는 이런 환경에서 한계를 보이지만, Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 이런 문제를 해결하도록 설계됐어요:

• 문맥 이해: AI가 사람처럼 페이지의 맥락과 패턴을 파악해서, 단순 HTML 태그가 아니라 의미를 읽어냅니다. 예를 들어 “가격” 위치가 바뀌어도 정확히 찾아냅니다.
• 서브페이지 자동 탐색: 상세 정보가 링크로 연결된 경우도 자동으로 따라가서, 모든 정보를 하나의 표로 합칩니다.
• PDF·이미지 추출: OCR과 AI를 결합해 PDF, 이미지, 명함 사진 등에서도 데이터를 추출합니다.
• 데이터 유형 자동 인식: Thunderbit는 텍스트, 숫자, 날짜, 이메일, 전화번호, 이미지 등 데이터 유형을 자동으로 분류해서, 내보내기 결과가 깔끔합니다.
• 맞춤형 AI 프롬프트: 추출과 동시에 데이터 포맷팅, 분류, 요약 등도 AI 프롬프트로 바로 처리할 수 있습니다.

실제 사례: 영업팀이 PDF 참석자 명단에서 수백 개의 리드를 추출하거나, 마케팅팀이 이커머스 사이트에서 경쟁사 가격을 수집하거나, 운영팀이 디렉터리에서 공급업체 정보를 뽑는 등, 예전에는 며칠 걸리던 작업이 이제는 몇 분 만에 끝납니다.

정보 추출 자동화로 업무 효율 극대화

진짜 강점은 바로 자동화입니다. Thunderbit를 활용하면 정보 추출 워크플로우를 완전히 자동화할 수 있어요:

• 정기 스케줄링: “매주 월요일 오전 9시”처럼 자연어로 스케줄을 입력하면, Thunderbit가 자동으로 추출 작업을 실행합니다().
• 클라우드/브라우저 모드: 클라우드 모드로 최대 50페이지 동시 추출, 로그인 필요한 사이트는 브라우저 모드로 대응
• 즉시 내보내기: 데이터가 바로 Sheets, Notion, Airtable 등으로 전송되어, CSV 변환이나 추가 작업이 필요 없습니다.
• 오류 감소: 자동화로 수작업 실수를 줄이고, 데이터 품질을 높일 수 있습니다.

이 덕분에 팀은 매주 수 시간~수일을 절약하고, 더 빠른 의사결정과 신선한 데이터 파이프라인을 유지할 수 있습니다.

정보 추출에서 데이터 생태계까지

정보 추출은 시작에 불과합니다. 추출한 데이터를 비즈니스 워크플로우에 통합할 때 진짜 가치가 실현돼요:

• 플랫폼 내 데이터 가공: Thunderbit는 추출과 동시에 요약, 분류, 번역, 포맷팅까지 지원해서, 결과물이 바로 분석에 쓸 수 있습니다.
• 비즈니스 앱 연동: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 등 주요 툴로 직접 내보내거나, API로 심층 연동이 가능합니다.
• 데이터 라벨링·고도화: AI 프롬프트로 데이터 라벨링, 정제, 보강까지 실시간 처리—추가 수작업이 필요 없습니다.
• 지식 관리: 추출 데이터를 협업 데이터베이스에 저장·공유해, 팀 전체가 쉽게 접근할 수 있습니다.

예를 들어, 영업팀이 매주 신규 리드를 추출해 자동으로 기업 규모 등 정보를 보강해 CRM에 연동하거나, 마케팅팀이 실시간으로 경쟁사 가격을 추적해 동적 가격 대시보드에 반영하는 것이 가능합니다. 이것이 정보 추출 기반 데이터 생태계의 힘입니다.

영업·운영팀을 위한 정보 추출 실전 팁

이제 시작할 준비가 되셨나요? 비전문가 팀을 위한 실전 팁을 정리해봤어요:

1. 목표 명확히 설정: 무엇을, 왜 추출할지 분명히 하세요. 무작정 데이터만 모으지 말고, 의사결정에 필요한 정보에 집중하세요.
2. 신뢰할 수 있는 소스 선택: 데이터가 풍부하고 신뢰도 높은 소스를 타겟팅하세요. 스크래핑이 허용되는지, 윤리적 문제는 없는지 확인도 필수입니다.
3. AI 추천 적극 활용: Thunderbit의 “AI 필드 추천”과 템플릿을 활용해 빠르고 정확하게 설정하세요.
4. 데이터 검증·정제: 결과를 샘플로 점검하고, 데이터 유형을 활용해 품질을 유지하세요.
5. 컴플라이언스 준수: 공개 데이터만 추출하고, 개인정보 보호법(GDPR 등)을 지키며, 사이트에 과부하를 주지 않도록 주의하세요.
6. 프로세스 기록: 어떤 데이터를, 어디서, 얼마나 자주 추출하는지 기록해두면 감사나 팀 인수인계에 도움이 됩니다.
7. 지속적 개선: 처음엔 단순하게 시작하고, 팀에 맞는 최적의 추출 방식으로 점진적으로 개선하세요.

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정보 추출의 미래: 통합 데이터 솔루션으로 진화

앞으로 정보 추출은 어떻게 발전할까요? 더 똑똑하고, 통합적이며, 누구나 쉽게 접근할 수 있는 방향으로 나아갑니다:

• AI의 일상화: AI 파싱, 자연어 질의, 예측형 추출이 모든 데이터 도구의 기본 기능이 될 것입니다().
• 통합 데이터 플랫폼: 내부·외부 데이터의 경계가 사라지고, 추출 도구가 BI 대시보드, CRM, 분석 시스템과 바로 연결됩니다.
• 실시간·예측형 추출: AI가 데이터 수요를 예측해, 자동으로 스케줄링하고 실시간 인사이트를 제공합니다.
• 멀티모달 추출: 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 오디오 등 모든 데이터 소스를 비즈니스 자산으로 전환합니다.
• 윤리·컴플라이언스 내장: 기본적으로 개인정보 보호, 윤리적 스크래핑 프레임워크가 내장됩니다.

Thunderbit는 이런 미래를 준비하며, 정보 추출을 비즈니스 일상에 자연스럽게 녹여내고 있습니다.

결론: 정보 추출로 비즈니스 가치를 극대화하세요

결국 정보 추출은 단순한 기술이 아니라, 현대 데이터 기반 비즈니스의 토대입니다. 영업, 마케팅, 운영, 리서치 등 어떤 분야든, 정보를 얼마나 잘 찾고 정리해 활용하느냐가 경쟁력을 좌우합니다.

같은 AI 기반 도구 덕분에, 이제 누구나 정보 추출을 손쉽게 시작할 수 있습니다. 코딩도, 템플릿도, IT 지원도 필요 없습니다. 팀은 시간을 절약하고, 더 똑똑한 의사결정을 내리며, 데이터 생태계를 구축해 실질적인 가치를 창출할 수 있습니다.

지금 여러분의 업무 프로세스를 돌아보세요. 아직도 수작업에 머물러 있는 부분이 있나요? 최신 정보 추출 도구로 자동화하거나 개선할 수 있는 영역은 무엇인가요? 을 직접 체험해보고, 관심 있는 소스에서 정보를 추출해 얼마나 많은 시간과 인사이트를 얻을 수 있는지 확인해보세요.

데이터가 넘쳐나는 세상에서, 승자는 정보를 가장 많이 가진 사람이 아니라, 정보를 제대로 뽑아내고 활용하는 사람입니다.

더 많은 팁과 심층 가이드, 튜토리얼은 에서 확인하세요.

자주 묻는 질문(FAQ)

1. '정보 추출'이란 정확히 무엇인가요?
정보 추출은 웹페이지, PDF, 이미지 등 다양한 소스에서 필요한 데이터를 뽑아내어 구조화된, 활용 가능한 형태(예: 깔끔한 표)로 바꾸는 과정입니다. 비즈니스 의사결정에 데이터를 활용하기 위한 첫 단계입니다.

2. 정보 추출이 비즈니스 팀에 중요한 이유는?
적시에 올바른 정보를 확보하면 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 정보 추출은 영업팀의 리드 리스트 구축, 마케팅팀의 경쟁사 분석, 운영팀의 리포트 자동화 등 시간을 절약하고 성과를 높여줍니다.

3. Thunderbit는 정보 추출을 어떻게 쉽게 만들어주나요?
Thunderbit는 AI로 웹페이지, PDF, 이미지를 읽고, 어떤 데이터를 추출할지 제안합니다. 코딩 없이, 복잡한 소스에서도 클릭 몇 번으로 데이터 추출·라벨링·내보내기가 가능합니다.

4. 비정형 데이터에서 정보 추출의 가장 큰 어려움은 무엇인가요?
웹페이지, PDF, 이미지 등 비정형 데이터는 구조가 복잡하고 일관성이 없습니다. 기존 도구는 레이아웃 변화, 서브페이지, 동적 콘텐츠에 약하지만, Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 문맥 이해, 서브페이지 탐색, 다양한 데이터 유형 처리를 지원합니다.

5. 정보 추출의 미래는 어떻게 될까요?
미래는 AI 기반 자동화와 통합이 핵심입니다. Thunderbit 같은 도구는 더 똑똑해져, 텍스트·이미지·영상 등 모든 소스에서 데이터를 추출하고, 비즈니스 앱·분석 플랫폼과 바로 연동될 것입니다. 정보 추출은 이메일 보내기만큼 일상적인 업무가 될 것입니다.

정보 추출의 힘을 직접 경험해보세요. 로 오늘부터 데이터를 비즈니스 가치로 바꿔보세요.

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