한때 저도 수십 개의 브라우저 탭을 켜놓고 이름, 이메일, 가격 같은 정보를 스프레드시트에 복사하고 붙여넣느라 손가락이 저릴 정도로 반복 작업을 했던 기억이 있습니다. 영업, 이커머스, 운영 업무를 해보신 분이라면 이 고통에 공감하실 거예요. 끝도 없는 '복붙 마라톤'에 시간은 쏟고, 남는 건 오타 투성이 엑셀 파일과 손목 통증뿐이죠. 사실 수작업 데이터 수집은 아직도 많은 회사에서 골칫거리입니다. 실제로 일반 사무직 직원은 고 하고, 연간 작업을 반복한다고 합니다. 20명만 모여도 1년에 백만 번 넘게 복붙을 하는 셈이니, 이건 그냥 귀찮은 수준이 아니라 생산성을 갉아먹는 블랙홀입니다.
하지만 이제 희소식이 있습니다. 데이터 스크래핑은 수작업 시대를 지나 AI 자동화 시대로 진화했습니다. 요즘은 같은 도구 덕분에 IT 전문가가 아니어도 누구나 웹 데이터를 몇 분 만에 뽑아낼 수 있습니다. 데이터 스크래핑이 뭔지, 왜 중요한지, 그리고 AI가 어떻게 비즈니스 현장을 바꾸고 있는지 같이 알아볼까요?
데이터 스크래핑이란? 의미와 정의
어려운 용어는 잠시 접어두고, 데이터 스크래핑은 소프트웨어를 이용해 웹사이트나 디지털 문서에서 정보를 뽑아내고, 이걸 엑셀, 데이터베이스, 구글 시트 등 구조화된 형태로 정리하는 과정을 말합니다. 복사-붙여넣기 아르바이트생이 필요하다면, 데이터 스크래핑은 지치지 않는 로봇이 대신 일해주는 셈이죠. 이 로봇은 고양이 영상에 빠지지도 않고, 월급 인상도 요구하지 않습니다.
실제로 데이터 스크래핑이 어떻게 쓰일까요? 예를 들어, 우리 동네 모든 카페의 주소와 전화번호가 필요하다면, 일일이 복사하지 않고 스크래핑 도구가 사이트를 돌아다니며 필요한 정보를 표로 정리해줍니다. 핵심은 웹사이트나 디지털 소스에서 데이터를 추출해, 분석·영업·자동화에 바로 쓸 수 있는 형태로 바꿔주는 것입니다.
일반적으로 이런 결과물을 얻게 됩니다:
- 엑셀 또는 CSV 파일
- 구글 시트
- 데이터베이스(기술 사용자용)
- Airtable, Notion 등과의 직접 연동
활용 분야는 정말 다양합니다. 영업 리드 발굴, 가격 모니터링, 시장 조사, 부동산 데이터 분석 등 여러 업무에 두루 쓰입니다.
데이터 스크래핑이 비즈니스에 중요한 이유
요즘은 데이터가 곧 경쟁력인 시대입니다. 영업, 이커머스, 마케팅, 부동산 등 어떤 분야든 웹 데이터를 얼마나 빠르고 정확하게 수집·분석·활용하느냐가 성패를 좌우합니다. 데이터 스크래핑이 중요한 이유는 다음과 같습니다:
- 시간 절약: 반복적인 조사와 입력 작업을 자동화해, 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다.
- 정확성 향상: 사람의 실수를 줄이고, 최신 정보를 빠르게 확보할 수 있습니다.
- 확장성: 수백, 수천 개의 페이지에서 데이터를 한 번에 수집할 수 있습니다.
- ROI 향상: 더 많은 리드, 똑똑한 가격 전략, 빠른 시장 인사이트 확보가 가능합니다.
좀 더 구체적으로 살펴볼까요?
| 업무 분야 | 데이터 스크래핑 활용 예시 | 효과/이점 |
|---|---|---|
| 영업 | 리드 및 연락처 추출 | 10배 더 많은 리드, 조사 시간 대폭 단축 |
| 이커머스 | 경쟁사 가격·SKU 모니터링 | 실시간 가격 조정, 마진 보호 |
| 부동산 | 매물 정보 및 시세 수집 | 빠른 매물 발굴, 최신 시장 데이터 확보 |
| 마케팅 | 캠페인 데이터·소셜 인사이트 수집 | 타겟팅 강화, 캠페인 성과 개선 |
| 운영 | 반복 데이터 수집 자동화 | 인건비 절감, 오류 감소 |
실제로 는 자동화 덕분에 직원들이 10~50%의 시간을 절약한다고 답했고, 는 반복 업무가 자동화된다면 주당 6시간 이상을 아낄 수 있다고 생각합니다.
수작업 복붙에서 데이터 스크래핑 도구까지
솔직히 복사-붙여넣기는 데이터 스크래핑의 '원조'입니다. 다들 한 번쯤 해봤지만, 느리고 실수도 많고, 재미는 전혀 없습니다.
전통적 방식: 수작업 복사-붙여넣기
- 준비 시간: 없음(브라우저만 열면 바로 시작)
- 사용 난이도: 직관적이지만, 대량 작업엔 고역
- 정확성: 소량은 괜찮지만, 피로 누적으로 실수 증가
- 확장성: 매우 낮음(인턴 군단과 피자 파티가 필요)
1세대 데이터 스크래핑 도구 등장
이후 엑셀 웹 쿼리, 브라우저 확장 프로그램, 클릭형 스크래퍼 등 1세대 도구가 등장했습니다. 반복 작업을 줄여주긴 했지만, 여전히
- 각 데이터 필드를 직접 선택해야 하고
- HTML 태그나 XPath 같은 개념을 알아야 하며
- 사이트가 바뀔 때마다 설정을 다시 해야 했습니다.
기술에 익숙하지 않으면 진입장벽이 높았고, 유튜브 튜토리얼을 찾아보는 일이 다반사였죠.
데이터 스크래핑 방식 비교
아래 표로 한눈에 정리해보겠습니다:
| 방식 | 준비 시간 | 사용 난이도 | 정확성/유지보수 | 확장성 | 필요 역량 |
|---|---|---|---|---|---|
| 수작업 복붙 | 없음, 느림 | 쉽지만 지루함 | 대량 작업 시 오류 많음 | 매우 낮음 | 기본 컴퓨터 활용 |
| 전통 도구 | 중~상 | 중간, 학습 필요 | 설정 잘하면 높음, 취약함 | 노력하면 높음 | 웹/기술 지식 필요 |
| AI 데이터 스크래핑 | 최소 | 매우 쉬움(설명만 하면 됨) | 사이트 변경에도 자동 적응 | 중~상 | 브라우저만 사용 가능 |
결론적으로, 소량 데이터엔 수작업도 괜찮지만, 전통 도구는 기술과 관리가 필요하고, AI 기반 스크래핑은 초보자도 쉽게, 비즈니스에도 강력하게 쓸 수 있습니다.
AI 데이터 스크래핑의 부상: 새로운 시대의 시작
이제 진짜 혁신이 시작됩니다. 최신 트렌드는 AI 데이터 스크래핑입니다. 인공지능이 웹페이지를 '이해'하고, 필요한 데이터를 추출하며, 동시에 정리까지 해줍니다.
더 이상 복잡한 추출 규칙이나 CSS 선택자를 배울 필요 없이, 원하는 내용을 AI에게 설명만 하면 됩니다(예: "이 페이지에서 모든 상품명과 가격을 추출해줘"). 사이트 레이아웃이 바뀌어도 당황할 필요가 없습니다.
이런 AI 기반 접근 방식의 장점은 다음과 같습니다:
- 기술적 설정 불필요: HTML, 스크립트 등 몰라도 사용 가능
- 속도 향상: 예전엔 몇 시간 걸리던 설정이 몇 분, 심지어 몇 초 만에 끝남
- 유연성: 사이트 구조가 바뀌어도 AI가 알아서 적응해 스크래퍼가 쉽게 망가지지 않음
Thunderbit: AI 데이터 스크래핑의 대중화
여기서 제가 애정을 갖고 소개하고 싶은 것이 바로 입니다. Thunderbit를 만든 이유는, 기존 데이터 스크래핑 도구(심지어 '노코드' 도구조차)도 비전문가에겐 여전히 어렵고, 설정이 번거로우며, 좌절감이 컸기 때문입니다.
Thunderbit는 이런 문제를 완전히 뒤집었습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
- AI 필드 추천: 버튼 한 번만 누르면 Thunderbit의 AI가 페이지를 읽고, 추출할 데이터 필드와 컬럼명을 자동으로 제안합니다. CSS 선택자 찾을 필요가 없습니다.
- 서브페이지 스크래핑: 링크된 상세 페이지(예: 상품 상세, 부동산 정보)도 자동 방문해 데이터셋을 풍부하게 만듭니다.
- 즉시 사용 가능한 템플릿: Amazon, Zillow, Google Maps 등 인기 사이트는 템플릿만 선택하면 한 번에 데이터 추출이 가능합니다.
- 무료 데이터 내보내기: 엑셀, 구글 시트, Airtable, Notion 등으로 추가 비용 없이 바로 내보낼 수 있습니다.
- 기술 장벽 제로: 브라우저만 쓸 줄 알면 누구나 사용 가능. 코딩, 복잡한 설정 없이 바로 결과를 얻을 수 있습니다.
데이터 스크래핑 도구 선택 시 체크포인트
- 사용 편의성: 비전문가도 별도 교육 없이 바로 쓸 수 있는가?
- AI 기능: 도구가 페이지를 '이해'해서 알아서 추출하는가, 아니면 계속 손이 가야 하는가?
- 서브페이지·페이지네이션 지원: 여러 페이지, 링크 따라가기도 자동화되는가?
- 내보내기 옵션: 내가 자주 쓰는 스프레드시트나 데이터베이스와 연동이 쉬운가?
- 가격 정책: 불필요한 기능에 돈을 쓰지 않고, 내 상황에 맞게 유연한가?
Thunderbit와 주요 도구를 비교해보면:
| 도구 | 플랫폼 | 주요 기능 | 사용 편의성 | 시작가 | 추천 대상 |
|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | 크롬 확장 | AI 기반, 서브페이지 추출, 즉시 내보내기 | 매우 높음 | 약 $9/월 | 비전문가 비즈니스 사용자 |
| Octoparse | 데스크톱/클라우드 | 시각적 워크플로우, 동적 콘텐츠, 템플릿 | 중간, 학습 필요 | 약 $119/월 | 데이터 분석가, 파워유저 |
| ParseHub | 데스크톱/클라우드 | 클릭형, 동적 사이트, 예약 실행 | 중간 | 약 $189/월 | 복잡한 스크래핑 |
| Apify | 클라우드 | 액터 마켓, API, 예약 실행 | 템플릿은 쉬움, 커스텀은 기술 필요 | 약 $49/월 | 개발자, 대규모 작업 |
| Browse.ai | 클라우드/확장 | 노코드 녹화, 모니터링, 연동 | 기본은 쉬움 | 약 $39/월 | 웹사이트 모니터링 |
| Bardeen | 확장/클라우드 | 워크플로우 자동화, AI 플레이북 | 중간 | 약 $10/월 | 업무 자동화 |
Thunderbit는 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터 추출을 원하는 비즈니스 실무자를 위해 설계되었습니다. 영업, 이커머스, 부동산, 마케팅 담당자라면 복잡한 설정 대신 결과에 집중할 수 있습니다.
최신 데이터 스크래핑 도구의 핵심 기능
현대(특히 AI 기반) 데이터 스크래핑 도구의 차별점은 다음과 같습니다:
- AI 필드 추천: 일일이 클릭하지 않아도, AI가 중요한 필드를 자동 제안
- 서브페이지 스크래핑: 링크 따라가서 상세 정보까지 자동 수집(예: 상품 스펙, 소유자 정보 등)
- 동적 콘텐츠 대응: 무한 스크롤, AJAX, 자바스크립트 기반 사이트도 별도 설정 없이 작동
- 클라우드 vs 브라우저 스크래핑: 로그인 필요한 사이트엔 브라우저, 대량 공개 데이터엔 클라우드 등 선택 가능
- 예약 스크래핑: 원하는 주기로 자동 데이터 갱신
- 내장 데이터 정제: AI가 형식 통일, 번역, 분류 등 실시간 처리
- 템플릿: 인기 사이트는 원클릭 세팅, 반복 작업 최소화
이 모든 기능의 목적은 단 하나, '이 데이터가 필요해!'에서 '여기 내 스프레드시트!'까지 최대한 빠르고 쉽게 도달하는 것입니다.
실전 활용 사례: 데이터 스크래핑의 비즈니스 적용
실제 현장에서 AI 데이터 스크래핑 도구가 어떻게 쓰이는지 살펴보겠습니다.
영업: 리드 및 연락처 추출
영업팀이 지역 비즈니스 리스트를 만들고 싶을 때, 디렉터리에서 이름과 이메일을 일일이 복사하는 대신 Thunderbit로 몇 분 만에 정보를 수집합니다. 한 에이전시는 과 를 경험했습니다.
이커머스: 경쟁사 가격 및 SKU 모니터링
이커머스 매니저는 경쟁사 가격을 실시간으로 파악해야 합니다. Thunderbit로 매일 가격을 자동 수집하고, 경쟁사가 가격을 내리면 즉시 알림을 받습니다. 덕분에 마진을 지키고 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다.
부동산: 매물 정보 및 시세 수집
부동산 중개인은 신규 매물을 남보다 빨리 파악하고 싶어합니다. Thunderbit로 Zillow나 에서 최신 매물, 가격, 위치, 설명을 자동 수집해 매일 새로운 기회를 스프레드시트로 받아볼 수 있습니다.
마케팅: 캠페인 데이터 및 소셜 인사이트 수집
마케팅팀은 한 도시의 모든 미용실을 Google Maps에서 추출해 평점, 리뷰까지 분석해 로컬 캠페인을 기획하거나, 소셜 미디어 언급을 스크래핑해 브랜드 평판을 빠르게 파악할 수 있습니다. 수천 개의 게시글을 일일이 읽을 필요가 없습니다.
데이터 스크래핑의 흔한 문제와 해결법
- 웹사이트 구조 변경: 전통적 스크래퍼는 사이트가 바뀌면 쉽게 망가집니다. Thunderbit 같은 AI 스크래퍼는 맥락을 파악해 HTML이 바뀌어도 데이터를 찾아냅니다.
- 반스크래핑 방지: 많은 사이트가 봇을 차단하려 합니다. 브라우저 기반 AI 스크래퍼는 실제 사용자처럼 동작해 차단 위험을 줄입니다.
- 지저분한 데이터: AI가 추출과 동시에 데이터 정제까지 해주어, 엑셀 손질 시간을 줄여줍니다.
- 확장성: 브라우저 기반 도구는 대부분의 비즈니스에 충분하지만, 대량 작업엔 클라우드 옵션도 활용할 수 있습니다.
- 법적 이슈: 항상 사이트의 이용약관과 robots.txt를 확인하고, 개인정보는 피하며, 요청 속도를 지켜야 합니다. 이 곧 지속 가능한 스크래핑입니다.
데이터 수집 방법을 남에게 떳떳하게 말할 수 없다면, 다시 한 번 생각해보세요.
데이터 스크래핑의 미래: 모두를 위한 AI 자동화
복사-붙여넣기 고생의 시대는 끝났습니다. 데이터 스크래핑은 이제 기술 전문가만의 영역이 아니라, AI 덕분에 누구나 쉽게 활용할 수 있는 비즈니스 필수 도구로 자리 잡았습니다.
앞으로는 더 똑똑한 AI '데이터 에이전트'가 자연어 명령만으로 복잡한 작업(예: "이번 주 오스틴에서 50만 달러 이하 신규 매물 모두 가져와줘")을 처리하고, 실시간 데이터 연동, 비즈니스 워크플로우와의 깊은 통합, 더 강력한 컴플라이언스까지 실현될 것입니다.
Thunderbit의 미션은 데이터 스크래핑의 대중화입니다. 누구나, 어떤 직무든, 웹 데이터의 힘을 쉽게 활용할 수 있도록 만드는 것. 더 이상 기술 장벽도, 시간 낭비도 없습니다. 필요한 데이터를 설명만 하면, AI가 알아서 처리해줍니다.
다음에 또 '복사' 버튼을 누르려 할 때, 더 나은 방법이 있다는 걸 기억하세요. 데이터 스크래핑의 미래는 이미 AI와 함께 시작되었습니다. 직접 경험해보고 싶다면 해보세요. 수작업에서 혁신으로, 이제 여러분의 차례입니다.
자주 묻는 질문(FAQ):
1. 데이터 스크래핑이란 무엇인가요?
데이터 스크래핑은 소프트웨어를 이용해 웹사이트나 디지털 문서에서 정보를 수집하고, 이를 엑셀, 데이터베이스, 구글 시트 등 구조화된 형태로 변환하는 과정입니다.
수작업 복사-붙여넣기 대신, 스크래퍼가 페이지를 방문해 상품명, 가격, 연락처 등 필요한 요소를 찾아 표로 내보냅니다. 이 방식은 데이터 수집 속도를 높이고, 분석·영업·보고에 활용할 때 일관성과 정확성을 보장합니다.
2. 데이터 스크래핑이 비즈니스에 왜 중요한가요?
빠르게 변화하는 시장에서, 신속하고 정확한 데이터는 더 나은 의사결정을 이끕니다. 자동화된 스크래핑은 반복 작업을 대체해 팀의 시간을 절약하고, 오타 등 실수를 줄이며, 수백~수천 페이지도 손쉽게 처리할 수 있습니다.
경쟁사 가격 모니터링, 영업 리드 수집, 시장 조사 등 다양한 업무에서 민첩성과 인사이트를 확보해, 웹 데이터를 실질적인 비즈니스 자산으로 바꿔줍니다.
3. Thunderbit로 AI 기반 웹 데이터 추출을 어떻게 간소화할 수 있나요?
Thunderbit 크롬 확장 프로그램은 AI로 필드를 추천하고, 링크를 따라가 서브페이지 정보까지 자동 추출하며, 컬럼명도 제안해줍니다. Amazon, Zillow 등 인기 사이트는 원클릭 템플릿으로 가격, 연락처, 리뷰 등 다양한 데이터를 몇 분 만에 수집할 수 있습니다. 구글 시트, Airtable, 엑셀로 바로 내보내고, 예약 스크래핑으로 최신 데이터를 유지할 수 있습니다.
더 알아보고 싶다면? 아래 자료를 참고하세요: