데이터 스크래핑이란? 2025년 최신 활용법 완전정복

요즘 데이터로 의사결정하는 게 기본이 됐지만, 막상 데이터 모으는 일은 생각보다 귀찮고 시간도 엄청 잡아먹는다는 걸 많이들 간과하죠. 직접 하나하나 데이터 모아본 적 있다면, 그 과정이 얼마나 지루하고 비효율적인지 공감하실 거예요. 실제로 많은 회사들이 데이터 수집이 느려서 데이터 기반 전략을 제대로 펼치지 못하는 경우가 많습니다. 혹시 비슷한 고민이 있다면, 이 글에서 새로운 해답을 찾으실 수 있을 거예요.

💡 이번 글에서는 데이터 스크래핑이 뭔지, 최신 기술 트렌드는 어떤지, 기존 방식의 한계와 AI 기반 데이터 스크래핑의 장점, 그리고 바로 실무에 써먹을 수 있는 꿀팁까지 전부 다뤄볼게요.

데이터 스크래핑이란?

데이터 스크래핑(또는 )는 웹사이트에서 필요한 정보를 자동으로 뽑아내는 기술이에요. 표로 정리된 데이터도 빠르고 효율적으로 모을 수 있죠. 예를 들어, 에서 업체 정보를 모아 리드 발굴에 쓰거나, 에서 상품 정보를 수집해 시장 분석이나 재판매에 활용할 수 있습니다. 또 에서 고객 리뷰를 모아 인사이트를 얻는 것도 가능하죠.

데이터 스크래핑의 기술 변화

예전엔 데이터 수집이 개발자만의 영역이었거나, 복붙 같은 수작업이 대부분이었어요. 하지만 2025년 현재, AI 덕분에 데이터 스크래핑은 더 이상 개발자만의 전유물이 아닙니다.

기존 방식의 한계

요즘 웹사이트들은 React, Vue 같은 동적 프레임워크를 쓰거나, 텍스트·이미지·동영상 등 다양한 데이터를 섞어서 보여주는 등 점점 복잡해지고 있어요. 에는 이런 한계가 있습니다:

1. 유지보수에 시간과 비용이 많이 듦 전통적인 웹 스크래퍼는 사이트마다 매달 3~5시간씩 손으로 관리해야 해요. 사이트가 업데이트되거나 구조가 바뀌면 XPath 선택자의 60%가 제대로 안 먹힙니다. 반면, AI 기반 도구는 언어 모델과 코드 해석 능력으로 구조 변화의 90%까지 자동으로 대응해서 유지보수 비용을 60~80% 줄여줍니다. React/Vue 기반 사이트도 의미 분석으로 클래스명이 바뀌어도 안정적으로 데이터 추출이 가능해요.

2. 데이터 종류에 한계 기존 방식은 표처럼 구조화된 데이터만 뽑을 수 있어서, 이런 중요한 정보는 놓치기 쉽죠:

   • 이미지 안에 있는 데이터
   • 기사 본문 같은 비정형 텍스트
   • HTML 태그가 없는 비정형 데이터

3. 데이터 품질 문제 동적 콘텐츠를 제대로 못 다뤄서 누락이나 오류가 자주 생깁니다:

   • 페이지네이션(상품 리스트 등)에서는 첫 화면의 30~50%만 수집
   • 무한 스크롤(소셜 피드 등)은 60% 이상 데이터가 누락
   • 리스트 데이터가 어긋나는 등 비정형 데이터 매칭 오류

이런 한계들을 AI 기반 도구, 특히 Thunderbit 같은 솔루션이 해결하고 있어요. 아래에서 주요 장점을 정리해볼게요.

AI 데이터 스크래핑의 부상

2025년 현재, 대형 언어 모델(LLM) 기반 AI가 자연어 이해와 생성, 복잡한 데이터 분석까지 척척 해내고 있습니다. 많은 데이터 스크래핑 도구들이 LLM을 활용해 기존 방식의 한계를 뛰어넘고 있죠. 최근 13가지 를 직접 비교해본 결과, 저는 를 추천합니다.

Thunderbit가 돋보이는 이유는 다음과 같습니다:

1. 혁신적인 인터페이스 사용자가 자연어로 원하는 데이터를 입력하면, 시스템이 자동으로 스크래핑 플랜을 생성해 기존 대비 87% 빠르게 설정할 수 있습니다.

2. 로컬 스크래핑의 강점 브라우저 확장 프로그램 형태로 제공되어:

   • 즉시 데이터 추출 가능
   • 동적/무한 스크롤 페이지도 문제없이 수집
   • 로그인 필요한 페이지도 추출 가능

3. 강력한 멀티모달 데이터 처리 Thunderbit는 다음과 같은 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다:

   • 기사 본문 등 텍스트 데이터 추출
   • PDF 내 재무 데이터 표 추출
   • 여러 이미지에서 데이터 인식 후 표로 정리
   • 동영상 자막 추출 및 요약

Thunderbit만 있으면 다양한 데이터 수집 상황을 손쉽게 해결할 수 있습니다. 실제 사용법을 살펴볼까요?

AI로 데이터 스크래핑하는 방법

Thunderbit의 강력한 을 4단계로 쉽게 시작할 수 있습니다:

1. 브라우저 확장 프로그램 설치 Thunderbit 공식 홈페이지에서 Chrome 웹스토어 확장 프로그램을 설치하고, 브라우저 툴바에 고정하세요.

2. 회원가입 및 무료 크레딧 받기 확장 프로그램에서 회원가입하면 체험용 크레딧이 지급됩니다. 이 크레딧으로 AI 웹 스크래핑, 자동 입력, 스마트 요약 등 핵심 기능을 무료로 체험해볼 수 있습니다. 먼저 Playground에서 무료로 연습해보고, 효과를 확인한 뒤 본격적으로 활용해보세요.

3. 스마트 스크래핑 시작 Thunderbit 사이드바에서 템플릿을 실행하세요. 자연어로 원하는 데이터와 유형, 추출 형식 등을 입력하고, 세부 옵션을 설정한 뒤 스크래핑 버튼을 누르면 데이터 수집이 시작됩니다.

고급 스크래핑 기능 (Pro 요금제)

Thunderbit의 또는 무료 체험을 시작하면 다음과 같은 고급 기능을 사용할 수 있습니다:

• 멀티모달 데이터 처리 (재무제표/제품 설명서), 이미지 데이터 추출(가격표/스펙시트), 동영상 자막 추출 등 복잡한 상황도 자동 표준화 처리합니다.

• 딥 서브페이지 스크래핑 한 페이지 내 모든 하위 링크(예: /리뷰 페이지 등)를 자동으로 탐색, 관련 데이터를 인식해 메인 데이터 표에 통합합니다. 전자상거래, 부동산 등 대규모 카탈로그에 최적입니다.

• 사전 제작된 템플릿 라이브러리 , , 등 30개 이상의 플랫폼에 최적화된 을 즉시 활용할 수 있습니다. 페이지 구조가 바뀌어도 자동으로 대응하며, 신규 사용자는 평균 83%의 설정 시간을 절약합니다.

• 대량 스크래핑 작업 여러 개의 스크래핑 작업을 동시에 실행할 수 있으며, URL 리스트를 불러와 일괄 수집도 지원합니다.

• 지능형 페이지네이션 처리 "더보기" 버튼, 페이지 네비게이션 등 다양한 페이지네이션을 자동 인식해 무한 스크롤 페이지도 완벽하게 수집합니다. 실제 테스트 결과, 200페이지 이상의 상품 리스트도 누락 없이 추출할 수 있습니다.

Thunderbit 실전 활용 가이드

사례 1: 부동산 데이터 수집

부동산 중개업자라면 Zillow에서 매물 정보를 수집하거나, 투자자라면 유망 매물을 찾는 데 웹 스크래퍼가 큰 도움이 됩니다. Thunderbit AI 웹 스크래퍼를 활용하면 Zillow에서 주요 부동산 정보를 손쉽게 추출해 최신 동향을 빠르게 파악할 수 있습니다. Thunderbit로 Zillow 데이터를 추출하는 방법은 아래 영상을 참고하세요.

사례 2: 인재 및 잠재 고객 발굴

HR 담당자나 영업 담당자라면, 신뢰할 수 있는 웹 스크래퍼가 인재 탐색과 리드 발굴에 큰 힘이 됩니다. Thunderbit를 이용하면 에서 주요 인재 정보를 쉽게 추출해, 인재 검색과 리드 관리가 훨씬 효율적입니다. 수작업 검색과 복사-붙여넣기에서 해방되는 경험을 직접 느껴보세요. LinkedIn 데이터 추출 방법은 아래 영상을 참고하세요.

사례 3: 시장 분석 및 타겟 고객 확보

시장 분석을 위해 위치 기반 데이터를 수집하거나, 지역 비즈니스 리드를 찾는 영업 담당자라면, 웹 스크래퍼가 판도를 바꿔줍니다. Thunderbit를 활용하면 에서 핵심 데이터를 손쉽게 추출해, 데이터 기반 의사결정과 영업 전략을 최적화할 수 있습니다.

사례 4: 이커머스 데이터 분석

온라인 셀러라면 경쟁사 분석이나 시장 트렌드 파악이 필수입니다. Thunderbit는 에서 상품 설명, 가격, 등 다양한 데이터를 손쉽게 수집할 수 있어, 시장 분석과 전략 수립에 큰 도움이 됩니다.

Thunderbit AI 웹 스크래퍼는 비즈니스 사용자의 데이터 수집 방식을 혁신적으로 바꿔줍니다. 부동산, 인재 발굴, 이커머스 등 어떤 분야든 데이터 수집이 더 빠르고 간편해지며, AI 웹 스크래퍼를 활용하면 수많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. AI 기반 웹 스크래핑의 힘을 경험하고, 생산성의 새로운 도약을 시작해보세요. 지금 Thunderbit을 체험하고 스마트한 데이터 수집의 첫걸음을 내딛어보세요.

데이터 클린징 꿀팁

기존 스크래퍼는 데이터 추출 이후 데이터 정제가 더 큰 숙제였습니다. Thunderbit의 AI는 LLM을 활용해 데이터 추출과 동시에 클린징을 진행, 데이터 정제 작업을 83%까지 줄여줍니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

팁 1: 지능형 필드 매핑

여러 소스(예: LinkedIn, Zillow)에서 데이터를 동시에 추출할 때, Thunderbit AI가 의미 기반으로 필드 매칭을 자동으로 수행합니다:

• 서로 다른 데이터 소스의 필드명 자동 매칭(예: "price" ↔ "가격" ↔ "Price")
• 유사 필드 자동 병합(예: "면적"과 "평수")
• 플랫폼별 데이터 표준화(예: LinkedIn의 "현재 직위"와 Zillow의 "매물 상태"를 태그 데이터로 통합)

팁 2: 맥락 기반 자동 보완

대형 언어 모델의 맥락 이해력으로 Thunderbit는 업계 최고 수준인 99% 데이터 자동 보완율을 자랑합니다:

• 주소 자동 완성: 우편번호만 입력해도 도시/주 정보 자동 입력(예: 10001 → 뉴욕, NY)
• 경력 추론: LinkedIn 학력 정보로 예상 경력 자동 추정

팁 3: 데이터 최적화

• 실시간 다국어 번역(영어, 중국어, 일본어 등 12개 언어 지원)
• 지능형 요약(500자 상품 설명을 3가지 핵심 포인트로 요약)
• 단위 통일(평수 ↔ 제곱미터, 화씨 ↔ 섭씨 자동 변환)
• 형식 표준화(날짜: YYYY-MM-DD, 통화: USD 등)

팁 4: 품질 검증

• 자동 오류 수정(예: 전화번호 +01 138-1234-5678 → +113812345678)
• 논리적 유효성 검사(예: "건축 연도"가 "리노베이션 연도"보다 이전인지 확인)

팁 5: AI 태깅

자연어 처리로 지능형 태그를 자동 생성합니다:

• 감정 분석 태그(고객 리뷰를 긍정/부정/중립으로 자동 분류)
• 비즈니스 가치 태그(잠재 고객/추적 필요 매물 등 자동 라벨링)
• 산업 분류 태그(LinkedIn 프로필에 "IT|금융|헬스케어" 등 자동 태깅)

데이터 스크래핑의 한계와 주의점

데이터 스크래핑은 큰 가치를 제공하지만, 반드시 고려해야 할 이슈도 있습니다. 대표적으로 GDPR, CCPA 등 개인정보 보호법 등 법적 규제가 엄격해지고 있어, 데이터 수집 시 반드시 관련 법규를 준수해야 합니다. 또한, 많은 웹사이트가 Cloudflare 등 보안 솔루션을 통해 IP 차단 등 스크래핑 방지 장치를 마련하고 있으니 주의가 필요합니다.

AI 시대, 데이터 스크래핑의 미래

AI의 발전으로 웹 스크래핑은 이제 누구나 쉽게 활용할 수 있는 엔터프라이즈 솔루션으로 진화하고 있습니다. 예를 들어, zillow.com과 같이 도메인과 요청(예: "뉴욕시 매물 전체 추출")만 입력하면, AI가 자동으로 모든 관련 데이터를 맵핑해 수집하고, 수집된 데이터를 CRM, 분석 대시보드 등 비즈니스 시스템에 자동 연동하는 시대가 오고 있습니다. 고도화된 패턴 인식으로 재고 변동, 시장 트렌드 등도 실시간으로 모니터링할 수 있죠. 무엇보다 AI가 실시간으로 규제 변화에 맞춰 스크래핑 방식을 조정하고, 투명한 감사 로그까지 자동으로 관리합니다.

이처럼 AI 기반 데이터 스크래핑은 비즈니스 인텔리전스의 대중화를 이끌고, 조직의 데이터 활용 방식을 근본적으로 혁신합니다. Thunderbit와 같은 AI 스크래핑 솔루션을 먼저 도입하는 기업이 데이터 기반 의사결정에서 확실한 경쟁우위를 선점할 수 있습니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

1. Thunderbit란 무엇인가요? 는 대형 언어 모델(LLM) 기반의 스마트 브라우저 확장 프로그램으로, 최신 데이터 수집 니즈에 맞춰 설계되었습니다. 뿐 아니라 멀티모달 데이터 처리 기능을 제공해, 동적 웹페이지, PDF, 이미지, 동영상 등 다양한 데이터 추출을 지원합니다. 로컬 브라우저 기반이라 LinkedIn 등 로그인 페이지도 직접 처리하며, 최신 프론트엔드 변화에도 자동으로 적응합니다.

2. Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 어떻게 작동하나요? Thunderbit AI 웹 스크래퍼는 AI를 활용해 웹사이트에서 구조화된 데이터를 추출합니다. 사용자가 "AI 컬럼 추천"을 클릭하면 AI가 현재 사이트에 맞는 추출 방식을 제안하고, "스크래핑"을 누르면 데이터를 수집합니다. 웹사이트, PDF, 이미지 등 어떤 데이터도 두 번의 클릭만으로 처리할 수 있습니다.

3. 리스트 스크래핑과 서브페이지 스크래핑의 차이는? 리스트 스크래핑은 페이지네이션(상품 리스트 등)에 최적화되어, 페이지 구조를 자동 인식해 수천 건의 데이터를 한 번에 추출합니다. 서브페이지 스크래핑은 트리 구조(예: Zillow 매물 리스트 → 상세페이지 → 평면도 등)로, 의미 기반으로 메인-서브 테이블 관계를 자동으로 구축합니다.

4. 비전문가도 Thunderbit를 사용할 수 있나요? Thunderbit는 자연어 기반 인터페이스를 제공해, "이름, 이메일, 전화번호"처럼 원하는 정보를 입력하면 시스템이 자동으로 스크래핑 플랜을 생성합니다. 실제 테스트 결과, 85%의 사용자가 웹 개발 지식 없이 10분 이내에 첫 데이터 수집을 완료했습니다.

5. Thunderbit가 처리할 수 있는 데이터 유형은? Thunderbit는 다양한 데이터 유형을 지능적으로 인식합니다:

   • 구조화 데이터: 표, 리스트(예: Amazon 상품 스펙)
   • 비정형 데이터: 리뷰 텍스트, PDF 문서(자동 인식)
   • 멀티모달 데이터: 이미지 내 가격표, 동영상 자막 추출 등
   • 동적 데이터: 무한 스크롤, 지연 로딩 이미지 등
   • 연관 데이터: 크로스 페이지 관계 매핑(예: LinkedIn 인맥 → 회사 정보)

6. Thunderbit 사용은 어떻게 시작하나요? 또는 를 참고해 바로 시작할 수 있습니다.

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