데이터 스크래핑이란 무엇이며 2025년에 어떻게 할 수 있을까요?

데이터 기반 의사결정이 주목받고 있지만, 데이터 수집이 얼마나 시간 소모적이고 지루할 수 있는지는 종종 간과됩니다. 수작업으로 데이터를 수집해 본 적이 있다면 그 고단함을 아실 겁니다. 많은 기업들이 비효율적인 데이터 수집 때문에 데이터 기반 전략을 시작하는 데 어려움을 겪는 것을 보았습니다. 같은 문제를 겪고 있다면, 이 글이 새로운 해결책을 제시할 것입니다.

💡 이 글에서는 데이터 스크래핑의 세계와 기술의 발전에 따른 변화를 살펴봅니다. 전통적인 방법의 단점을 살펴보고, AI 기반 데이터 스크래핑의 장점을 강조하며, 실제 활용을 위한 실질적인 팁을 제공합니다.

데이터 스크래핑이란?

데이터 스크래핑, 또는 은 웹 페이지에서 구조화된 정보를 도구를 사용해 추출하는 것을 말합니다. 이는 대량의 데이터를 빠르게 수집할 수 있는 매우 효율적인 방법입니다. 예를 들어, 에서 공개 데이터를 수집하여 리드 생성에 활용하거나, 에서 전자상거래 SKU를 스크래핑하여 재판매 또는 시장 분석에 활용할 수 있으며, 에서 소셜 미디어 리뷰를 수집하여 고객 인사이트를 얻을 수 있습니다.

데이터 스크래핑의 기술적 변화

과거에는 데이터 수집이 기술자들만이 할 수 있는 일처럼 보였거나 많은 수작업이 필요했습니다. 하지만 이제는 2025년이 되었고, AI가 그 자리를 차지하고 있습니다. 데이터 스크래핑은 더 이상 프로그래머나 단순 자동화만의 영역이 아닙니다.

전통적인 방법의 실패

현대 웹사이트는 더 많은 도전을 던지고 있습니다: 동적 콘텐츠 로딩(React/Vue 프레임워크 사용), 다중 모드 데이터(텍스트, 비디오, 이미지)의 증가, 비표준화된 데이터 구조(같은 페이지에 여러 템플릿) 등이 있습니다. 최근 연구에 따르면 에는 세 가지 큰 문제가 있습니다:

1. 유지보수 비용의 블랙홀 전통적인 웹 스크래퍼는 지속적인 수작업 유지보수가 필요합니다(웹사이트당 월 3-5시간). 사이트가 업데이트되거나 프론트엔드 프레임워크가 변경되면, 60%의 XPath 선택자가 실패합니다. AI 도구는 언어 모델과 코드 지식을 통해 구조적 변화를 자동으로 조정하여 유지보수 비용을 60-80% 절감합니다. React/Vue로 구축된 현대 사이트의 경우, AI 도구는 클래스 이름이 변경되더라도 의미론적 이해를 통해 데이터 스크래핑을 안정적으로 유지합니다.

2. 제한된 데이터 차원 전통적인 방법은 구조화된 데이터만 수집할 수 있어 다음과 같은 귀중한 정보를 놓칩니다:

   • 이미지 내의 데이터
   • 기사 내의 텍스트 데이터
   • HTML 태그가 없는 비구조화된 데이터

3. 데이터 품질 문제 전통적인 방법은 동적 콘텐츠를 처리하는 데 어려움을 겪어 불완전하거나 잘못된 데이터를 초래합니다:

   • 페이지네이션된 데이터(예: 전자상거래 제품 목록)의 경우, 전통적인 스크래퍼는 첫 화면의 콘텐츠의 30-50%만 캡처합니다.
   • 무한 스크롤 페이지(예: 소셜 미디어 피드)는 중요한 데이터의 60% 이상을 잃습니다.
   • 비구조화된 데이터의 매칭 오류율이 높습니다(정렬되지 않은 목록 데이터).

이러한 문제를 해결하기 위해 Thunderbit와 같은 AI 기반 도구가 등장했습니다. 그들의 이점을 아래에서 설명하겠습니다.

AI 데이터 스크래핑의 부상

2025년까지 AI, 특히 대형 언어 모델(LLM)은 상당한 능력을 보여주었습니다. 이러한 모델은 자연어를 이해하고 생성하며, 복잡한 데이터 분석 작업을 처리하고 더 효율적인 솔루션을 제공합니다. 많은 데이터 스크래핑 도구가 이제 LLM을 사용하여 전통적인 방법의 한계를 극복하고 있습니다. 지난 몇 달 동안 13개의 를 검토한 결과, 를 추천합니다.

Thunderbit가 돋보이는 이유는 다음과 같습니다:

1. 혁신적인 상호작용: 사용자는 간단한 자연어 명령을 입력할 수 있으며, 시스템은 자동으로 스크래핑 계획을 생성하여 전통적인 도구에 비해 구성 시간을 87% 단축합니다.

2. 지역화된 스크래핑의 큰 장점: 브라우저 확장 프로그램으로서 Thunderbit는 다음을 제공합니다:

   • 즉각적인 데이터 스크래핑
   • 동적 및 무한 스크롤 페이지 스크래핑
   • 로그인 필요한 페이지 스크래핑

3. 강력한 다중 모드 데이터 처리: Thunderbit는 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다:

   • 기사 내 텍스트에서 데이터 추출
   • PDF에서 금융 데이터 테이블 추출
   • 여러 이미지에서 데이터를 인식하고 테이블 형성
   • 비디오 자막을 스크래핑하고 요약

Thunderbit를 사용하면 다양한 데이터 수집 시나리오를 쉽게 처리할 수 있습니다. Thunderbit 사용 방법을 살펴보겠습니다.

AI를 사용한 데이터 스크래핑 방법

Thunderbit의 강력한 을 활용하려면 다음 네 단계를 따르세요:

1. 브라우저 확장 프로그램 설치 Thunderbit 웹사이트로 이동하여 Chrome 웹 스토어에서 Thunderbit 확장 프로그램을 다운로드하세요. 설치 후 브라우저 툴바에 확장을 고정하세요.

2. 등록 및 무료 크레딧 받기 확장 프로그램 내에서 가입하여 체험 크레딧을 받으세요. 이 크레딧으로 AI 웹 스크래핑, 양식 자동 채우기, 스마트 요약과 같은 핵심 기능을 체험할 수 있습니다. 먼저 무료로 플레이그라운드에서 도구를 사용해 본 후 크레딧을 사용하여 그 효과를 확인하는 것이 좋습니다.

3. 스마트 스크래핑 시작 Thunderbit의 사이드바에서 템플릿을 실행하세요. 언어 설명을 사용하여 원하는 데이터 콘텐츠와 유형을 선택하고, 특정 추출 형식을 설정하거나 다른 세부 사항을 조정하세요. 그런 다음 스크래핑 버튼을 눌러 데이터 스크래핑을 시작하세요.

고급 스크래핑 기능 (Pro Tier)

Thunderbit의 에 가입하거나 무료 체험을 시작하면 다음 기능을 사용할 수 있습니다:

• 다중 모드 데이터 처리 (금융 보고서/제품 설명서), 이미지 데이터 추출(가격표/사양 시트), 비디오 자막 스크래핑과 같은 복잡한 시나리오를 처리합니다. 시스템은 비구조화된 데이터를 자동으로 표준화합니다.

• 깊은 하위 페이지 스크래핑 페이지의 모든 하위 링크(예: /사용자 리뷰 페이지)에 선택적으로 접근하고, 관련 데이터를 지능적으로 인식하여 자동으로 메인 데이터 테이블에 병합합니다. 전자상거래 제품 카탈로그, 부동산 목록 등에 적합합니다.

• 사전 구축된 템플릿 라이브러리 , , 등 30개 이상의 플랫폼에 최적화된 스크래핑 템플릿을 즉시 사용하여 페이지 구조 변경에 자동으로 적응합니다. 신규 사용자는 평균 83%의 구성 시간을 절약합니다.

• 대량 스크래핑 작업 여러 스크래핑 작업을 동시에 실행하고, URL 목록 가져오기를 지원하여 일괄 스크래핑을 수행합니다.

• 지능형 페이지네이션 처리 페이지네이션된 콘텐츠(예: "더 보기" 버튼 및 페이지 탐색)를 자동으로 인식하고 스크래핑하며, 무한 스크롤 페이지를 지원합니다. 200페이지 이상의 전자상거래 제품 목록을 완전히 스크래핑할 수 있도록 테스트되었습니다.

Thunderbit 실용 가이드

시나리오 1: 부동산 데이터 수집

부동산 중개인으로서 Zillow에서 부동산 데이터를 수집하거나, 투자자로서 수익성 있는 기회를 찾고 있다면, 신뢰할 수 있는 웹 스크래퍼가 최고의 동반자가 될 수 있습니다. Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼를 사용하면 Zillow에서 중요한 부동산 정보를 쉽게 추출하여 최신 정보를 유지하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다. Thunderbit를 사용하여 Zillow를 스크래핑하는 방법에 대한 튜토리얼 비디오를 확인하세요.

시나리오 2: 인재 및 고객 발굴

HR로서 인재를 찾거나 영업사원으로서 새로운 리드를 찾고 있다면, 신뢰할 수 있는 웹 스크래퍼가 강력한 도우미가 될 수 있습니다. Thunderbit를 사용하면 에서 중요한 데이터를 쉽게 추출하여 인재 검색과 리드 관리를 간소화할 수 있습니다. 사용 후에는 시간 소모적인 수작업 검색과 복사-붙여넣기가 과거의 일이 될 것입니다. Thunderbit를 사용하여 LinkedIn 데이터를 스크래핑하는 방법에 대한 튜토리얼 비디오를 확인하세요.

시나리오 3: 시장 분석 및 고객 타겟팅

사업주로서 시장 분석을 위해 위치 기반 데이터를 수집하거나, 영업 전문가로서 지역 비즈니스 리드를 찾고 있다면, 신뢰할 수 있는 웹 스크래퍼가 게임 체인저가 될 수 있습니다. Thunderbit를 사용하면 에서 주요 데이터를 쉽게 추출하여 정보에 입각한 결정을 내리고 아웃리치를 최적화할 수 있습니다.

시나리오 4: 전자상거래 데이터 분석

온라인 판매자로서 경쟁사를 이해하거나, 시장 동향을 추적하는 기업가라면 Thunderbit가 완벽한 도구입니다! 에서 다양한 제품 데이터를 쉽게 수집할 수 있으며, 상세한 설명, 가격, 등을 포함합니다.

Thunderbit AI 웹 스크래퍼는 비즈니스 사용자가 데이터를 수집하는 방식을 재정의하여 더 빠르고, 간단하며, 효율적으로 만듭니다. 부동산 시장에서 부동산을 검색하거나, 인재 시장에서 잠재 고객을 찾거나, 전자상거래 시장에서 동향을 분석할 때, AI 웹 스크래퍼는 수많은 시간과 수고를 절약할 수 있습니다. 웹 스크래핑에서 AI의 힘을 받아들이고 생산성의 도약을 경험하세요. 시작할 준비가 되셨나요? Thunderbit를 사용해보고 더 스마트한 웹 스크래핑을 향한 첫걸음을 내딛으세요.

독점 데이터 정리 팁

전통적인 스크래퍼로는 데이터 스크래핑 후에 진정한 도전이 시작됩니다—데이터 정리. Thunderbit의 AI는 LLM을 사용하여 데이터 스크래핑 중 데이터 정리를 수행하여 데이터 정리 작업량을 83% 줄입니다. 다음 혁신적인 기능을 통해:

팁 1: 지능형 필드 정렬

다중 소스 이질적 데이터(예: LinkedIn과 Zillow를 동시에 스크래핑) 처리 시, Thunderbit의 AI는 자동으로 의미론적 매핑 관계를 설정합니다:

• 서로 다른 데이터 소스 간의 필드 대응을 자동으로 식별합니다(예: "price" ↔ "售价" ↔ "Price")
• 유사한 필드를 지능적으로 병합합니다(예: "area"와 "square feet")
• 크로스 플랫폼 데이터 표준화(예: LinkedIn의 "current position"과 Zillow의 "property status"를 태그 데이터로 통합)

팁 2: 문맥 인식 완성

대형 언어 모델의 문맥 이해 능력을 통해 Thunderbit는 업계 최고 수준의 99% 데이터 채우기 비율을 달성합니다:

• 주소 완성: 우편번호를 기반으로 도시/주 정보를 자동으로 채웁니다(예: 입력 10001 → New York City, NY)
• 경력 경로 추론: LinkedIn 교육 배경을 기반으로 가능한 경력 경험을 예측합니다

팁 3: 데이터 최적화

• 다국어 번역(영어, 중국어, 일본어 등 12개 언어의 실시간 번역 지원)
• 지능형 요약(500단어의 제품 설명을 세 가지 주요 판매 포인트로 요약)
• 단위 통일(제곱피트 ↔ 제곱미터, 화씨 ↔ 섭씨 자동 변환)
• 형식 표준화(날짜를 YYYY-MM-DD로 통일, 통화를 USD로 통일)

팁 4: 품질 검증

• 지능형 오류 수정: 형식 오류를 자동으로 수정합니다(예: 전화번호 +01 138-1234-5678 → +113812345678)
• 논리적 검증: "건축 연도"가 "마지막 리노베이션 시간"보다 이전인지 확인합니다

팁 5: AI 태깅

자연어 처리를 통해 지능형 태그를 자동으로 생성합니다:

• 감정 분석 태그(고객 리뷰를 긍정/부정/중립으로 자동 라벨링)
• 비즈니스 가치 태그("고잠재 고객"/"추적할 부동산"을 자동 라벨링)
• 산업 분류 태그(LinkedIn 프로필을 "기술|금융|헬스케어" 라벨로 자동 태깅)

데이터 스크래핑의 단점

데이터 스크래핑은 엄청난 가치를 제공하지만, 기업이 직면할 수 있는 장애물을 인정하는 것이 중요합니다. 법적 고려 사항이 가장 중요합니다 - GDPR 및 CCPA와 같은 규정은 데이터 수집 관행에 엄격한 요구 사항을 부과하여 개인정보 보호법을 신중하게 준수해야 합니다. 웹사이트는 종종 IP 제한을 통해 스크래핑 활동을 감지하고 차단하기 위해 Cloudflare와 같은 정교한 방어를 배치합니다.

AI 시대의 데이터 스크래핑의 미래

AI의 발전은 웹 스크래핑을 직관적인 기업 솔루션으로 변모시키고 있습니다. 도메인(예: zillow.com)과 요청(예: "뉴욕시의 모든 부동산 목록 스크래핑")을 입력하기만 하면 AI가 수동 구성 없이 모든 관련 데이터 포인트를 자동으로 매핑하는 것을 상상해 보세요. 이러한 지능형 시스템은 스크래핑된 데이터를 비즈니스 워크플로에 원활하게 통합하여 LinkedIn 잠재 고객 정보를 CRM에 자동으로 피드하거나 전자상거래 메트릭을 분석 대시보드로 푸시합니다. 고급 패턴 인식은 인벤토리 변경 또는 신흥 시장 동향을 사전에 모니터링하는 예측 스크래핑 기능을 가능하게 합니다. 중요한 것은 AI가 규정 준수를 동적으로 처리하여 진화하는 규정을 충족하기 위해 실시간으로 스크래핑 매개변수를 조정하면서 투명한 감사 추적을 유지합니다.

AI 기반 패러다임 전환은 중요한 비즈니스 인텔리전스에 대한 접근을 민주화할 뿐만 아니라 조직이 웹 데이터를 상호작용하는 방식을 근본적으로 재구상합니다. 이러한 기술이 성숙해짐에 따라 Thunderbit와 같은 AI 기반 스크래핑 솔루션을 구현하는 초기 채택자는 데이터 기반 의사결정에서 결정적인 경쟁 우위를 확보할 것입니다.

자주 묻는 질문

1. Thunderbit란 무엇인가요? 는 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 스마트 브라우저 확장 프로그램으로, 현대 데이터 수집 요구에 맞춰 설계되었습니다. 기능을 제공할 뿐만 아니라 다중 모드 데이터 처리를 통합하여 동적 웹 페이지, PDF 문서, 이미지 및 비디오에서 포괄적인 데이터 추출을 지원합니다. 로컬화된 브라우저 솔루션으로서 로그인 필요한 페이지(예: LinkedIn)를 직접 처리하고 현대 프론트엔드 프레임워크 변경에 자동으로 적응할 수 있습니다.

2. Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 어떻게 작동하나요? Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼는 AI를 사용하여 웹사이트에서 구조화된 데이터를 추출합니다. 사용자는 "AI 제안 열"을 클릭하여 AI가 현재 사이트를 스크래핑하는 방법을 제안하도록 하고, "스크래핑"을 클릭하여 데이터를 수집할 수 있습니다. 웹사이트, PDF 또는 이미지에서 데이터를 단 두 번의 클릭으로 처리할 수 있습니다.

3. 리스트 스크래핑과 하위 페이지 스크래핑의 차이점은 무엇인가요? 리스트 스크래핑은 페이지네이션된 시나리오(예: 전자상거래 제품 목록)에 최적화되어 있으며, 페이지네이션 논리를 자동으로 인식하고 수천 개의 데이터 항목을 스크래핑합니다. 하위 페이지 스크래핑은 트리 구조 수집 모드(예: Zillow 부동산 목록 → 상세 페이지 → 평면도)를 사용하여 의미론적 연관을 통해 메인-서브 테이블 관계를 자동으로 설정합니다.

4. 비프로그래머도 Thunderbit를 사용할 수 있나요? Thunderbit는 자연어 상호작용 디자인을 특징으로 합니다: 사용자는 "이름, 이메일, 전화번호"와 같은 요구 사항을 설명하기만 하면 시스템이 자동으로 스크래핑 계획을 생성합니다. 테스트 데이터에 따르면 85%의 사용자가 웹 프로그래밍 지식 없이 10분 이내에 첫 데이터 수집을 완료합니다.

5. Thunderbit는 어떤 유형의 데이터를 처리할 수 있나요? Thunderbit는 다양한 데이터 유형을 지능적으로 인식합니다:

   • 구조화된 데이터: 테이블, 리스트(예: Amazon 제품 사양)
   • 비구조화된 데이터: 리뷰 텍스트, PDF 문서(자동 인식)
   • 다중 모드 데이터: 이미지의 가격표, 비디오 자막 추출
   • 동적 데이터: 무한 스크롤 콘텐츠, 지연 로딩 이미지
   • 관련 데이터: 크로스 페이지 관계 매핑(예: LinkedIn 연락처 → 회사 정보)

6. Thunderbit 사용을 시작하려면 어떻게 해야 하나요? 우리의 에 대해 더 알아보거나 를 탐색하여 즉시 시작하세요.

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