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데이터 수집 과정에서 주의해야 할 5가지

2023-08-20

최근 비즈니스에서 데이터를 수집하고 분석하여 의사 결정에 사용하는 경우가 늘어나고 있습니다. 데이터가 이렇게 중요한 역할을 하는 만큼 올바른 데이터 수집을 통해 데이터의 신뢰성을 확보하고 품질과 정확성을 보장해야 합니다.

💡이 콘텐츠를 다 읽으면 알 수 있어요 (3분)

1. 데이터 수집 방법

2. 데이터 수집 활용 방법

3. 웹 크롤링 프로그램

4. 데이터 수집 과정

5. 데이터 수집 과정에서 주의할 점

1. 데이터 수집 방법

데이터 수집 방법에는 웹 크롤링, API 활용, 설문조사, 인터뷰 등이 있습니다. 웹 크롤링은 대량의 데이터를 신속하게 수집할 수 있다는 장점이 있지만, 법적 및 윤리적 고려 사항이 있을 수 있으므로 주의가 필요합니다.

웹 크롤링: 특정 웹사이트에서 데이터를 자동으로 추출하는 방법으로 파이썬의 BeautifulSoup, Scrapy 등의 라이브러리를 사용합니다.
API 이용: 웹사이트나 서비스에서 제공하는 API를 통해 구조화된 데이터를 수집합니다.
설문조사: 이메일, 소셜 미디어, 웹사이트를 통해 온라인 설문조사를 실시합니다. 전화/대면 인터뷰 등의 오프라인 설문조사는 직접 상호작용을 통해 깊이 있는 데이터를 수집할 수 있습니다.
인터뷰: 사전에 준비된 질문 목록을 따라 진하는 구조화된 인터뷰의 경우 일관성 있는 데이터 수집이 가능합니다. 자유로운 형식으로 진행되는 비구조화된 인터뷰는 심층적인 데이터를 수집할 수 있습니다.
문서 및 기록 분석: 정부 보고서, 통계 자료, 공공 데이터베이스 등에서 데이터를 수집하거나, 기업의 내부 문서, 보고서, 로그 데이터 등에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

2. 웹 크롤링 프로그램

1) ScrapeStorm

AI 기반의 웹 스크래핑 도구로, 사용자가 데이터를 손쉽게 추출할 수 있도록 돕습니다. 다양한 웹사이트 구조를 자동으로 인식하여 데이터를 추출하며, GUI 기반으로 코딩 없이도 사용할 수 있습니다.

장점: AI를 활용한 자동 데이터 인식 기능이 있으며, CSV, Excel, JSON, SQL 등 다양한 데이터 저장 형식을 지원합니다.
단점: 복잡한 웹사이트에서는 인식률이 떨어질 수 있으며, 무료 버전에서 기능 제한이 있을 수 있습니다.

2) Octoparse

사용자 친화적인 GUI를 제공하며, 클릭 몇 번으로 데이터를 추출할 수 있습니다. 동적 웹사이트와 로그인 보호된 웹사이트에서도 데이터를 스크래핑할 수 있습니다. 클라우드 기반 크롤링 기능을 제공합니다.

장점: 사용이 간편하고 비개발자도 쉽게 접근이 가능하고, 강력한 데이터 추출 기능과 클라우드 크롤링을 지원합니다. CSV, Excel, JSON, MySQL 등 다양한 출력 형식을 지원합니다.
단점: 무료 버전에서는 크롤링 속도와 데이터 양에 제한이 있을 수 있으며, 복잡한 스크래핑 작업은 다소 어려울 수 있습니다.

3) Gooseeker

사용자가 직접 설정을 통해 데이터를 추출할 수 있는 웹 스크래핑 도구입니다. GUI를 통해 쉽게 웹 데이터를 추출할 수 있습니다. 데이터 추출 템플릿을 제공하여 간편하게 설정할 수 있습니다.

장점: 설정이 간단하고 사용하기 쉽습니다. 다양한 웹사이트에서 데이터를 추출할 수 있는 템플릿 제공하며 다양한 데이터 출력 형식을 지원합니다.
단점: 복잡한 데이터 추출 작업에서는 제한적일 수 있으며, 지원되는 언어와 문서가 제한적일 수 있습니다.

4) Hashscraper

코드 작성 없이도 웹 데이터를 추출할 수 있는 사용자 친화적인 도구입니다. 다양한 웹사이트에서 데이터를 추출할 수 있으며 직관적인 사용자 인터페이스를 제공합니다.

장점: 코드 작성 없이 데이터 추출이 가능하며 다양한 출력 형식 지원합니다.
단점: 복잡한 웹사이트에서 데이터 추출이 제한될 수 있으며, 무료 버전에서 기능 제한이 있을 수 있습니다.

5) Apify

Apify는 특히 대규모 데이터 수집 작업이나 자동화 작업에 유용하며, 클라우드 기반의 확장성과 유연성을 제공합니다. 다양한 기능과 API 지원으로 복잡한 크롤링 작업도 쉽게 처리할 수 있습니다.

장점: 미리 만들어진 템플릿과 편한 UI로 쉽게 시작할 수 있습니다. 클라우드 기반으로 대규모 크롤링 작업도 쉽게 수행할 수 있으며 JavaScript/Node.js를 사용한 스크립트 작성이 가능합니다.
단점: 무료 플랜이 있지만, 대규모 크롤링 작업이나 고급 기능을 사용하려면 유료 플랜이 필요하며, 초보자에게는 스크립터 작성이 다소 어려울 수 있습니다.

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3. 데이터 수집 활용 방법

데이터 수집을 효과적으로 활용하는 방법으로는 ① 수집한 데이터를 분석하여 인사이트 도출 ② 데이터 기반 의사결정의 장점과 예시 등을 들 수 있습니다.

수집한 데이터를 분석하여 인사이트 도출: 데이터 수집 및 분석을 통해 의미 있는 정보를 추출하고 상관관계나 패턴 등을 파악하여 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 새로운 기회를 발견하거나 전략을 조정하는 등 조직의 성과를 개선하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정의 장점과 예시: 데이터 기반 의사결정은 주관적인 감정을 배제하고 객관적인 사실에 근거하여 결정을 내릴 수 있다는 장점이 있습니다.

예를 들어 홈페이지에 갑자기 방문자 수가 급증했을 때를 가정해 봅시다.

단순히 이벤트를 해서 방문자가 많이 들어왔다고 생각하고 새로운 이벤트를 또 기획하는 것보다, 정확하게 어떤 채널에서 어떤 키워드를 통해 유입됐는지 등의 데이터를 확인해야 합니다.

객관적인 지표를 통해 유입수가 증가한 부분에 집중해서 새로운 마케팅 전략을 기획하는 것이 데이터 기반 의사결정의 장점이라 볼 수 있습니다.

4. 데이터 수집 과정

데이터 수집 과정은 체계적으로 수행되어야 신뢰성 있고 유용한 데이터를 얻을 수 있습니다. 일반적으로 데이터 수집 과정은 다음과 같은 다섯 가지 단계로 나눌 수 있습니다.

1) 계획 수립

데이터 수집의 목적과 목표를 정의하고, 필요한 데이터를 명확히 하는 단계입니다.

목표 설정: 데이터 수집의 목적과 목표를 명확히 합니다.
데이터 소스 식별: 데이터를 수집할 소스를 결정합니다. (예: 웹사이트, 데이터베이스, 설문조사 등)
방법 선택: 데이터를 수집할 방법을 선택합니다. (예: 웹 크롤링, 설문조사, 인터뷰 등)
도구 및 자원 준비: 필요한 도구와 자원을 준비합니다. (예: 소프트웨어, 인력, 시간)

2) 데이터 수집

계획 단계에서 정의한 방법에 따라 실제 데이터를 수집하는 단계입니다.

도구 사용: 계획된 도구를 사용하여 데이터를 수집합니다.
데이터 기록: 수집된 데이터를 체계적으로 기록합니다.
데이터 모니터링: 데이터 수집 과정에서 문제나 오류가 발생하지 않는지 모니터링합니다.

3) 데이터 정제 및 처리

수집된 데이터를 정제하고, 분석에 적합한 형태로 변환하는 단계입니다.

오류 수정: 데이터에 존재하는 오류나 결측값을 확인하고 수정합니다.
데이터 변환: 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환합니다
중복 제거: 중복 데이터를 제거하여 데이터의 품질을 향상시킵니다.

4) 데이터 저장 및 관리

정제된 데이터를 안전하게 저장하고 관리하는 단계입니다.

데이터 저장: 정제된 데이터를 데이터베이스나 스토리지 시스템에 저장합니다.
백업: 데이터 손실에 대비하여 데이터를 정기적으로 백업합니다.
데이터 관리: 데이터의 보안과 접근성을 관리합니다.

5) 데이터 분석 및 활용

수집된 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 도출하고, 이를 활용하는 단계입니다.

데이터 분석: 수집된 데이터를 분석하여 통계적, 패턴, 인사이트 등을 도출합니다.
결과 해석: 분석 결과를 해석하고, 목적에 맞게 활용할 방안을 마련합니다.
보고 및 공유: 분석 결과를 보고서, 대시보드 등을 통해 공유합니다.

이 다섯 가지 단계를 통해 데이터 수집 과정이 체계적으로 이루어지며, 이는 데이터의 품질과 신뢰성을 높이고, 분석 결과의 유용성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.

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5. 데이터 수집 과정에서 주의할 점

데이터 수집 과정에서 주의해야 할 점으로는 ① 데이터의 정확성과 신뢰성 확인 ② 데이터 누락과 오류 관리 ③ 개인정보 보호 및 법규 준수 ④ 데이터 품질 관리 ⑤ 윤리적 고려사항 등이 있습니다.

데이터의 정확성과 신뢰성 확인: 데이터는 비즈니스 성과 향상이나 고객 이해, 의사 결정 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 데이터의 정확성과 신뢰성을 반드시 확인해야 합니다.
데이터 누락과 오류 관리: 데이터 수집을 자동으로 수행할 경우 프로그램이 수집한 데이터를 오류 처리 메커니즘 및 데이터 유효성 검사를 통해 오류를 식별하고 관리해야 합니다.
개인정보 보호 및 법규 준수: 데이터 수집 시 민감한 개인 정보가 포함될 수 있기 때문에 개인정보 보호법 및 관련 법규를 준수해야 합니다.
데이터 품질 관리: 데이터의 정확성과 신뢰성이 지속되기 위해서는 데이터의 품질을 유지하고 개선하기 위한 세부 정책을 수립하고 진행해야 합니다.
윤리적 고려사항: 데이터 수집 과정에서 데이터의 수집 및 사용에 대해 이용자의 동의를 받아야 하고 데이터를 수집하기 전에 필요한 데이터를 목록화하여 불필요한 데이터가 수집되지 않도록 윤리적 고려사항을 주의해야 합니다.