| 데이터 분석을 위한 웹스크래핑
실시간 데이터 분석
- 실시간으로 데이터를 수집함과 동시에 수집한 데이터를 분석하는 것을 실시간 데이터 분석이라고 합니다. 데이터 처리를 거쳐 분석 결과를 도출하는데 적게는 수 시간 걸리는 배치 스타일 분석과는 차별화 되는 점입니다.
- 배치 스타일 분석과는 다르게 실시간으로 데이터 처리와 분석 결과 도출이 가능합니다.
- 은행등의 금융기관은 대출의 연장 여부를 결정하기 위해 신용 점수 분석 결과를 실시간으로 알아야 합니다.
- CRM(고객 관계 관리)에서 기업의 수익을 높이고 고객 만족을 극대화 하기 위해 실시간 분석이 대표적으로 쓰이고 있습니다.
- 카드나 기타 부정 사용을 찾아내기 위해 POS 시스템에서도 실시간 분석을 사용하고 있습니다. 또한 고객별 할인율을 차등 적용 하기 위해 매장 고객정보 시스템에서도 실시간 분석이 이용됩니다.
- 위의 예에서도 알 수 있듯이 실시간 분석은 많은 양의 데이터 처리를 수행해야 하기 때문에 대량의 데이터를 빠른 속도로 처리 할 수 있어야 실시간 분석이 무리없이 작동할 수 있습니다.
- 바로 실시간 데이터 분석에 웹스크래핑이 필요한 이유가 여기에 있습니다. 웹스크래핑은 빠르게 데이터를 추출하여 분석 결과를 빠르게 도출하고 실시간 분석을 가능하게 해 줍니다.
데이터 분석과 예측
- 예측 분석이란 미래의 결과나 트렌드 또는 패턴을 알아내기 위해 현재의 데이터를 분석하는 프로세스를 말합니다. 에측 분석은 미래를 정확하게 알아 맞추는 것이 아니라 예측 값을 확률로 표현합니다.
- 예측 분석은 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 소비자 행동, 제품 개발, 시장의 위험요소와 기회를 예상해 보고 연구하기 위해 예측 분석을 이용합니다.
- 그러나 예측 분석 또한 방대한 양의 데이터를 분석해야 하는 기법입니다.
- 웹스크래핑은 예측 분석에 필요한 방대한 양의 데이터를 추출하고 분석 가능하게 만들어 주기 때문에 그 중요성이 점점 커지고 있습니다. 다시 말해 웹스크래핑이야말로 예측 분석의 성패를 좌우하는 요소라고 할 수 있습니다.
자연어 처리
- 자연어 처리는 파이썬과 같은 컴퓨터 언어가 아니라 사람이 사용하는 언어를 기계가 해석할 수 있도록 해주는 프로세스를 말합니다.
- 고객 후기, 댓글 분석은 대표적인 자연어 처리의 예 입니다. 데이터 분석가는 브랜드를 평가 분석하기 위해 SNS에 올라온 댓글들을 분석합니다.
- NLP(자연어 처리) 분석을 위해서는 충분한 양의 데이터가 필요합니다.
- 웹스크래핑을 이용하면 SNS의 댓글이나 이와 비슷한 데이터를 가장 효과적으로 빠르게 대량으로 수집할 수 있습니다. 최근 NLP 연구가 활발해 지면서 웹스크래핑 또한 많은 관심을 받게 되었습니다.
머신 러닝 모델링
- 머신 러닝이란 머신 스스로 학습하고 모델링을 정교화 하는 과정을 말하며 이를 위해선 머신이학습할 데이터가 필요합니다.
- 웹에는 학습 데이터가 많이 존재합니다. 이 데이터로 머신 러닝을 통해 분류, 군집, 기여도 모델을 만들 수 있습니다.
- 그러나 이러한 머신 러닝 모델링의 정확도를 높이기 위해선 양질의 학습 데이터가 필요합니다. 웹스크래핑으로 데이터를 추출, 정제 하여 머신이 학습할 양질의 데이터를 만들 수 있습니다.
| 위험 관리 분석을 위한 웹스크래핑
- 새로운 직원을 고용하거나 새로운 고객과 계약을 맺을 때에도 생각지 못한 위험 부담이 있습니다. 위험에 따르는 비용이나 손실을 최소화 하기 위해 위험 관리 전략이 필요합니다.
- 그래서 새로운 직원을 고용하거나 새로운 고객과 계약을 맺을 때에는 일반적으로 신원을 확인하고 있습니다. 정확한 신원 확인을 위해서는 뉴스나 신문의 기사, 사업자 등록증뿐만 아니라 경우에 따라 법적이나 재무적으로 문제가 없는지 여러 기관의 확인을 거칠 필요가 있는데 이 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 합니다.
- 이 작업을 사람이 하나하나 수행 하기엔 거의 불가능에 가깝습니다. 그러나 웹스크래핑은 여러 기관 웹사이트에서 해당 데이터를 빠르고 반복적으로 추출하여 신원확인을 신속하게 마무리 할 수 있도록 도와줍니다.
| 제품 개발, 마케팅과 판매를 위한 웹스크래핑
데이터 분석 중심의 마케팅
현대 마케팅과 영업활동에서 데이터 분석은 필수가 되었습니다. 그러나 어떠한 데이터로 분석 결과를 도출하느냐에 따라 마케팅의 성패가 결정될 수 있습니다. 웹스크래핑으로 마케팅 전략을 도출해 낼 수 있는 양질의 데이터를 추출 할 수 있습니다.
컨텐츠 마케팅
트위터나 다른 SNS 사이트에서 데이터를 수집해야 하는 경우 웹스크래핑을 사용합니다. 이렇게 수집된 데이터는 관련 컨텐츠를 개발하는데 사용됩니다. 매력적인 컨텐츠는 기업 홈페이지의 웹트래픽을 높이고 사업을 성장시키는데 결정적인 역할을 합니다.
새로운 영업 기회 창출
- 대부분의 기업들은 새로운 영업 기회를 만들어 내기 위해 많은 예산을 투자합니다. 웹스크래핑을 이용하면 적은 예산과 비용으로 다양한 웹사이트에서 데이터를 수집하여 귀중한 영업 기회를 만들어낼 수 있습니다.
경쟁사 분석
- 경쟁사를 분석하기 위해서는 여러 웹사이트에서 경쟁사 관련 모든 데이터를 한곳에 모아 비교 분석을 해야 합니다.
- 데이터를 하나하나 수집하는 것은 시간이 오래 걸릴 뿐만이 아니라 데이터를 빠짐없이 모두 가져올 수 없기 때문에 매우 비효율적 입니다. 데이터는 시시각각 변하고 있기 때문에 데이터 수집의 스피드와 정확성이 데이터 수집의 전부라고 해도 과언이 아닐 만큼 중요한 요소 입니다.
- 웹스크래핑은 좀더 빠르게 데이터를 수집하고 신속한 경쟁사 분석을 가능하게 하여 보다 효율적인 작업 환경을 제공합니다.
- 이와 더불어 웹스크래핑으로 데이터 추출과 경쟁사 분석을 자동화 할 수 있습니다.
SEO 모니터링
- 검색어 트렌드를 살펴보면 세상의 관심사가 어떻게 변해가는지 알 수 있습니다. 검색어 결과에따라 나열되는 컨텐츠의 순위가 컨텐츠의 성패를 좌우하는 잣대입니다.
- 컨텐츠가 인터넷 환경에서 어떠한 방식으로 노출 또는 검색 되는지 연구하여 검색엔진에 대한 인사이트와 컨텐츠 개발 전략을 도출해 낼 수 있습니다.
- 그러나 하나하나 사람이 이러한 작업을 수행할 수는 없습니다. 그러나 웹스크래핑은 검색 엔진의 작동 원리와 관련한 데이터를 빠르게 수집 할 수 있습니다. 웹스크래핑은 어떻게 SEO에 최적화된 컨텐츠를 제작하고 대응해야 하는지 해법을 제시해 줍니다.
선호도 조사
- 소비자가 특정 브랜드에 대해 어떻게 생각하는지 조사 분석하는 일은 매우 중요합니다. 그러나데이터에 근거한 소비자 선호도 지수를 산출해 내는 것은 쉬운 일이 아닙니다.
- 그러나, 고도화된 웹스크래핑으로 구매후기와 별점 데이타를 실시간으로 수집하여 브랜드 선호도 조사를 쉽게 수행 할 수 있습니다. 몇몇 회사는 고객 만족도를 높이기 위해 구매후기를 수집하기 위해 웹스크래핑을 이용하고 있습니다.
이번 포스팅에서는 지난 포스팅에서 설명한 웹스크래핑이 어떤 산업 분야 즉 언론, 데이터사이언스 등 다른 산업 분야의 어떻게 활용되는지 상세하게 알아보았습니다. 다음 포스팅에서는 마지막으로 웹스크래핑이 기타 산업군에서는 어떻게 사용 되는지와 웹스크래핑의 미래에 대해 간략하게 결론을 지어 보겠습니다.
Original Article by Hiren Patel (towardsdatascience.com) & Translated by MK Song
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