데이터 스크래핑이란 무엇이며 용도는 무엇입니까?

데이터 스크래핑이란 무엇입니까 – 개요

웹 스크래핑이라고도 하는 데이터 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 프로세스입니다. 이 기술은 다음에 의해 수행됩니다.

• 인간의 웹 서핑을 시뮬레이션하는 소프트웨어를 활용하여 다양한 웹사이트에서 특정 정보를 수집합니다.
• 이러한 소스에서 관련 데이터를 가져옵니다.
• 그런 다음 스프레드시트나 데이터베이스와 같은 구조화된 형식으로 컴파일합니다.

이제 데이터 스크래핑이 무엇인지 이해하셨을 것입니다. 주로 데이터 스크래핑은 직접 다운로드 링크가 없는 웹 페이지에서 대량의 데이터를 수집하는 데 사용됩니다. 이는 구조화되지 않은 웹 데이터를 분석하고 프로젝트나 시스템에 통합할 수 있는 구조화된 상태로 변환하는 것을 촉진합니다.

데이터 스크래핑 기술의 유형

데이터 스크래핑 기술은 매우 다양하며 각각 다양한 요구 사항과 복잡성을 충족합니다. 대체로 이러한 기술에는 다음이 포함됩니다.

• 웹 크롤러: 웹사이트에서 정보를 추출하기 위해 웹을 체계적으로 탐색하는 자동화된 봇입니다.
• HTML 파서: HTML 코드의 구조를 해석하고 분석하여 원하는 콘텐츠를 검색합니다.
• API 추출: 보다 체계적이고 윤리적인 데이터 검색을 위해 데이터 보유자가 제공하는 API(응용 프로그래밍 인터페이스)를 활용합니다.
• 브라우저 자동화 도구: Selenium과 같은 사용자 상호 작용을 에뮬레이트하여 탐색 또는 상호 작용이 필요한 데이터를 스크랩합니다.
• 데이터 스크래핑 소프트웨어: 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 사용자가 데이터 추출 작업을 실행할 수 있도록 설계된 전용 프로그램입니다.

API와 수동 데이터 스크래핑: 장단점

API 통합과 수동 스크래핑 중에서 선택할 때는 각각의 장점과 단점을 고려해야 합니다.

아피스:

장점 :

• 구조화된 데이터 전달.
• 더욱 안정적이고 파손될 위험이 적습니다.
• 일반적으로 더 빠르고 유지 관리가 덜 필요합니다.
• 서버 과부하를 방지하기 위해 속도 제한 기능을 포함하는 경우가 많습니다.

단점:

• 요금이 제한되거나 결제가 필요할 수 있습니다.
• 웹페이지에서 사용할 수 있는 데이터에 비해 데이터에 대한 액세스가 제한될 수 있습니다.

수동 긁기:

장점:

• API를 통해 사용할 수 없는 데이터를 추출할 수 있습니다.
• 스크래핑 방법 및 데이터 선택에 유연성을 제공합니다.

단점:

• 웹사이트 업데이트로 인해 중단될 가능성이 더 높습니다.
• 웹사이트 서비스 약관에 따라 법적으로 복잡할 수 있습니다.
• 잠재적으로 리소스 집약적이고 속도가 느릴 수 있습니다.

효율적인 데이터 스크래핑을 위한 모범 사례

• 웹사이트 서비스 약관을 준수하려면 robots.txt 파일을 존중하세요.
• 대상 서버에 과부하가 걸리지 않도록 요청 사이에 시간 지연을 구현합니다.
• 차단을 최소화하려면 합법적인 브라우저를 반영하는 사용자 에이전트 문자열을 사용하세요.
• 불필요한 정보를 스크랩하는 대신 데이터 추출에 집중하고 관련성이 있는지 확인하세요.
• 웹 사이트 구조 변경 사항을 정기적으로 확인하고 조정하여 데이터 스크래핑 프로세스의 효율성을 유지합니다.
• API 엔드포인트는 일반적으로 데이터 액세스에 선호되므로 사용 가능한 경우 활용하세요.
• 일시적인 문제에 대해서는 재시도하되 영구적인 변경 사항을 존중하여 오류를 적절하게 처리합니다.
• 개인 정보 보호법과 윤리 지침을 준수하면서 스크랩한 데이터를 책임감 있게 저장하세요.
• 더 나은 성능을 위해 코드를 최적화하고 데이터 스크래핑 작업에 필요한 리소스를 줄입니다.

데이터 스크래핑의 법적 환경

데이터 스크래핑의 합법성은 관할권, 웹사이트 약관, 관련 데이터 유형에 따라 영향을 받는 다면적인 문제입니다. 미국에서는 CFAA(Computer Fraud and Abuse Act)가 법적 틀을 확립했지만 그 해석은 역사적으로 다양했습니다. 법적 문제는 종종 승인 및 기술 장벽 우회와 같은 문제에 달려 있습니다. 유럽 ​​연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 사용자 동의와 개인 데이터 보호를 강조하는 또 다른 계층을 추가합니다. 기업은 다음을 탐색해야 합니다.

• 웹사이트 서비스 약관
• 연방 및 주 법령
• 국제 규정

데이터 스크래핑에 관여하는 기업은 모든 관련 법률 준수를 보장하기 위해 법률 자문을 구하는 것이 중요합니다.

다양한 산업 분야의 데이터 스크래핑 애플리케이션

• 전자상거래: 온라인 소매업체는 데이터 스크래핑을 활용하여 경쟁업체의 가격과 재고를 모니터링하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 전략을 실시간으로 조정할 수 있습니다.
• 부동산: 부동산 전문가는 부동산 목록을 스크랩하여 더 나은 투자 결정을 위한 시장 동향 및 가격 책정에 대한 통찰력을 얻습니다.
• 금융: 금융 기관은 다양한 소스에서 수집한 시장 데이터를 분석하여 주식 거래 전략 및 경제 조사에 도움을 줍니다.
• 여행 및 숙박: 기업은 항공, 숙박, 패키지의 동적인 가격 책정을 위해 여행 사이트에서 가격과 재고를 수집합니다.
• 의료: 연구자들은 약물 개발을 지원하고 질병 발생을 추적하기 위해 의학 문헌과 데이터베이스를 수집합니다.
• 채용: 데이터 스크래핑은 채용 담당자가 잠재적인 후보자를 식별하고 플랫폼 전반에서 인재 이동을 추적하는 데 도움이 됩니다.
• 마케팅: 마케팅 담당자는 소비자 행동을 이해하고 브랜드 감정을 추적하며 마케팅 캠페인을 맞춤화하기 위해 사용자 데이터를 수집합니다.

스크래핑 도구 및 기술: 비교 분석

데이터 스크래핑 도구 및 기술 비교:

• Beautiful Soup: HTML 및 XML 파일에서 데이터를 추출하기 위한 Python 라이브러리입니다. 이는 구문 분석 트리의 탐색, 검색 및 수정을 단순화합니다.
• Scrapy: Python으로 작성된 오픈 소스 및 협업 프레임워크입니다. 대규모 데이터 추출이 가능하며 사용하기 쉽고 속도가 빠른 것으로 알려져 있습니다.
• Octoparse: 코딩이 필요 없이 웹사이트에서 쉽게 데이터를 추출할 수 있는 포인트 앤 클릭 데스크톱 소프트웨어입니다.
• ParseHub: 복잡한 데이터 추출을 지원하는 시각적 스크래핑 도구로 프로그래머가 아닌 사람에게도 적합합니다.
• Selenium: 처음에는 웹 애플리케이션 테스트 도구였던 Selenium은 동적 Javascript 기반 데이터를 스크랩하는 데에도 효과적입니다.

각 도구에는 사용 편의성과 데이터 처리의 복잡성 사이의 균형을 유지하는 장점이 있습니다.

당면 과제 처리: IP 금지 및 보안 문자 방지

데이터 스크래핑에 참여하는 동안 자동화된 액세스를 방지하기 위해 웹사이트에서 구현하는 IP 금지 및 보안 문자를 탐색해야 합니다. 신중한 계획과 윤리적 스크랩 관행을 통해 다음과 같은 장애물을 완화할 수 있습니다.

• 프록시 서버 또는 IP 순환 서비스를 활용하여 스크래핑 활동을 위장하고 다양한 IP 주소에 요청을 분산시킵니다.
• 인간의 탐색 속도를 반영하도록 요청 제한을 구현하여 스크래핑 방지 메커니즘이 트리거될 가능성을 줄입니다.
• 보안 문자 해결 서비스를 드물게 사용하십시오. 그러나 항상 웹사이트 서비스 약관과 사용자 개인정보 보호를 최우선으로 생각하세요.
• JavaScript를 렌더링하고 실제 브라우저와 유사하게 웹 사이트와 상호 작용할 수 있으며 종종 탐지를 피할 수 있는 헤드리스 브라우저의 사용을 고려하십시오.

이러한 전략을 준수하면 데이터를 스크랩하는 동안 금지되거나 차단될 위험을 크게 줄일 수 있습니다.

데이터 스크래핑 윤리: 개인정보 보호 및 공정 사용 고려사항

데이터 스크래핑에 참여할 때는 윤리적 고려 사항이 가장 중요합니다. 개인과 조직은 다음을 수행해야 합니다.

• GDPR이나 CCPA와 같은 개인정보 보호법을 준수하여 개인 데이터가 합법적으로 수집되고 사용되도록 하세요.
• 필요한 경우, 특히 민감한 정보의 경우 동의를 얻으세요.
• 데이터 사용 제한 사항이 명시되어 있는 웹사이트의 서비스 약관을 준수하세요.
• 공정 사용 면제에 해당하지 않는 한, 저작권이 있거나 독점적인 데이터를 스크랩하지 마십시오.
• 스크랩된 데이터의 사용으로 인해 피해나 불공정한 이익이 발생하지 않도록 하세요.

균형 잡힌 접근 방식은 공공 데이터를 책임감 있게 활용하는 동시에 개인의 개인 정보 보호 권리를 존중합니다.

데이터 스크래핑 및 자동화의 미래 동향

데이터 스크래핑 및 자동화 기술은 빠르게 발전하고 있으며 향상된 기능과 효율성을 약속하는 새로운 추세가 나타나고 있습니다.

• 기계 학습 통합: 기계 학습을 더 많이 통합하면 데이터 스크래핑 도구를 개선하여 컨텍스트와 의미를 이해하고 추출된 데이터의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
• 고급 패턴 인식: 정교한 알고리즘의 개발은 복잡한 패턴의 인식을 촉진하여 보다 정확하고 미묘한 데이터 추출을 가능하게 합니다.
• 향상된 스크래핑 방지 조치 및 대책: 웹 사이트가 더욱 강력한 스크래핑 방지 기술을 구현함에 따라 스크래핑 도구는 법적 위반 없이 이러한 조치를 우회하기 위해 동시에 발전할 것입니다.
• 클라우드 기반 스크래핑 서비스: 클라우드 플랫폼으로 이동함에 따라 스크래핑 서비스는 더 확장 가능한 솔루션을 제공하여 사용자가 더 나은 성능으로 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있도록 합니다.
• 실시간 데이터 스크래핑: 실시간 데이터 통찰력에 대한 수요가 증가함에 따라 미래 스크래핑 기술은 즉각적인 분석 및 조치를 위한 실시간 데이터 추출 기능을 제공하는 데 중점을 둘 것입니다.

이러한 발전으로 인해 데이터 스크래핑이 더욱 강력해질 뿐만 아니라 더 넓은 범위의 산업과 애플리케이션에서 더 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다.