데이터 파싱의 예시는 무엇인가요?

데이터 파싱은 이력서와 같은 대용량 텍스트 문서에서 키워드 매칭과 정규 표현식을 이용해 특정 정보를 추출하는 데 활용할 수 있습니다.

데이터 파서(Data Parser)는 어떻게 사용하나요?

데이터 파싱 도구마다 기능이 다릅니다. Parseur와 같은 데이터 파서는 별도의 파싱 규칙이나 코딩 지식 없이도 사용할 수 있습니다.

데이터 파싱에 필요한 도구는 무엇인가요?

Parseur, Scraper API, Import.io 등이 데이터 파싱 도구의 예입니다.

파이썬에서 데이터 파싱이란?

파이썬에서는 고급 데이터 파싱 을 위한 코드를 직접 작성할 수 있습니다.

데이터 파싱 - 정의, 기법, 과제 - 궁극적인 가이드

핵심 요약

수작업 데이터 파싱은 많은 시간과 노력이 필요하며 실수도 자주 발생하고, 기존 OCR 방식은 정확성에 한계가 있습니다.
Parseur와 같은 AI 기반 도구는 고도화된 OCR, 머신러닝, 자동화를 통해 기존의 한계를 극복합니다.

이 글에서는 데이터 파싱이란 무엇인지, 현대 기업에서 왜 중요한지, 그 작동 방식과 주요 활용 사례, 데이터 파싱 도구를 선택할 때 고려해야 할 사항 등을 설명합니다. 또한 데이터 추출 및 파싱 과정을 자동화해 워크플로우를 간소화할 수 있는 플랫폼인 Parseur도 소개합니다.

데이터 파싱이란?

데이터 파싱의 정의는 다양하지만, 최대한 알기 쉽게 설명드리겠습니다.

데이터 파싱은 데이터를 한 형태에서 다른 형태로 변환하는 과정으로, 주로 비정형 데이터(예: 원시 HTML)를 구조화된 데이터(JSON, CSV 등)로 바꾸는 작업입니다.

데이터 파서는 데이터를 파싱해 원하는 포맷으로 변환하는 데 도움을 주며, 모든 데이터 파서가 동일하게 작동하는 것은 아니고, 어떤 것은 특정 파싱 규칙을 따라야 할 수도 있습니다.

파싱의 정의

프로그래밍에서 데이터 파싱이란 데이터를 분석하고, 특정 규칙을 바탕으로 구조화하는 과정을 뜻합니다.

Wikipedia에서는 파싱을 "자연어 또는 데이터 구조 내에서 기호 문자열을 분석하는 과정"으로 설명합니다.

파싱을 통해 이름, 날짜, 주소, 금액 등 의미 있는 정보로 분해되고, 보통 CSV, JSON, XML 등 구조화된 형태로 정리됩니다.

데이터 파싱과 데이터 추출은 같은 의미일까?

데이터 파싱과 데이터 추출은 엄연히 다른 개념입니다. 데이터 추출은 문서에서 데이터를 가져오는 작업이고, 데이터 파싱은 추출된 데이터를 활용하기 적합한 형태로 변환하는 과정입니다.

데이터 추출은 ETL(추출-변환-적재) 프로세스의 첫 단계이며, 데이터 파싱은 그 다음 단계에 해당합니다.

데이터 파싱의 유형

데이터 파싱은 크게 아래 두 가지 접근법으로 구분할 수 있습니다.

문법 기반(Grammar-driven)
데이터 기반(Data driven)

문법 기반 데이터 파싱은 입력 텍스트의 구조를 식별하기 위해 미리 정해진 규칙을 사용합니다. 이러한 규칙은 파일 혹은 코드로 정의할 수 있습니다.

가장 대표적인 예시가 정규 표현식(regex)입니다.

반면, 데이터 기반 파싱은 규칙 기반 방법이나 자연어 처리(NLP) 등의 기술을 사용합니다. 정규 표현식은 반복되는 패턴으로 데이터를 추출할 때, 주로 반정형 로그나 이메일 등에서 많이 사용됩니다.

데이터 파싱이 중요한 이유

방대한 데이터를 다루는 환경에서는 신뢰성, 정확성, 오류 없는 상태가 무엇보다 중요합니다. 데이터 파싱은 수작업 데이터 입력 대비 다양한 장점이 있습니다.

속도

데이터 파싱은 수작업 입력에 비해 훨씬 빠릅니다. 기계는 대량의 원시 데이터를 사람보다 훨씬 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 데이터 파서를 이용하면 수천 개 파일도 동시에 파싱하여 몇 초~몇 분 안에 원하는 정보를 얻을 수 있습니다. 수작업은 일일이 개별적으로 입력해야 하기에 시간이 오래 걸릴 뿐 아니라, 그 과정에서 오류 확률도 높아집니다.

2013년, 미국 기업들은 잘못된 소득 및 고용정보 보고로 미국 국세청(IRS)에 약 70억 달러 과징금을 부과받았습니다.

정확성

기업에서 Parseur 같은 데이터 파싱 솔루션 대신 사람의 손작업만으로 데이터를 관리하면, 오류가 발생할 가능성이 높아집니다. 데이터 파싱은 신뢰할 수 있는 소프트웨어로 수치를 입력하거나 DB에서 값을 찾기 때문에 높은 정확도를 제공합니다.

데이터 현대화

오랜 기간 동안 데이터를 쌓아온 조직일수록 다양한 포맷의 파일이 섞여 있게 마련입니다. 데이터 파싱은 오래된 데이터를 손쉽게 디지털화하고, 조직의 목적에 맞게 새롭게 활용하도록 도와줍니다.

데이터 파싱 활용 사례

데이터 파싱은 거의 모든 산업 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 대표적인 활용 사례는 아래와 같습니다.

부동산

부동산 중개인은 Zillow·Trulia·Realtor 등 다양한 플랫폼에서 매일 수백 건의 리드를 받습니다. 데이터 파싱을 활용하면, 잠재고객 정보와 부동산 세부 정보를 간편하게 추출·정리해 Realvolve, Wise Agent 같은 부동산 CRM 도구로 쉽게 연동할 수 있습니다.

부동산 리드 자동화 방법도 함께 참고하세요.

금융 서비스

금융기관과 보험사는 매일 수백만 건의 거래 데이터를 관리합니다. 이 정보들은 분석 및 보고 목적으로 파싱이 필요합니다. 데이터 파싱을 하면, 방대한 정보를 체계적으로 분류하여 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

헬스케어

의료기관은 엄청난 양의 환자 기록을 저장하고 분석해야 합니다. 예를 들어, 의료진은 환자 진료기록에 실시간 접근이 필요할 수 있습니다.

음식 주문 및 배달

외식업이라면, 주문 내역과 고객 정보를 신속하게 추출·정리해 정확하게 전달해야 합니다. 데이터 파싱을 통해 주문 정보를 뽑아 Google 스프레드시트 같은 공유 시트로도 쉽게 전송할 수 있습니다.

Barberitos가 Parseur를 사용해 매출 30% 성장한 사례처럼, 음식 주문 프로세스 자동화도 가능합니다.

데이터 파싱의 수작업 문제점

아직도 많은 조직이 수작업으로 데이터 파싱을 하고 있지만, 여러 문제가 따릅니다.

시간 낭비: 직원들이 데이터 수집 및 정리에 업무 시간의 40%를 소비하기도 합니다.
높은 실수율: 미국에서만 수작업 데이터 입력은 연간 약 $3조(3 trillion 달러)의 손실을 일으키고 있습니다.
확장성 한계: 데이터 양이 커질수록 수작업 파싱은 비효율적이고 확장도 어렵습니다.

기존 OCR(광학 문자 인식)의 한계

기존 OCR은 기본적인 텍스트 인식에는 유용하지만 다음과 같은 한계가 있습니다.

복잡한 레이아웃: 문서 구조가 일정하지 않으면 OCR 시스템이 오작동할 수 있습니다.
오류 위험: OCR 결과물에는 추가적인 수동 검증이 필요한 경우가 많습니다.
의미 파악 부족: 추출된 데이터의 맥락이나 의미를 이해하지 못합니다.

데이터 파싱에서 AI의 역할

인공지능(AI)은 기존 한계를 극복하며 데이터 파싱을 혁신하고 있습니다.

고급 OCR 기술: AI 기반 도구는 스캔 문서나 이미지에서 텍스트를 정확하게 감지·추출합니다.
자기학습 모델: 머신러닝 덕분에 AI 파싱 도구는 새롭고 다양한 데이터 포맷에도 유연하게 적응합니다.
자동화 연동: AI 도구는 CRM, ERP 등 다양한 시스템과 통합되어 데이터 활용 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.

데이터 파서를 직접 개발해야 할까?

많은 기업이 고민하는 부분이 '직접 데이터 파서를 개발할지, 아니면 검증된 데이터 파싱 도구를 도입할지'입니다. 자체 개발의 장단점은 다음과 같습니다.

직접 데이터 파서 개발의 장점

파싱 과정을 세밀하게 직접 제어할 수 있습니다.
회사별 요구 사항에 맞춰 맞춤화할 수 있습니다.

직접 파서 개발의 단점

요구사항 분석과 명세 정리에 많은 교육과 시간을 써야 합니다.
개발 및 유지보수에 상당한 리소스 및 예산이 필요합니다.
장기적으로 지속적인 관리와 추가 비용이 발생할 수 있습니다.

데이터 파싱 도구를 고를 때 체크리스트

데이터 파싱 솔루션을 선택할 때 다음과 같은 기준을 참고해 보세요.

비전문가도 손쉽게 템플릿이나 규칙을 설정할 수 있는 직관적인 사용자 인터페이스
데이터 용량이 늘어나도 일정한 속도와 정확도가 유지되는 확장성
이메일, PDF, 이미지, 스프레드시트 등 다양한 포맷의 문서 파싱 지원
CRM, ERP, 데이터베이스, 분석 플랫폼 등 다양한 툴과의 간편한 연동

대안: Parseur 같은 데이터 파싱 도구 활용

Parseur는 이메일 및 PDF 파싱 도구로, 이메일, PDF, 스프레드시트, 이미지 등 다양한 문서에서 데이터를 자동 추출합니다. Parseur는 혁신적인 OCR 엔진을 탑재해 영역 OCR, 동적 OCR 등 고급 기능까지 제공하며, 코딩 지식 없이도 누구나 사용할 수 있습니다.

무료 계정 만들기

Parseur로 시간과 노력을 절약하세요. 문서 처리를 자동화하세요.

Parseur의 주요 기능:

텍스트·이미지 문서에서 데이터 자동 추출
표 형식 반복 블록도 손쉽게 추출
음식 주문, 부동산, Google 알림 등 다양한 실무에 맞는 데이터 파싱 자동화
Google 스프레드시트, Zapier, Make, Power automate 등 외부 앱으로 데이터 자동 전송

결론

오늘날 각종 문서에 중요한 데이터가 묶여 있습니다. 데이터 파싱은 현대 비즈니스에서 정보 흐름의 핵심이 되었으며, 조직이 빠르게 인사이트를 얻고 현명한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. Parseur 같은 AI 기반 도구는 데이터 파싱을 한층 쉽고 빠르게 만들어, 조직의 데이터 활용 방식을 혁신합니다.

파싱 프로세스가 자동화되면 Parseur처럼 수작업과 추측 과정이 대폭 줄어 업무 효율이 크게 향상됩니다. 지금이야말로 자동화된 데이터 파싱의 가치를 경험할 최적의 시기입니다.

이 글을 통해 데이터 파싱의 정의와 작동 방식, 직접 개발과 도구 도입의 차이 등을 이해하셨을 것입니다. 실제로 데이터 파싱 도구 도입을 검토할 때는 기업 내 데이터 양, 활용 목적, 유지관리 방식 등을 꼭 함께 고려하시기 바랍니다.

자주 묻는 질문

데이터 파싱에 대해 가장 자주 묻는 질문입니다.

데이터 파싱의 예시는 무엇인가요?: 데이터 파싱은 이력서와 같은 대용량 텍스트 문서에서 키워드 매칭과 정규 표현식을 이용해 특정 정보를 추출하는 데 활용할 수 있습니다.
데이터 파서(Data Parser)는 어떻게 사용하나요?: 데이터 파싱 도구마다 기능이 다릅니다. Parseur와 같은 데이터 파서는 별도의 파싱 규칙이나 코딩 지식 없이도 사용할 수 있습니다.
데이터 파싱에 필요한 도구는 무엇인가요?: Parseur, Scraper API, Import.io 등이 데이터 파싱 도구의 예입니다.
파이썬에서 데이터 파싱이란?: 파이썬에서는 고급 데이터 파싱을 위한 코드를 직접 작성할 수 있습니다.

마지막 업데이트 2025년 8월 28일