2025년은 문서에서 정보를 수집하는 AI 데이터 추출 도구가 대세입니다.
지금부터 올해의 "최고" 데이터 추출 도구를 알아보겠습니다.
데이터 추출 방법의 종류
데이터 추출에는 다양한 방법이 있습니다. 주요 방식은 아래와 같습니다.
텍스트 추출
텍스트 추출은 설문지, 구매 주문서, 리드 이메일 등 다양한 문서에서 특정 단어, 문구, 키워드를 스캔하여 필요한 정보를 찾아 추출하는 방식입니다. 미리 추출할 데이터를 지정하면 텍스트 추출 도구가 자동으로 해당 정보를 수집합니다.
AI 데이터 추출
AI 데이터 추출은 인공지능을 활용해 데이터를 자동으로 찾아내고 추출합니다. AI 활용 도구는 사용자의 개입 없이도 대부분의 문서에서 필요한 데이터를 즉시 수집할 수 있습니다.
광학 문자 인식(OCR)
OCR은 이미지나 스캔된 문서의 글자를 식별하여 데이터를 추출하는 기술로, 컴퓨터 비전을 기반으로 합니다. OCR은 정교한 연산과정이 필요한 복잡한 기술입니다. 현재 최고의 OCR 알고리즘은 손글씨까지도 높은 정확도로 인식할 수 있습니다.
자동 이미지 어노테이션
자동 이미지 태깅 또는 이미지 어노테이션은 컴퓨터 비전을 활용해 이미지 내 객체에 메타데이터를 할당하는 방식입니다. 예를 들어, 사진 속 동물이나 식물의 종류를 자동으로 식별하는 것이 여기에 해당합니다.
데이터 추출 과정은 어떻게 진행되나?
데이터 추출 과정은 데이터 종류(정형 또는 비정형 데이터)에 따라 다르게 진행됩니다.
1. 문서 유형 식별
먼저 수신된 문서의 유형(예: 이메일, 이미지, 스캔된 PDF 문서 등)을 파악합니다.
2. 데이터 추출 방법 결정
문서 유형이 결정되면 그에 적합한 데이터 추출 방법(앞서 설명한 방법 중 하나 이상)을 선택합니다. 예를 들어, 텍스트 기반 문서는 텍스트 추출, 이미지 기반 문서는 OCR 방식을 사용합니다.
하나의 문서에 여러 방식을 동시에 적용하는 것도 가능합니다. 예를 들어 많은 PDF 파일에는 텍스트가 이미지 위에 인코딩되어 있기 때문에, 텍스트 검색이나 OCR 모두를 활용할 수 있습니다.
3. 데이터 추출
원본 데이터에서 정보를 추출해, 미리 정의된 스키마에 따라 구조화된 데이터로 변환합니다.
데이터 추출이 중요한 이유는?
어느 시점이 되면 모든 기업은 프로세스 자동화를 위해 데이터 추출 도구를 도입할 필요가 있습니다. 일부 데이터 추출 도구는 인공지능과 머신러닝을 적용해 문서 내용 이해도를 높입니다.
AT&T가 송장 오류로 수백만 달러의 손실을 봤던 사례를 알고 계신가요?
자동화된 데이터 추출 시스템은 이런 실수를 크게 줄이고 데이터 정확성을 높이는 데 도움을 줍니다.
작업의 45%는 이미 입증된 기술로 자동화가 가능합니다. - McKinsey, 2015
비용 및 시간 절감
하버드 비즈니스 리뷰 2019년 기사에 따르면, 직장인은 하루 평균 15회 이상 메일을 확인하며, 불필요한 이메일에 많은 시간을 낭비합니다.
SaneBox에 따르면 1인당 연간 약 650시간이 비효율적 이메일 업무로 낭비됩니다.
데이터 추출 도구는 반복 작업을 자동화해 시간을 절약하고, 직원들이 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 돕습니다.
매달 백만 건의 문서를 처리해야 한다면 추가 인력을 채용하는 것보다 자동화 도구에 투자하는 것이 훨씬 경제적입니다.
조직들은 데이터 단절로 인해 매년 1,400억 달러에 달하는 비용과 자원을 낭비하고, 업무 중복 및 기회 손실까지 겪고 있습니다. ThinkAutomation, Global Market Statistics
업무 효율성 증대
데이터는 수많은 형식과 레이아웃으로 존재하여, 기업이 성장할수록 수작업으로 데이터를 정리·수집하기가 점점 더 어려워집니다. 데이터 추출은 정보를 더 빠르고 정확하게 처리하여, 더 나은 의사결정에 기여합니다.
예를 들어, PDF 데이터 추출 작업은 수작업일 경우 매우 번거로우나, PDF 데이터 추출 소프트웨어를 사용하면 프로세스를 자동화해 업무 효율성을 높일 수 있습니다.
2025년 최고의 데이터 추출 도구
도구를 고를 때는 추출할 데이터의 복잡성, 데이터 양, 필요한 사용자 기술 수준, 지원하는 출력 포맷 등을 고려해야 합니다. 2025년 기준 추천할 만한 주요 데이터 추출 도구는 다음과 같습니다.
Parseur
Parseur는 이메일과 PDF 등 모든 문서에서 데이터를 자동으로 추출하는 강력한 AI 데이터 추출 소프트웨어입니다. 추출한 데이터는 다운로드하거나 Google Sheets, 혹은 원하는 앱에 바로 연동해 전송할 수 있습니다.
Nanonets
Nanonets는 사용자 맞춤의 이미지 및 문서 인식 모델을 쉽게 구축·배포할 수 있는 AI 플랫폼입니다. 단, 커스텀 모델을 학습하려면 최소 10개의 주석이 달린 문서가 필요하고, 무료 플랜에서는 5개 필드까지만 생성 가능하다는 점을 참고해야 합니다.
Emailparser.com
Emailparser.com은 윈도우 환경에서 작동하는 독립 실행형 파서로, 데이터를 로컬 저장하거나 내부 네트워크 내 애플리케이션과 연계하고 싶은 사용자를 위한 도구입니다. 규칙 기반 방식이며, 규칙 관리가 다소 까다로울 수 있습니다.
PDF.ai
PDF.ai는 PDF 파일을 업로드한 뒤 AI에게 대화하듯 원하는 정보를 질의해서 추출할 수 있는 서비스입니다. 다만, 추출한 데이터를 다른 앱으로 전송하는 기능 등은 한계가 있습니다.
Google Tesseract
Tesseract는 100개가 넘는 언어를 지원하는 무료 오픈소스 OCR 엔진으로 이미지를 텍스트로 변환합니다.
Parseur의 AI 데이터 추출 기능
Parseur의 가장 큰 강점은 AI 파서가 반복적인 데이터 입력 작업의 98%를 자동화한다는 점입니다. AI 모델 구축이나 복잡한 설정 없이, Parseur 데이터 추출 도구는 이미 충분한 정보를 갖추고 즉시 핵심 업무를 수행할 수 있습니다.
강력한 데이터 추출 도구를 도입하면 비즈니스 프로세스를 자동화해 수많은 시간을 절약할 수 있습니다.
데이터 추출 활용 사례
부동산, 음식배달 등 다양한 산업에서 데이터 추출 도구는 명확한 경쟁력을 제공합니다.
Parseur로 매출 30% 성장: Barberitos 사례
Barberitos는 미국 남동부에서 운영되는 패스트 캐주얼 부리토 프랜차이즈입니다.
Parseur를 도입한 뒤 Barberitos는 다음과 같은 성과를 달성했습니다.
- 매출 30% 증가
- 오류 없는 데이터 확보
- POS 시스템으로 데이터 자동 전송
자세한 성공 사례는 고객 성공 사례 인터뷰: Barberitos에서 확인할 수 있습니다.
BuildYourBNB의 데이터 정확성 개선
BuildYourBNB는 단기 임대 부동산 관리에 특화된 컨설팅 기업으로 10,000명 이상의 게스트 데이터를 관리합니다.
Parseur 도입 후 성과는 아래와 같습니다.
- 데이터 관리 효율성 대폭 개선
- 데이터 추출·수집 오류 감소
- Airtable, Slack 등으로 데이터 자동 내보내기
더 많은 성공 스토리는 고객 성공 사례 인터뷰: BuildYourBNB에서 확인하실 수 있습니다.
그 외에도 Parseur는 Google 알림, 구인구직 등 다양한 산업의 데이터 자동화에 폭넓게 활용되고 있습니다.
데이터 추출의 미래
글로벌 데이터 추출 시장은 2027년까지 49억 달러 시장으로 성장할 전망입니다.
미래의 데이터 추출은 더욱 자동화되고 데이터 기술과 결합되어, 비정형 데이터 지원, API 연동 확대, 데이터 품질 강화 등 다양한 진화를 보일 것입니다.
데이터 추출 도구는 손쉬운 자동화로 기업의 성장과 효율을 가속하는 핵심 솔루션입니다. 데이터 추출이라는 이름이 복잡하게 느껴질 수 있지만, 데이터 추출 도구는 실제로 매우 직관적이고 사용이 쉽습니다.
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