2025년은 문서에서 데이터를 추출하는 AI 기반의 슈퍼 추출기 도구들이 주목받는 해입니다.
이제 "최고 중의 최고" 데이터 추출 도구를 함께 살펴보시죠.
데이터 추출 방법의 종류
데이터 추출에는 여러 가지 방법이 있으며, 주요 방법은 다음과 같습니다.
텍스트 추출
텍스트 추출은 설문지, 구매 주문서, 리드 이메일 등 다양한 문서에서 특정 단어, 문구, 키워드를 스캔하여 찾아내는 방식입니다. 추출할 데이터만 지정해 주면, 텍스트 추출 도구가 자동으로 처리합니다.
AI 데이터 추출
간단히 말해, 인공지능 도구를 활용해 데이터를 추출하는 것입니다. 일부 AI 도구는 사람의 개입 없이도 어떤 문서에서도 즉시 데이터를 추출할 수 있습니다.
광학 문자 인식(OCR)
OCR는 이미지나 스캔된 문서에서 이미지를 픽셀 단위로 분석해 글자를 인식한 뒤, 데이터를 추출합니다(컴퓨터 비전 활용). OCR은 많은 연산이 필요한 복잡한 과정이며, 요즘 최고의 OCR 알고리즘은 손글씨까지 꽤 정확하게 식별할 수 있습니다.
자동 이미지 어노테이션
자동 이미지 태깅(이미지 어노테이션)은 컴퓨터 비전을 활용해 이미지 속 여러 객체에 메타데이터를 부여하는 기술입니다. 예를 들어, 사진에서 동물이나 꽃의 이름을 자동으로 식별하는 것이 한 예입니다.
데이터는 어떻게 추출하나요?
추출 과정은 데이터의 종류(비정형 데이터, 정형 데이터)에 따라 달라집니다.
1. 문서 유형 확인
먼저, 수신한 문서가 이메일, 이미지, 스캔된 PDF 등 어떤 유형인지 파악합니다.
2. 데이터 추출 방법 선택
문서 유형이 결정되면, 위에서 설명한 추출 방법 중 어떤 방식을 쓸지 정합니다. 예를 들어, 텍스트 기반 문서는 텍스트 추출을, 스캔된 영수증(이미지)은 OCR을 사용합니다.
경우에 따라서는 하나의 문서에 여러 방식을 동시에 적용할 수도 있습니다. 예를 들어, 많은 PDF 파일에는 이미지 위에 텍스트가 인코딩되어 있으므로, 텍스트 직접 추출 또는 OCR을 통해 컴퓨터 비전으로 이미지 안의 텍스트를 인식하는 등 다양한 방법을 시도할 수 있습니다.
3. 데이터 추출
원본 데이터에서 직접 데이터를 수집해, 정해진 스키마에 맞춰 구조화합니다.
데이터 추출이 왜 중요한가요?
모든 기업은 프로세스를 효율화하고 싶다면 언젠가는 데이터 자동 추출 시스템을 필요로 합니다. 일부 데이터 추출 도구는 머신러닝 및 인공지능으로 문서 분석 정확도를 더욱 높이고 있습니다.
AT&T에 송장 오류로 수백만 달러의 손실을 본 사례가 있다는 사실을 알고 계셨나요?
자동화된 데이터 추출은 이런 실수를 크게 줄여주고, 데이터의 정확도와 정밀도를 높여줍니다.
작업의 45%는 이미 검증된 기술로 자동화가 가능합니다. - McKinsey, 2015
비용과 시간 절감
하버드 비즈니스 리뷰 2019년 기사에 따르면, 직장인들은 하루 평균 15번 메일을 확인하며, 불필요한 이메일을 읽는 데 많은 시간을 소모합니다.
SaneBox에 따르면 1인당 약 650시간이 비생산적인 이메일 업무에 소요된다고 전했습니다.
데이터 추출 도구를 사용하면 이 과정을 자동화해 시간을 절약할 뿐 아니라, 직원들이 더 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.
매달 수백만 개의 문서를 처리해야 하는 경우, 추가 인력을 채용하는 것보다 자동화 시스템에 투자하는 것이 더욱 경제적입니다.
조직들은 데이터 단절에서 비롯한 시간·자원 낭비, 업무 중복, 기회 손실로 해마다 1,400억 달러를 잃고 있습니다. ThinkAutomation, Global Market Statistics
비즈니스 효율 향상
데이터는 각기 다른 형식과 레이아웃으로 존재하며, 기업이 성장할수록 수작업만으로 빠르게 정렬 및 수집하기 어렵습니다. 데이터 추출을 활용하면 데이터를 빠르게 접근하고 처리할 수 있어, 더 나은 의사결정을 돕습니다.
예를 들어, PDF 데이터 추출은 반복 작업이 많아 매우 번거롭지만, PDF 데이터 추출 소프트웨어를 통해 이 작업을 자동화할 수 있습니다.
2025년 최고 데이터 추출 도구
데이터 추출 도구를 선택할 때는 추출할 데이터의 복잡성, 데이터 양, 필요한 기술 수준, 지원되는 출력 포맷 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 2025년 추천할 만한 데이터 추출 도구들은 다음과 같습니다.
Parseur
Parseur는 이메일, PDF 등 모든 문서에서 데이터를 자동으로 추출하는 AI 데이터 추출 소프트웨어입니다. 추출된 데이터는 다운로드, Google Sheets 내보내기, 또는 원하는 앱으로 전송할 수 있습니다.
Nanonets
Nanonets는 기업이 쉽고 빠르게 커스텀 이미지 및 문서 인식 모델을 구축하고 배포할 수 있도록 돕는 AI 플랫폼입니다. 단, 커스텀 모델 학습에는 최소 10개의 주석 달린 문서가 필요하며, 무료 플랜에서는 5개 라벨(필드)까지 생성 가능합니다.
Emailparser.com
Email parser는 윈도우용 독립 실행형 애플리케이션으로, 데이터를 로컬에 저장하거나 로컬 네트워크 상의 앱과 연계하고자 하는 사용자에게 적합합니다. 파싱 규칙 기반 도구이므로, 규칙 관리가 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다.
PDF.ai
PDF.ai는 PDF 파일을 업로드하고 AI와 '대화'하듯 원하는 정보를 질의해 찾을 수 있는 도구입니다. 단, 기능은 다소 제한적이며, 추출된 데이터를 타 앱으로 전송하는 기능이 없습니다.
Google Tesseract
Tesseract는 100개 이상의 언어를 지원하는 무료 오픈소스 OCR로, 이미지에서 텍스트를 추출하는 데 활용됩니다.
AI 데이터 추출 도구로서의 Parseur
Parseur의 가장 큰 강점은 AI 파서가 수작업 데이터 입력의 98%를 자동화한다는 점입니다. AI 모델을 따로 학습시키거나 복잡한 기능을 구현할 필요 없이, 이미 학습된 AI 데이터 추출 도구가 알아서 데이터를 추출해줍니다.
강력한 데이터 추출 도구는 비즈니스 프로세스 자동화와 함께, 수많은 작업 시간을 줄여줍니다.
데이터 추출 사례
부동산, 음식 배달 등 다양한 산업군에서 데이터 추출은 경쟁력 확보의 필수 요소가 되고 있습니다.
Parseur로 매출 30% 향상: Barberitos 사례
Barberitos는 미국 조지아주 애선스에 본사를 둔 패스트 캐주얼 부리토 체인입니다.
Parseur를 문서 추출 도구로 도입한 후 Barberitos는 다음과 같은 효과를 감사했습니다.
- 매출 증가
- 오류 없는 데이터 확보
- 추출한 데이터를 POS에 자동 연동
성공 사례 자세히 보기: 고객 성공 사례 인터뷰: Barberitos
BuildYourBNB의 데이터 정확도 향상
BuildYourBNB는 1만 명 이상의 게스트를 보유한 단기 임대 부동산 관리 컨설팅 기업입니다.
Parseur 도입 후 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
- 데이터 조직 및 관리 효율성 향상
- 데이터 수집 오류 감소
- 추출 데이터 Airtable, Slack 자동 전송
성공 스토리 자세히 알아보기: 고객 성공 사례 인터뷰: BuildYourBNB
그 외에도 Parseur는 Google 알림이나 구인 구직 등 다양한 영역에서 데이터 자동화와 추출에 활용되고 있습니다.
데이터 추출의 미래
글로벌 데이터 추출 시장은 2027년까지 49억 달러에 이를 전망입니다.
미래 데이터 추출은 자동화가 더욱 강화되고, 데이터 기술 전반과의 연계, 비정형 데이터에 대한 고도화, API 활용 확대, 데이터 품질 개선이 중심이 될 것입니다.
데이터 추출은 수작업 프로세스를 자동화하여 기업이 성장하는 데 큰 도움이 되는 강력한 솔루션입니다. '데이터 추출'이라는 용어가 다소 기술적으로 느껴질 수 있으나, 실제로 데이터 추출 도구는 별도의 개입 없이도 스스로 동작합니다.
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