데이터 파싱은 원시 텍스트나 파일을 컴퓨터와 앱이 사용할 수 있는 구조화된 데이터 필드로 바꾸는 과정입니다. 쉽게 말해, 파싱이란 필요한 정보(이름, 날짜, 청구 금액 등)를 골라내고, 이를 CSV나 JSON과 같은 예측 가능한 형식으로 변환해 자동으로 처리되도록 만드는 작업입니다.
핵심 요약
- 데이터 파싱은 원시 또는 비정형 데이터를 구조화된 형식으로 전환하여 처리하기 쉽게 만듭니다.
- 수작업 파싱과 기존 OCR은 AI 기반 도구에 비해 느리고 오류가 잦습니다.
- Parseur와 같은 플랫폼을 통해 데이터 파싱과 추출을 자동화하여 정확도를 높이고 시간을 절감할 수 있습니다.
이 글에서는 데이터 파싱의 개념, 현대 기업에 중요한 이유, 작동 원리, 주요 활용 사례, 데이터 파싱 도구 선택 시 유의점 등을 안내합니다. 또한, 워크플로우를 간소화할 수 있는 자동 데이터 추출 및 파싱 플랫폼 Parseur도 소개합니다.
데이터 파싱이란?
데이터 파싱의 정의는 매우 다양하지만, 최대한 알기 쉽게 설명해드리겠습니다.
데이터 파싱은 데이터를 한 포맷에서 다른 포맷으로 변환하는 것으로, 대개 비정형 데이터(원시 HTML)에서 구조화된 데이터(JSON, CSV 등)로 바꾸어 사람이 읽기 쉬운 형식으로 전환하는 과정입니다.
데이터 파서는 데이터를 파싱해 원하는 형식으로 변환하는 데 도움을 주며, 모든 파서가 똑같이 동작하지는 않고 일부는 특정 파싱 규칙을 따르기도 합니다.
데이터 파싱이 일반적으로 작동하는 방식
- 입력: 원시 문서나 텍스트(이메일, PDF, CSV 등)를 받음
- 탐지 및 정리: 텍스트를 준비(필요 시 OCR, 노이즈 제거 등)
- 추출: 필요한 필드(예: 송장번호, 날짜, 총액 등) 식별 및 캡처
- 출력: 구조화된 데이터를 CSV, JSON 또는 통합 연동 시스템에 내보냄
파싱의 정의
프로그래밍 언어에서 데이터 파싱이란, 데이터를 분석하고 특정 규칙에 따라 구조화하는 것을 의미합니다.
Wikipedia에서는 파싱을 "자연어 또는 데이터 구조 내의 기호 문자열을 분석하는 과정"이라고 정의합니다.
파싱을 통해 정보(예: 이름, 날짜, 주소, 금액 등)가 의미 있는 구성 요소로 분해되어, 보통 CSV, JSON, XML 등 구조화된 형식으로 저장됩니다.
파싱 vs OCR vs 추출
이 세 가지 용어는 종종 혼용되지만, 문서 데이터 워크플로우에서 서로 다른 단계를 뜻합니다.
- OCR(광학 문자 인식): 이미지나 스캔된 문서를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다. 예를 들어, OCR은 인보이스나 영수증 이미지에서 인쇄된 글자나 손글씨를 인식해 편집 가능한 텍스트로 만듭니다. 하지만 이 단계에서는 데이터가 여전히 비정형 상태로, 데이터베이스나 리포트에 바로 쓰일 수 없습니다.
- 파싱: 텍스트(직접 입력 또는 OCR로 추출된 텍스트)를 기준으로 인보이스 번호, 이름, 총액, 날짜 등 원하는 데이터 필드만 골라내 구조화된 형식(CSV, JSON, 엑셀 등)으로 정리합니다. 이렇게 하면 자동으로 후처리할 수 있습니다.
- 데이터 추출: 이 과정은 OCR과 파싱 모두를 포함할 수 있습니다. 데이터 추출이란 다양한 소스에서 데이터를 가져오고 정제·검증해 CRM, ERP, 스프레드시트 등 비즈니스 시스템에서 사용할 수 있게 만드는 전체 과정을 의미합니다.
요약:
- OCR은 텍스트를 기계가 읽게 만듭니다.
- 파싱은 그 텍스트에 구조와 의미를 부여합니다.
- 데이터 추출은 이 두 단계를(그리고 검증까지) 거쳐 자동화 또는 분석에 바로 쓸 수 있는 깔끔한 데이터를 만듭니다.
데이터 파싱과 데이터 추출은 같은 의미일까?
데이터 파싱과 데이터 추출은 서로 다릅니다. 데이터 추출은 문서에서 데이터를 가져오는 과정이고, 데이터 파싱은 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 단계입니다.
데이터 추출은 ETL(추출-변환-적재) 프로세스의 첫 단계, 데이터 파싱은 두 번째 단계입니다.
데이터 파싱의 유형
데이터 파싱은 다음 두 가지 방식 또는 접근으로 나눌 수 있습니다.
- 문법 기반
- 데이터 기반
1. 문법 기반 파싱
문법 기반 파싱(Grammar-driven parsing)은 미리 정의된 규칙을 토대로 텍스트의 구조를 식별 및 번역합니다. 이러한 규칙은 코드 내부에 작성할 수도 있고 외부 파일에 저장할 수도 있습니다.
가장 대표적인 예가 **정규 표현식(Regex)**입니다. 문법 기반 파싱은 로그, 이메일, 포맷이 일정한 리포트 등 반정형 데이터에 특히 효과적입니다.
2. 데이터 기반 파싱
데이터 기반 파싱(Data-driven parsing)은 AI와 **자연어 처리(NLP)**를 사용하여 필요한 패턴과 관계를 자동으로 인식합니다. 고정된 규칙에 의존하는 대신 데이터 예시에서 학습하므로, 계약서·메시지·송장 등 복잡하고 구조가 일정하지 않은 문서에도 유연하게 대응합니다.
데이터 파싱이 중요한 이유
많은 데이터를 다룰 때, 데이터의 신뢰성·정확성·무오류가 매우 중요해집니다. 데이터 파싱은 수작업 데이터 입력에 비해 아래와 같은 이점이 있습니다.
속도
데이터 파싱은 수동 입력보다 훨씬 빠릅니다. 기계는 대량의 원시 데이터를 빠르게 처리할 수 있으므로, 데이터 파서만으로도 수천 개의 파일을 몇 초~몇 분 만에 파싱할 수 있습니다. 수작업은 하나하나 입력해야 하므로 오랜 시간이 걸리며, 과정상 실수도 자주 발생합니다.
2013년, 미국 기업들은 잘못된 소득 및 고용정보 보고로 미국 국세청(IRS)에 약 70억 달러 과징금을 부과받았습니다.
정확성
기업이 Parseur와 같은 데이터 파싱 솔루션 없이 직원만으로 DB를 관리한다면, 오류가 날 가능성이 높습니다. 소프트웨어로 처리하면 숫자 입력이나 이름 검색 등에서 신뢰성을 담보할 수 있습니다.
데이터 현대화
장기간 데이터를 모아온 조직은 참조 포맷이 제각각인 경우가 많습니다. 데이터 파싱으로 과거의 데이터를 디지털화하고, 이를 적극적으로 활용할 수 있습니다.
데이터 파싱 활용 사례
다양한 산업군, 다양한 조직에서 데이터 파싱은 폭넓게 사용됩니다. 대표 활용 사례는 다음과 같습니다.
부동산
부동산 중개인은 Zillow, Trulia, Realtor 등 여러 채널에서 매일 수백 건의 리드를 받게 됩니다. 데이터 파싱으로 잠재고객 정보와 매물 세부사항을 빠르게 추출·정제하여 Realvolve, Wise Agent 등 부동산 CRM 도구에 보낼 수 있습니다.
부동산 리드 자동화 방법도 참고하세요.
금융 서비스
금융기관 또는 보험사는 매일 수백만 건의 거래 데이터를 처리합니다. 이 거래들은 분석 및 리포트를 위해 파싱되어야 하며, 데이터 파싱 덕분에 방대한 정보도 효율적으로 분류·관리할 수 있습니다.
헬스케어
의료기관은 환자 기록을 대량 저장·분석해야 합니다. 예를 들어, 의료진은 수술이나 치료 중 언제든 환자 차트에 즉시 접근하고자 할 때가 많습니다.
음식 주문 및 배달
외식·배달 업계라면, 주문 내역과 고객 정보를 정확히 추출해 올바른 주문이 이뤄지도록 해야 합니다. 데이터 파싱을 통해 정보를 추출·변환하여 공유 Google 스프레드시트 등으로 간편하게 전송할 수 있습니다.
Barberitos가 Parseur 도입 후 매출 30% 성장처럼, 음식 주문 자동화도 가능합니다.
데이터 파싱의 수작업 문제점
여전히 많은 조직이 수작업 데이터 파싱을 고수하지만, 이는 본질적으로 여러 문제를 내포하고 있습니다.
- 시간 낭비: 직원들은 전체 업무 시간의 최대 40%를 데이터 수집·정리에 소비합니다.
- 높은 오류율: 미국만 해도 수작업 데이터 입력으로 연간 약 $3조의 손실이 발생합니다.
- 확장성 부족: 데이터가 늘어날수록 수작업 처리는 지속 가능하지 않습니다.
기존 OCR이 부족한 이유는?
기존 OCR은 텍스트 인식에는 능하지만 다음과 같은 한계가 큽니다.
- 복잡한 레이아웃: 일관적이지 않은 문서 구조는 OCR 시스템을 혼란스럽게 합니다.
- 결과물 오류: OCR 결과물에는 많은 수동 검증이 필요합니다.
- 맥락 이해 부족: 추출한 데이터가 의미하는 바를 해석하지 못합니다.
데이터 파싱의 AI 도입
인공지능(AI)이 데이터 파싱 환경을 혁신하는 이유는 기존 방식의 한계를 극복할 수 있기 때문입니다.
- 고급 OCR 알고리즘: AI 기반 도구는 스캔 문서나 이미지에서 텍스트를 정확하게 감지·추출합니다.
- 자기학습 모델: 머신러닝 덕분에 AI 파싱 툴은 새로운 포맷에도 빠르게 적응하고 지속적으로 성능이 개선됩니다.
- 자동화 연동: AI 기반 파싱 도구는 CRM, ERP 등 다른 시스템과도 원활히 연동되어 데이터 워크플로우가 매끄럽게 돌아가도록 합니다.
데이터 파서를 직접 만들 것인가?
이제 고민할 부분은 데이터 파서를 직접 만들지, 아니면 파싱 도구를 도입할지입니다. 두 방식 모두 장단점이 있습니다.
직접 파서를 개발할 때의 장점
- 파싱 프로세스를 완전히 통제할 수 있습니다.
- 사용 목적에 맞게 도구를 맞춤화할 수 있습니다.
직접 개발의 단점
- 요구사항 파악 및 명세 작성 위해 직원 교육이 필요합니다.
- 툴 개발에 시간과 예산 등 자원이 많이 듭니다.
- 필연적인 유지보수와 수정이 필요하므로, 장기적으로 더 많은 시간과 비용이 투입됩니다.
데이터 파싱 도구 선택 시 체크리스트
데이터 파싱 솔루션을 고를 때는 아래 기준을 확인해야 합니다.
- 사용 용이성: 비전문가도 효율적으로 데이터 추출 가능해야 함
- 성능: 대용량 데이터도 빠르게 처리할 수 있어야 함
- 다양성: 이메일, PDF, 스프레드시트, 이미지 등 여러 형식 지원
- 연동성: CRM, ERP, 분석 플랫폼 등과 매끄럽게 통합
대안: Parseur와 같은 데이터 파싱 도구 사용
Parseur는 이메일 및 PDF 파싱 도구로, 이메일, PDF, 스프레드시트, 그외 다양한 문서에서 데이터를 자동으로 추출합니다. Parseur는 혁신적인 OCR 엔진을 활용하여 영역 OCR과 동적 OCR로 모든 데이터를 빠르고 신뢰성 있게 캡처하며, 코딩 지식이 전혀 필요하지 않습니다.
Parseur의 내장 기능으로 할 수 있는 일:
- 텍스트 기반 문서와 이미지 기반 문서 모두에서 데이터 추출
- 표 형태의 반복 블록 자동 추출
- 음식 주문, 부동산, Google 알림 등 특정 사례별 데이터 파싱 자동화
- Google 스프레드시트, Zapier, Make, Power automate 등 외부 앱으로 자동 전송
마무리하며
오늘날 문서에 갇힌 데이터량은 그 어느 때보다 많아졌습니다. 현대 비즈니스 환경에서 데이터 파싱은 효율성의 핵심으로, 조직이 유용한 인사이트를 발굴하고 보다 현명하게 의사결정할 수 있도록 돕습니다. AI를 기반으로 하는 Parseur와 같은 도구들은 데이터 파싱을 그 어느 때보다 쉽고 정확하며 빠르게 해주어, 조직의 데이터 처리 방식을 혁신합니다.
파싱 과정을 자동화함으로써 Parseur는 수작업과 추측을 제거하고, 기업이 워크플로우를 효율화하여 운영 효율을 높일 수 있도록 지원합니다. 자동화된 데이터 파싱의 힘을 경험하기에 지금보다 더 좋은 때는 없습니다.
이제 데이터 파싱이 무엇이고 데이터 파서가 어떻게 작동하는지 충분히 이해하셨을 것입니다. 직접 개발할지 도구를 도입할지 결정할 때는, 처리해야 할 데이터의 양과 규모를 꼭 염두에 두시기 바랍니다.
자주 묻는 질문
데이터 파싱에 대해 가장 자주 묻는 질문입니다.
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데이터 파싱의 예시는 무엇인가요?
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데이터 파싱은 이력서와 같은 대용량 텍스트 문서에서 키워드 매칭과 정규 표현식을 활용해 특정 정보를 추출하는 데 사용할 수 있습니다.
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데이터 파서(Data Parser)는 어떻게 사용하나요?
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데이터 파싱 도구마다 기능이 다릅니다. Parseur와 같은 데이터 파서를 사용하면 별도의 파싱 규칙이나 코딩 지식이 없어도 됩니다.
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데이터 파싱에 필요한 도구는 무엇인가요?
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Parseur, Scraper API 또는 Import.io 등은 모두 데이터 파싱 도구의 예입니다.
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파이썬에서 데이터 파싱이란?
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파이썬에서는 고급 데이터 파싱을 위한 코드를 직접 작성할 수 있습니다.
마지막 업데이트
