데이터 추출이란?
데이터 추출이란 비정형 데이터 소스에서 정보를 추출하는 과정을 말합니다. 데이터 추출을 통해 데이터는 정제, 저장, 그리고 심화 분석이 가능해집니다. 의료, 금융, 기술 산업 전반에서 활용되며, 수작업 프로세스를 자동화함으로써 비즈니스의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
비즈니스의 데이터 처리 방식을 간소화하고 싶으신가요? 이 글에서는 자동화된 데이터 추출이 무엇이며 어떻게 작동하는지, 그리고 조직에 가져오는 혁신적인 효과를 소개합니다.
주요 요점
- 자동화된 데이터 추출은 방대한 비정형 데이터를 실용적인 구조화 데이터로 변환해 프로세스를 개선합니다.
- 최신 기술은 AI, OCR, 머신러닝을 활용해 다양한 문서에서 고속이자 높은 정확도의 데이터 캡처를 실현합니다.
- 금융, 의료, 물류 산업 등에서 자동화 데이터 추출이 비용 절감과 생산성 증대에 중추적인 역할을 합니다.
기업은 매일 방대한 양의 데이터를 생성·관리하며, 이를 효율적으로 처리하는 것이 의사결정 및 운영 효율에 매우 중요합니다. 자동화된 데이터 추출은 이러한 데이터를 빠르고 효율적이면서 정확하게 처리하는 새로운 대안으로, 기존 수작업 방식의 비효율을 해결합니다.
자동화된 데이터 추출이란?
자동화된 데이터 추출이란 첨단 소프트웨어와 AI 기반 기술을 통해 PDF, 스캔 문서, 이메일 등 다양한 소스에서 데이터를 자동으로 식별, 캡처, 변환하여 구조화 형태로 만드는 것을 의미합니다. 수작업 과정 없이 기업은 시간을 절약하고 오류를 줄이며 데이터 처리 속도를 높일 수 있어, 더 빠르고 정확한 의사결정이 가능해집니다.
2025년에는 전 세계 데이터 양이 180제타바이트를 돌파할 것으로 예측되며, 방대한 데이터를 효과적으로 처리·분석·저장하기 위해 효율적인 데이터 추출 기술의 중요성이 커지고 있습니다. -- 출처: Statista
데이터 추출과 ETL
데이터 추출은 ETL 프로세스의 첫 번째 단계입니다. ETL은 Extract(추출), Transform(변환), Load(적재)의 약자입니다. 이 세 가지 과정을 거쳐 데이터를 데이터웨어하우스, 데이터베이스, 또는 비즈니스 애플리케이션에 맞게 준비합니다. ETL은 의료, SaaS, 리테일 등 거의 모든 산업에 적용될 수 있습니다.
데이터 추출 vs. 데이터 마이닝
데이터 추출과 데이터 마이닝은 대용량 데이터 분석에 있어 중요한 프로세스이지만, 서로 별개의 개념입니다.
데이터 추출은 데이터를 수집하고 얻는 과정이고, 데이터 마이닝은 그 데이터를 분석하여 인사이트와 패턴을 도출하는 과정입니다. 데이터 추출은 데이터 마이닝의 선행 단계지만, 마이닝은 더 복잡한 분석 및 모델링 기법을 통해 데이터의 가치를 극대화합니다.
데이터의 다양한 유형
효율적인 추출 방법을 선택하고 정확도를 높이기 위해서는 데이터 유형에 대한 이해가 필수입니다.
구조화 데이터
정의: 구조화 데이터는 정형화되어 있고 형식이 명확하여 검색, 추출, 분석이 용이합니다. 일반적으로 관계형 데이터베이스에 저장되며, 각 행이 고유 레코드, 각 열이 특정 속성을 나타냅니다.
특징:
- 고정된 스키마(예: 데이터베이스 용)
- SQL 등 쿼리 툴로 손쉬운 처리
- 일관성 있고 예측 가능한 구조
주요 소스:
- 데이터베이스: 고객 정보, 판매 기록 등 테이블 형태
- 스프레드시트: 엑셀 또는 구글시트 등 규칙적인 포맷의 표
예시: 기업이 구조화 데이터를 활용해 보고서 작성, 영업 실적 추적, 고객 관리 등을 효율적으로 수행합니다.
반구조화 데이터
정의: 반구조화 데이터는 엄격하게 정해진 스키마는 아니지만, 태그나 마커 등으로 데이터 항목이 구분됩니다.
특징:
- 유연한 구조
- 계층적 구성
주요 형식:
- JSON: 웹 애플리케이션에서 폭넓게 사용, Key-Value 쌍 기반 구조
- XML: 사용자 지정 태그로 데이터 표현, 유연한 포맷 제공
- 로그 파일: 일정한 패턴의 기록으로 인해 정보 추출 가능
예시: 제품 정보가 이름, 가격, 설명 등 속성별 태그로 구분된 XML 문서
비정형 데이터
정의: 비정형 데이터는 미리 정의된 포맷이나 구조가 없어, 의미 있는 정보를 분석·추출하려면 복잡한 처리가 요구됩니다.
특징:
- 다양한 형식·콘텐츠
- 의미 추출을 위한 고급 기술 필요(NLP, 머신러닝 등)
주요 예시:
- 텍스트 문서: 워드, PDF, 이메일 등 대량 비정형 텍스트
- 이미지/동영상: 메타데이터, 내장된 텍스트 등 추출을 위해 이미지 인식, 영상 분석 도구 필요
예시: 고객 피드백에서 인사이트 추출, 브랜드 감정 분석, 계약서에서 핵심 정보 도출 등
시계열 데이터
정의: 시계열 데이터란 특정 간격마다 수집·기록된 데이터의 시퀀스입니다. 주로 금융, IoT 등에서 과거 추세를 분석해 의사결정에 활용됩니다. 자동화 추출 도구는 시계열 데이터에서 인사이트나 이상 징후를 탐지할 수 있습니다.
특징:
- 연속적·시간순으로 정렬
- 시간에 따른 트렌드와 변화 감지
- 예측, 이상 탐지 등 특수 분석 기법 필요
예시:
- 주가가 시간별로 기록되어 미래 동향 예측에 활용
- 기온, 습도, 강수 등 기상 데이터가 시간별로 기록되어 기후 트렌드 분석 및 예보 정확도 향상
공간 데이터
정의: 공간 데이터는 사물의 실제 위치와 속성에 관한 데이터입니다. GIS(지리정보시스템)에서 필수적이며, 좌표, 지도, 위성사진 등을 포함할 수 있습니다. 자동 추출 도구로 공간 데이터를 다양한 산업(도시계획, 물류 등)에 즉시 활용 가능한 인사이트로 전환할 수 있습니다.
특징:
- 지도·내비게이션 등 위치 정보에 필수
- GIS 도구로 시각화
예시: GPS 데이터에서 추출한 경로 최적화용 좌표 정보
추출 방법
여러 소스에서 데이터를 추출하는 방법은 수동과 자동화가 대표적입니다.
수동 데이터 추출의 문제점
수동 데이터 추출은 시간이 많이 들고 오류도 잦아 다음과 같은 문제가 있습니다.
- 인적 오류 및 데이터 정확성 저하: 대용량 또는 복잡한 문서는 실수가 잦습니다.
- 자원 소모: 데이터 처리에 많은 인력이 투입되어 비용과 효율성이 저하됩니다.
- 규정 준수 리스크: 수작업으로 인해 오류 발생 시 규제 위반 위험 증가
자동화 추출 방법: 논리적 vs. 물리적
데이터 추출은 논리적(logical), 물리적(physical) 두 종류로 구분할 수 있습니다.
1. 논리적 추출
설명: 논리적 추출은 데이터의 논리적 구조에 초점을 두고, 의미나 조직 방식을 기반으로 데이터베이스 혹은 데이터 모델에서 쿼리 또는 API로 데이터를 추출합니다.
장점:
- 효율성: 필요 정보만 선택적으로 추출
- 데이터 무결성: 데이터의 관계와 제약조건이 잘 보존됨
- 사용 편의성: SQL 등 고급 언어로 데이터 정의가 쉬움
2. 물리적 추출
설명: 물리적 추출은 데이터가 실제 저장된 파일, 디스크, 백업 테이프 등에서 직접 데이터를 얻는 방식입니다. 낮은 수준의 접근법을 사용하며, 저장 방식 자체에 초점을 둡니다.
장점:
- 포괄성: 논리적으로 접근 불가한 과거/아카이브 데이터까지 추출 가능
- 다용도: 포렌식, 데이터 복구, 백업 복원 등 전체 데이터 확보가 필요한 상황에 유용
자동화된 데이터 추출의 장점
특히 대규모 데이터를 처리하는 기업에 자동화된 데이터 추출은 다음과 같은 큰 이점을 가져다줍니다. 방대한 데이터에서 분석 가능한 인사이트를 빠르게 추출하며, 데이터 기반 의사결정을 뒷받침합니다.
- 효율성 및 속도 증대: 대용량 데이터도 신속히 처리, 업무 소요 시간을 최소화
- 정확성 및 오류 감소: 자동화로 휴먼에러를 줄이고 데이터 정확도를 높임
- 비용 절감 및 높은 ROI: 수동 데이터 입력을 대체해 인적 자원 활용률이 높아지고, 비용이 크게 줄어듭니다.
자동화 데이터 추출의 핵심 기술
자동화 데이터 추출은 첨단 기술의 결합으로, 원시 데이터(특히 비정형 데이터)를 활용 가능한 정보로 전환합니다.
- 머신러닝(ML): 다양한 문서 구조에 맞춰 적응하며, 기초 학습을 바탕으로 패턴을 식별해 정보 추출
- 광학문자인식(OCR): 이미지 내 문자, 숫자, 문자를 인식해 수작업 없이 디지털화 가능
- 자연어처리(NLP): 맥락, 감정, 단어 간 관계 등 복잡한 문서 속에서 의미 추출(이메일, 법률문서, 고객 피드백 등)
- 인공지능(AI): 기존 방식과 달리 복잡한·동적인 데이터 소스, 다양한 문서 유형과 레이아웃, 다국어까지 유연하게 처리
AI 기반 추출 기술은 기업의 업무 시간을 30~40%까지 절감할 수 있습니다. - PWC Report
산업별 자동화 데이터 추출 활용 사례
거의 모든 업종에서 데이터 추출은 시장, 고객, 제품에 대한 이해와 경쟁력 확보를 위해 필수적입니다. 대표 사례는 다음과 같습니다.
금융
금융기관에서는 송장, 은행 명세서, 신용보고서를 정확하게 처리해 재무 보고·컴플라이언스를 확보합니다.
의료
AI 기반 자동화로 환자 기록, 보험 청구, 의료 리포트를 빠르고 신뢰성 있게 처리합니다. 이를 통해 의료 기관은 환자 케어를 향상시키고 행정업무도 간소화합니다.
물류 및 공급망
주문 처리, 재고 관리 및 배송 추적을 자동화해, 공급망 업무가 원활히 운영되고 고객에게 신속한 안내가 가능합니다.
Parseur, 데이터 추출 도구
Parseur의 고도화된 AI 기반 데이터 추출 솔루션은 다양한 산업에서 신속·정확·신뢰성 높은 자동화를 지원합니다. 기업별 데이터 처리 수요에 맞게 설계된 Parseur는 이메일, PDF 및 기타 문서에서 데이터를 자동으로 추출·구조화하여 오류를 최소화하고 업무 효율을 극대화합니다.
Bond Healthcare 매니징 디렉터 Bernard Rooney: "Parseur는 매우 맞춤화가 자유로운 제품이며, 간단한 데이터 추출부터 복잡한 스프레드시트까지 모두 해결할 수 있는 솔루션입니다."
Parseur의 주요 기능
- 최첨단 AI 엔진: 100페이지까지 문서 신속 처리, 대용량 데이터 작업에 최적
- 향상된 스캔 문서 및 이미지 파싱: 업그레이드된 OCR로 표가 포함된 스캔 문서도 높은 정확도로 분석 가능
데이터 추출 프로세스는 어떻게 진행될까요?
- 이메일, API, Parseur 플랫폼을 통해 문서를 업로드하세요. Parseur는 PDF, 스캔 이미지, 이미지 파일(BMP, PNG, JPEG, TIFF 등) 등 다양한 파일 포맷을 지원합니다.
- Parseur의 AI 엔진이 문서 유형을 자동 감지, 주요 필드 식별 및 데이터 추출을 진행합니다. 특수 데이터 추출이 필요하다면 맞춤 템플릿으로 결과를 미세 조정할 수 있습니다.
- 추출된 데이터는 원하는 포맷으로 정리되며, CRM, ERP, 데이터베이스 등 다양한 애플리케이션과의 원활한 통합도 지원합니다. CSV, Excel, JSON 등 포맷으로 내보내거나, Zapier, Make 등 연동 툴로 추가 자동화가 가능합니다.
자동화 데이터 추출의 미래 트렌드
AI, 머신러닝의 발전으로 데이터 추출 분야도 계속 진화하고 있습니다.
- 고도화된 NLP 역량: AI 기반 NLP가 문맥 해석력을 높여, 더 복잡한 텍스트에서도 정확한 정보 추출 기대
- IoT와의 통합 증가: IoT 기기가 생산하는 실시간 데이터 처리에서도 자동화 추출이 핵심 역할
- 맞춤화 및 확장성 강화: 산업별 요구에 맞는 더욱 다양한 맞춤 옵션이 제공될 전망
마지막 업데이트
