AI가 데이터 스크래핑 및 데이터 분석을 자동화하는 방법

지난 몇 년 동안 AI는 반복적인 작업을 자동화했을 뿐만 아니라 인간처럼 "생각"하고 창의성 풀을 활용할 수 있는 능력을 개발함으로써 우리 삶에 혁명을 일으켰습니다. 진지하게, "Chat-GPT"를 사용하여 시를 작곡하거나 다른 사랑 노래에 "Suno"를 사용하신 분은 몇 명이나 됩니까?

어쩌면 이제 인간이 모든 지루한 복사 작업을 책임져야 했던 어두운 시대에서 우리가 협상과 전략 계획과 같은 실질적인 일을 하도록 남겨진 첨단 기술의 미래로 옮겨가야 할 때일지도 모릅니다.

AI 시대의 데이터 스크래핑

AI를 이용한 웹 스크래핑 도구

현대에 우리는 일반적으로 하나 또는 여러 소스에서 온라인으로 데이터를 수집합니다. 수확 작업이 반복되므로 지루한 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이를 위해 사용할 수 있는 데이터 수집 도구가 많으며 원하는 경우 웹 스크래핑 도구 라고 부를 수 있습니다.

인터넷에서 데이터를 스크랩하는 기존 방식은 웹사이트의 HTML 규칙을 사용하여 대상 데이터를 탐색하기 때문에 문제가 될 수 있습니다. HTML 구조가 변경되면 스크래핑 규칙이 유효하지 않게 됩니다. 말할 것도 없이 현대 웹사이트는 사용자 경험을 향상시키기 위해 Javascript 상호 작용을 포함하는 경향이 있으며, 이는 데이터를 정확하게 얻는 데 어려움을 가중시킵니다.

하지만 AI의 도움으로 우리는 웹사이트 변경에 쉽게 대처할 수 있습니다. 예를 들어 하나의 도구를 사용하십시오. 코드가 필요 없는 스크레이퍼 도구인 Octoparse는 AI를 직관적인 스크래핑 인터페이스에 통합하는 데 전념하고 있습니다.

AI를 활용하여 웹 페이지 요소의 자동 감지 기능을 향상시켜 초보자가 더 쉽게 스크래핑을 시작할 수 있도록 해줍니다. AI는 웹 페이지의 데이터 필드, 버튼 및 기타 대화형 요소를 식별하는 정확도를 향상시켜 신규 사용자의 학습 곡선을 줄여줍니다. 초기 설정을 단순화함으로써 사용자는 기술적인 지식 없이도 효과적인 스크래핑 워크플로우를 신속하게 생성할 수 있습니다.

고급 사용자의 경우 Octoparse의 AI가 스크래핑 규칙을 작성하고 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 일단 훈련되면 AI는 웹사이트 구조의 변화를 수용하기 위해 필요한 코드를 생성하고 수정할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 웹 사이트가 발전하더라도 스크래핑 규칙이 효과적으로 유지되므로 수동 개입과 지속적인 유지 관리의 필요성이 줄어듭니다. 사용자는 AI를 활용하여 복잡한 조정을 처리하고 중단을 최소화하면서 지속적인 데이터 추출을 보장할 수 있습니다.

AI를 활용한 로봇 프로세스 자동화(RPA)

소프트웨어와 시스템 내에서 또는 시스템 간 반복적이고 정기적인 단계를 자동화하는 AI 기반 RPA 도구 (로봇 프로세스 자동화)도 있습니다.

Kofax 의 최고 전략 책임자인 Chris Huff는 "로봇 프로세스 자동화는 물리적(또는) 기계적 로봇이 아닙니다."라고 말합니다. 직장에서 가장 평범하고 반복적인 작업과 프로세스를 높은 볼륨과 속도로 수행하기 위해 대부분의 인간-컴퓨터 상호 작용을 모방할 수 있습니다. 예를 들어, 파일을 한 곳에서 다른 곳으로 이동하거나 화물 예약을 수행해야 한다고 가정해 보겠습니다.

AI 합류 자동화를 통해 보다 지능적인 방식으로 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 어떤 문서와 파일을 처리할지 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 텍스트와 콘텐츠를 읽고 해석하며 다양한 자동화 워크플로우에 맞게 분류할 수 있습니다.

또한 간단한 자연어를 사용하여 AI와 대화할 수 있으므로 AI는 우리의 요구에 따라, 심지어 과거 패턴과 상황에 따라 자동으로 RPA 워크플로를 구축할 수 있습니다. AI가 삶과 직장에서 강력한 파트너가 될 수 있는 시대가 도래했습니다!

AI 시대의 데이터 분석

AI는 머신러닝의 마법을 바탕으로 크고 복잡한 데이터 세트를 처리하고 패턴과 이상 현상을 식별하여 정확한 예측과 통찰력을 도출할 수 있습니다.

숫자만 계산하는 것이 아닙니다. 요즘 AI는 점점 더 똑똑해지고 있습니다.

AI 데이터 정리

데이터의 형식이 항상 일관되지는 않고 부정확성이 포함될 수 있으므로 AI는 중복 항목, 철자가 틀린 주소, 누락된 값, 일관되지 않은 위치 형식 등과 같은 이상 현상을 식별하여 데이터 정리 및 전처리에 도움을 줄 수 있습니다.

Octoparse 의 AI는 추출된 데이터의 사전 정리에도 도움이 됩니다. AI 알고리즘을 적용해 원시 데이터를 필터링하고 정제함으로써 사용자는 분석에 더 유용한 고품질 출력을 얻을 수 있습니다. 이 자동화된 정리 프로세스는 오류와 불일치를 제거하여 수동 처리가 덜 필요한 깔끔한 데이터세트를 제공합니다. 결과적으로 사용자는 지루한 청소 작업에 시간을 낭비하지 않고 데이터 분석에 집중할 수 있습니다.

AI 데이터 시각화

AI는 인간의 눈으로 간과되는 아주 작은 변화까지 드러내는 대화형 차트와 그래프를 만들 수 있습니다. 실시간 데이터가 AI 시스템에 지속적으로 공급되므로 대시보드는 즉각적인 조치에 대한 최신 동향과 패턴을 반영합니다.

예를 들어 ThoughtSpot은 AI와 검색 기반 인터페이스를 활용하여 데이터 탐색 및 시각화를 단순화합니다. 다양한 데이터 소스에 연결하여 정보를 하나의 플랫폼에 통합하고 사용자가 관계와 컨텍스트를 정의하는 논리적 데이터 모델을 생성할 수 있도록 합니다. ThoughtSpot의 검색창에 자연어 쿼리를 입력하면 사용자는 AI가 관련 데이터를 해석하고 가져오도록 할 수 있습니다. 플랫폼은 이러한 쿼리를 기반으로 대화형 차트, 그래프 및 대시보드를 생성하며 사용자는 이를 추가로 사용자 정의할 수 있습니다.

AI 데이터 인사이트

인간으로서 우리는 상황에서 통찰력을 얻는 데 탁월합니다. 그러나 가장 낮은 수준의 데이터 분석가라도 그래프 해석 및 데이터 처리 기술을 익히는 데는 오랜 시간이 걸립니다. 그러면 AI를 사용하면 필요한 통찰력을 얻는 데 드는 시간과 비용을 크게 절약할 수 있습니다. 강력하고 헤아릴 수 없는 NLP(자연어 처리) 능력을 갖춘 AI는 감정 분석뿐만 아니라 예측 분석도 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

전자상거래에서 Octoparse VOC 와 같은 AI 기반 데이터 분석 솔루션은 수천 개의 기업이 자사 제품의 가격을 철저히 이해하는 데 도움이 됩니다. 고객 프로필(누가, 언제, 어디서, 왜), 긍정적/부정적 피드백부터 충족되지 않은 요구 사항 및 구매 전 우려 사항에 이르기까지 이 도구(확장 기능 포함)는 향후 제품 개발 및 마케팅 캠페인 방향에 중요할 수 있는 자세한 정보를 제공합니다.

가격 모니터링과 관련하여 일부 AI 도구를 사용하면 이 프로세스를 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다. Competera는 소매업체가 가격 책정 전략을 최적화할 수 있도록 설계된 AI 기반 가격 책정 플랫폼입니다. 알고리즘과 기계 학습을 통해 수요 탄력성과 같은 다양한 요소를 기반으로 가격 최적화를 제공합니다.

AI가 실제로 예측 분석에서 중요한 역할을 한다는 것은 분명합니다. AI 기반 데이터 분석 도구는 미래 패턴을 예측함으로써 기업이 앞서 나가는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론

AI가 학습하고 적응하면 데이터가 골치 아픈 시대는 끝날 것이다. AI가 계산한 어떤 가능성을 받아들여야 할지 선택하는 것은 지휘관인 인간이 될 것이다.