GUAVA AI 칼럼 :AI 시대의 데이터 전쟁
바쁜 직장인을 위한 웹 데이터 전쟁 생존 가이드
월급쟁이의 현실: "데이터가 돈이라는데..."
요즘 어디를 가든 "데이터가 새로운 석유다", "AI 시대에는 데이터가 핵심이다" 이런 말을 듣는다.
맞는 말이다. 정말로.
하지만 현실은? 엑셀 파일 정리하느라 야근하고, 경쟁사 가격 조사는 하나하나 손으로 복사-붙여 넣기하고 있다. 데이터의 중요성은 알겠는데, 그걸 어떻게 효율적으로 모아야 하는지는 여전히 막막하다.
그래서 데이터 일자무식, AI 포자인 비전문가 구아바가 웹에서 데이터를 가져오는 3가지 방법을 아주 쉽게, 그리고 현실적으로 정리해보려고 한다. 왕초보들은 이 글 하나면 "아, 이런 방법들이 있구나!"를 확실히 알게 될 것이다.
데이터 수집의 삼국지: 크롤링 vs 스크래핑 vs API
Round 1: 웹 크롤링 - "일단 다 긁어와!"
크롤링이 뭐냐고?
웹 크롤링은 말 그대로 거미(Spider)처럼 웹을 기어 다니면서 데이터를 수집하는 방법이다.
구글이 인터넷 전체를 뒤져서 검색 결과를 만드는 것처럼,
웹사이트를 자동으로 돌아다니면서 링크를 따라가며 페이지들을 수집한다.
장점:
대용량 데이터 수집 가능
한 번 설정하면 자동으로 계속 돌아감
사이트 전체 구조 파악 가능
단점:
느리다 (한 사이트 크롤링에 몇 시간~며칠)
서버에 부담을 줘서 차단당하기 쉬움
불필요한 데이터까지 다 가져와서 정리가 힘들다
실무 활용 예시:
경쟁사 전체 상품 목록 수집
부동산 사이트 전체 매물 데이터베이스 구축
뉴스 사이트 모든 기사 아카이빙
Round 2: 웹 스크래핑 - "딱 필요한 것만!"
스크래핑의 정의
웹 스크래핑은 특정 웹페이지에서 원하는 정보만 골라서 가져오는 방법이다.
크롤링이 "일단 다 가져와!"라면, 스크래핑은 "이것만 정확히!"에 가깝다.
장점:
빠르다 (원하는 것만 가져와서)
정확하다 (특정 데이터에 집중)
실시간 데이터 수집 가능
단점:
웹사이트 구조가 바뀌면 동작 안 함
한 번에 한 사이트만 가능
기술적 지식 필요
실무 활용 예시:
매일 아침 환율 정보 자동 수집
경쟁사 특정 상품 가격 모니터링
SNS 특정 해시태그 게시물 수집
Round 3: API - "정중하게 요청드립니다"
API란?
API는 Application Programming Interface의 줄임말로,
쉽게 말해 "데이터 주세요"라고 정중하게 요청할 수 있는 공식 창구다.
식당에서 메뉴판 보고 주문하는 것과 비슷하다.
정해진 방식대로 요청하면 깔끔하게 포장된 데이터를 받을 수 있다.
장점:
합법적이고 안전
구조화된 깨끗한 데이터
빠르고 안정적
실시간 업데이트 보장
단점:
제공하는 데이터에 한계 있음
비용 발생 (무료 할당량 초과 시)
사용량 제한 존재
실무 활용 예시:
네이버 쇼핑 API로 상품 정보 수집
구글 Maps API로 위치 기반 데이터 수집
인스타그램 API로 브랜드 언급량 추적
현실 점검: 지금 벌어지고 있는 데이터 전쟁
AI vs 웹사이트: 끝나지 않는 술래잡기
요즘 인터넷 세상은 말 그대로 전쟁터다.
공격하는 쪽 (AI 회사들):
ChatGPT 학습용으로 인터넷 전체를 긁어가려고 함
24시간 돌아가는 봇들이 웹사이트를 쉴 새 없이 크롤링
차단당하면 다른 방법으로 우회 시도
방어하는 쪽 (웹사이트들):
robots.txt에 "GPTBot 출입금지!" 표시
CAPTCHA로 "나는 로봇이 아닙니다" 확인
속도 제한으로 너무 빨리 접근하면 차단
돈 되는 소송들
현실적인 숫자로 보는 저작권 분쟁:
앤트로픽 (Claude 만든 회사): 15억 달러 합의 (약 2조 원)
뉴욕타임즈 vs OpenAI: 수십억 달러 소송 진행 중
도서 한 권당 배상액: 약 3,000달러 (400만 원)
이게 얼마나 큰돈인지 감이 안 온다면,
웹툰 한 편을 무단으로 AI 학습에 썼을 때 400만 원씩 배상해야 한다고 생각해 보자.
월급쟁이의 현실적 조언
1. 합법적으로 시작하기
첫 번째 원칙: API부터 찾아보자
데이터가 필요하면 무작정 크롤링부터 생각하지 말고, API가 있는지 먼저 확인하자.
네이버, 다음, 구글 모두 무료 API 제공
월 몇만 건까지는 무료로 사용 가능
공식적이고 안전하며 빠름
2. 크롤링/스크래핑할 때 지킬 것들
robots.txt 확인하기
사이트주소/robots.txt
예: naver.com/robots.txt
여기서 "Disallow" 되어 있으면 수집하면 안 된다.
속도 조절하기
1초에 1번 정도로 요청
너무 빨리 하면 차단당함
예의 있게 접근하자
User-Agent 설정하기
진짜 브라우저인 것처럼 가장
연락처 정보 포함하면 더 좋음
3. 도구 추천 (비개발자용)
무료로 시작할 수 있는 것들:
Octoparse: GUI로 쉽게 스크래핑 설정
WebHarvy: 클릭만으로 데이터 수집 규칙 생성
Google Sheets ImportXML: 간단한 데이터는 엑셀에서 바로
개발자라면:
Python + BeautifulSoup (초보자용)
Selenium (JavaScript 많은 사이트용)
Scrapy (대용량 크롤링용)
미래 전망: 5년 후에는 어떻게 될까?
예측 1: API 경제 본격화
곧 모든 주요 사이트가 유료 API를 제공할 것이다.
"데이터 쓰고 싶으면 돈 내세요"가 표준이 될 것 같다.
예측 2: AI vs AI 대결 심화
더 똑똑한 봇 vs 더 똑똑한 방어 시스템의 경쟁이 계속될 것이다.
결국 기술력이 승부를 가를 듯.
예측 3: 개인정보 보호 강화
GDPR처럼 더 까다로운 규제가 전 세계로 확산될 것이다.
합법적인 방법이 더욱 중요해질 것.
데이터가 중요한 건 맞다. 하지만 그걸 어떻게 모으느냐가 더 중요하다.
꼭 기억할 3가지!
API 먼저 - 공식 루트가 있는지 확인
예의 있게 - 서버에 부담 주지 않는 선에서
합법적으로 - 나중에 문제 될 일 만들지 말자
데이터는 새로운 석유가 맞다. 하지만 석유도 제대로 채굴해야 돈이 되는 법이다.
무작정 삽질하지 말고, 현명하게 접근하자.
그래야 진짜 쓸모 있는 데이터를 모을 수 있다.
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- Total HR / 사파 감성 HR & 나만의 AI를 찾고 있는 AI포자 구아바 -
