RPA의 핵심 기술 웹 스크래핑과 크롤링 파헤치기

RPA의 핵심 기술: 웹 스크래핑과 크롤링 쉽게 이해하기

웹 스크래핑과 크롤링은 인터넷에서 필요한 정보를 자동으로 수집하는 기술입니다. 마치 사람이 웹사이트를 방문해서 정보를 복사하는 것처럼, 프로그램이 자동으로 데이터를 가져오는 것이죠. 이 기술은 RPA(로보틱 프로세스 자동화)에서 매우 중요한 역할을 하며, 반복적인 데이터 수집 작업을 효율적으로 처리합니다.

웹 스크래핑 시장은 2025년 5억 200만 달러에서 2035년 20억 3,040만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 데이터 기반 의사결정의 중요성이 커지고 있음을 보여줍니다.

[출처 : https://www.futuremarketinsights.com/reports/web-scraping-software]

웹 크롤링과 웹 스크래핑은 어떻게 다를까요?

많은 사람들이 웹 크롤링과 웹 스크래핑을 같은 것으로 생각하지만, 실제로는 서로 다른 목적을 가지고 있습니다. 웹 크롤링은 인터넷을 탐험하는 것과 비슷합니다. 크롤러는 웹사이트의 링크를 따라다니며 어떤 페이지들이 있는지 지도를 만듭니다. 구글이나 네이버 같은 검색엔진이 바로 이 방식으로 수많은 웹페이지를 찾아서 검색 결과에 보여줄 수 있는 것입니다.

웹 스크래핑은 특정 정보를 수집하는 작업입니다. 예를 들어, 쇼핑몰 여러 곳의 노트북 가격을 비교하고 싶다면, 각 사이트를 일일이 방문해서 가격을 메모하는 대신 스크래핑 프로그램이 자동으로 가격 정보만 수집해줍니다. 크롤링이 "어떤 페이지들이 있나요?"라고 묻는다면, 스크래핑은 "이 페이지에서 가격이 얼마인가요?"라고 구체적으로 질문하는 것입니다.

실제 업무에서는 이 두 가지를 함께 사용하는 경우가 많습니다. 먼저 크롤러로 원하는 제품들의 페이지 주소를 모두 찾아낸 다음, 스크래퍼가 각 페이지에서 필요한 정보(가격, 재고, 리뷰 등)를 수집하는 방식입니다.

웹 스크래핑은 어떻게 작동할까요?

웹 스크래핑은 세 단계로 이루어집니다.

1. 첫 번째는 웹사이트 방문입니다. 프로그램이 우리가 웹브라우저로 사이트를 여는 것처럼 해당 페이지에 접속합니다.

2. 두 번째는 정보 찾기입니다. 웹페이지의 HTML 코드를 읽어서 우리가 원하는 정보가 어디에 있는지 찾아냅니다.

3. 세 번째는 저장하기입니다. 찾은 정보를 엑셀 파일이나 데이터베이스에 정리해서 저장합니다.

HTML을 읽는 방법

웹페이지는 HTML이라는 언어로 만들어져 있습니다. HTML은 페이지의 구조를 나타내는 코드로, 제목, 본문, 이미지 등이 어디에 위치하는지 알려줍니다. 스크래핑 프로그램은 이 HTML 코드를 읽어서 필요한 부분만 찾아냅니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 제품 이름은 특정 위치에, 가격은 다른 위치에 있는데, 프로그램이 이 패턴을 학습해서 자동으로 찾아내는 것입니다.

CSS 선택자와 XPath는 HTML에서 원하는 정보를 정확히 찾아내는 도구입니다. CSS 선택자는 비교적 간단해서 많이 사용되며, "제품명 클래스를 가진 모든 항목을 찾아줘"라고 요청하는 방식입니다. 이런 도구들 덕분에 프로그래머가 일일이 위치를 지정하지 않아도 자동으로 데이터를 추출할 수 있습니다.

자바스크립트로 만들어진 페이지 다루기

요즘 많은 웹사이트는 자바스크립트를 사용해서 페이지를 동적으로 만듭니다. 처음에는 빈 페이지처럼 보이다가, 자바스크립트가 실행되면서 콘텐츠가 나타나는 방식입니다. 일반적인 스크래핑 방법으로는 이런 콘텐츠를 가져올 수 없기 때문에, 실제 웹브라우저처럼 작동하는 특별한 도구가 필요합니다.

Selenium은 웹브라우저를 자동으로 조작하는 대표적인 도구입니다. 사람이 마우스로 클릭하고, 스크롤하고, 텍스트를 입력하는 모든 동작을 프로그램이 대신 수행할 수 있습니다. Puppeteer와 Playwright는 화면 없이 백그라운드에서 브라우저를 실행하는 도구로, 더 빠르고 효율적입니다. 이런 도구들은 자바스크립트가 실행되기를 기다렸다가 완성된 페이지에서 데이터를 추출합니다.

웹 스크래핑에 사용되는 도구들

Python: 데이터 분석에 강한 언어

Python은 웹 스크래핑에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 배우기 쉽고, 데이터를 다루는 여러 도구들과 잘 연결되기 때문입니다. BeautifulSoup은 HTML 페이지를 쉽게 분석할 수 있게 해주는 라이브러리로, 초보자도 빠르게 배울 수 있습니다. "이 페이지에서 모든 링크를 찾아줘" 같은 명령을 간단하게 작성할 수 있습니다.

Scrapy는 대규모 스크래핑 프로젝트에 적합한 프레임워크입니다. 한 번에 여러 페이지를 동시에 처리할 수 있어서, 수천 개의 페이지에서 데이터를 수집할 때 매우 빠릅니다. Requests는 웹페이지를 가져오는 가장 기본적인 도구로, 간단한 페이지에서 정보를 수집할 때 사용합니다.

JavaScript: 웹 기술과 자연스럽게 연결

JavaScript는 웹 개발에 사용되는 언어이기 때문에, 웹 기술과 자연스럽게 연결됩니다. Puppeteer는 구글 크롬 팀이 만든 도구로, 크롬 브라우저를 자동으로 조작할 수 있습니다. 웹페이지의 스크린샷을 찍거나, PDF로 저장하거나, 자동으로 양식을 채우는 작업을 할 수 있습니다.

Playwright는 마이크로소프트가 만든 도구로, 크롬뿐만 아니라 파이어폭스, 사파리 등 여러 브라우저에서 작동합니다. Python, Java에서도 사용할 수 있어서 더 유연합니다. Cheerio는 Node.js 환경에서 빠르게 HTML을 분석하는 라이브러리로, 간단한 데이터 추출에 효율적입니다.

웹사이트가 스크래핑을 제한하는 방법

정상적인 접근 제한

많은 웹사이트는 자동화된 프로그램의 접근을 제한합니다. 이는 서버에 과도한 부담을 주거나, 콘텐츠를 무단으로 사용하는 것을 방지하기 위함입니다. CAPTCHA는 "나는 로봇이 아닙니다"라고 표시되는 확인 절차로, 사람과 프로그램을 구분하기 위해 사용됩니다. 왜곡된 글자를 읽거나, 특정 이미지를 선택하는 방식으로 작동합니다.

요청 속도 제한은 동일한 사용자가 짧은 시간에 너무 많은 페이지를 요청하면 차단하는 방법입니다. 일반 사용자는 1분에 몇 페이지만 볼 수 있는데, 프로그램은 수백 페이지를 요청할 수 있기 때문입니다. IP 주소 차단은 의심스러운 활동을 하는 IP 주소의 접근을 막는 방식입니다.

robots.txt 파일 준수하기

robots.txt는 웹사이트가 "이 부분은 자동 수집을 허용하지만, 저 부분은 안 됩니다"라고 알려주는 파일입니다. 예를 들어, 뉴스 사이트가 기사는 수집해도 되지만 관리자 페이지는 수집하면 안 된다고 명시할 수 있습니다. 이 파일은 웹사이트 주소 뒤에 /robots.txt를 붙이면 볼 수 있습니다.

robots.txt를 존중하는 것은 윤리적 스크래핑의 기본입니다. 이 규칙을 무시하면 IP가 차단되거나 법적 문제가 발생할 수 있습니다. 웹사이트 운영자도 서버 자원을 관리해야 하고, 데이터를 보호할 권리가 있기 때문에, 정해진 규칙을 따르는 것이 중요합니다.

RPA와 웹 스크래핑의 결합

자동화의 시너지 효과

RPA는 사람이 컴퓨터에서 하는 반복 작업을 자동화하는 기술입니다. 웹 스크래핑과 결합하면 강력한 자동화 시스템을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 매일 아침 경쟁사 웹사이트에서 제품 가격을 수집하고, 이를 엑셀 파일에 정리한 다음, 가격이 변동된 제품이 있으면 담당자에게 이메일을 보내는 전체 과정을 자동화할 수 있습니다.

전통적인 방법으로는 사람이 직접 여러 웹사이트를 방문해서 정보를 복사하고 붙여넣어야 했습니다. 하지만 RPA 스크래핑을 사용하면 이 과정이 완전히 자동화되어, 몇 시간 걸리던 작업이 몇 분 만에 완료됩니다. 게다가 사람의 실수(잘못 복사하거나 누락하는 것)가 없어서 정확도가 매우 높습니다.

비즈니스 가치

RPA 웹 스크래핑의 가장 큰 장점은 시간과 비용 절약입니다. 한 북미 통신 회사는 RPA를 도입해서 월 100만 달러 이상의 비용을 절감했습니다. 글로벌 은행은 데이터 입력 작업의 85%를 자동화해서 운영 비용을 50% 줄이고, 작업 속도를 20배 향상시켰습니다. 이런 사례들은 RPA 스크래핑이 단순히 편리한 것을 넘어서 실질적인 경제적 가치를 창출한다는 것을 보여줍니다.

ROI(투자 수익률)는 보통 1년 이내에 회수됩니다. 예를 들어, RPA 시스템 구축에 17만 달러를 투자하고 연간 28만 달러의 비용을 절감하면, 약 7개월 만에 투자금을 회수하고 그 이후부터는 순수익이 발생합니다. 직원들도 단순 반복 작업에서 벗어나 더 창의적이고 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

실제로 어떻게 활용될까요?

전자상거래와 가격 비교

온라인 쇼핑몰들은 웹 스크래핑을 활용해서 경쟁사의 가격을 실시간으로 모니터링합니다. 예를 들어, A쇼핑몰이 인기 상품의 가격을 내리면, B쇼핑몰도 자동으로 감지해서 가격을 조정할 수 있습니다. 한 미용 소매업체는 경쟁사의 재고 상황을 스크래핑해서, 경쟁사에 재고가 없는 제품을 적극적으로 홍보해 매출을 두 배로 늘렸습니다.

가격 비교 사이트도 웹 스크래핑을 사용합니다. 여러 쇼핑몰의 동일 상품 가격을 자동으로 수집해서, 소비자들에게 가장 저렴한 곳을 알려줍니다. 재고 관리에도 활용되는데, 인기 상품이 품절되기 전에 미리 발주하거나, 재고가 많이 남은 상품의 프로모션을 계획할 수 있습니다.

시장 조사와 트렌드 분석

기업들은 고객 리뷰를 스크래핑해서 제품 개선점을 찾습니다. 수천 개의 리뷰를 사람이 일일이 읽는 것은 불가능하지만, 스크래핑으로 모든 리뷰를 수집한 후 자주 언급되는 단어나 문제점을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 한 전자제품 제조업체는 고객 리뷰 10만 건을 스크래핑하여 분석한 결과, 배터리 수명에 대한 불만이 가장 많다는 것을 발견하고 다음 모델에서 배터리 용량을 30% 증가시켜 고객 만족도를 크게 향상시켰습니다.

브랜드 모니터링은 온라인에서 자사 브랜드가 어떻게 언급되는지 추적하는 것입니다. 부정적인 반응이 나타나면 빠르게 대응할 수 있습니다. 소셜 미디어, 뉴스 사이트, 포럼 등에서 브랜드 언급을 실시간으로 수집하여, 위기 상황을 조기에 발견하고 즉각적인 대응 전략을 수립할 수 있습니다. 또한 경쟁사와의 브랜드 인지도를 비교하거나, 마케팅 캠페인의 효과를 측정하는 데에도 활용됩니다.

영업에서 '리드' 확보는 잠재 고객을 찾는 작업입니다. 예를 들어, B2B 영업을 하는 회사가 업계 디렉토리 사이트에서 기업 연락처를 수집해서 영업 대상 목록을 만들 수 있습니다. LinkedIn과 같은 전문 네트워크, 산업 협회 웹사이트, 온라인 비즈니스 디렉토리에서 기업 정보, 의사결정권자 연락처, 회사 규모, 업종 등을 자동으로 수집하여 맞춤형 영업 전략을 수립할 수 있습니다. 이를 통해 영업팀은 더 질 높은 리드에 집중할 수 있게 되어 전환율이 크게 향상됩니다.

뉴스 모니터링은 특정 키워드가 포함된 뉴스를 자동으로 수집해서, 업계 동향을 파악하거나 위기 상황을 조기에 감지하는 데 사용됩니다. 금융권에서는 주요 경제 지표, 규제 변화, 경쟁사 동향을 실시간으로 모니터링하여 투자 결정에 활용합니다. PR 팀은 자사 관련 뉴스를 추적하여 언론 대응 전략을 수립하고, 연구 기관은 특정 분야의 최신 연구 동향을 파악하는 데 활용합니다.

AI 학습 데이터 수집

인공지능 모델을 학습시키려면 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 웹 스크래핑은 이미지, 텍스트, 비디오 같은 다양한 데이터를 효율적으로 수집하는 방법입니다. 예를 들어, 자동차를 인식하는 AI를 만들려면 수만 장의 자동차 사진이 필요한데, 인터넷에서 자동으로 수집할 수 있습니다.

자연어 처리(NLP) 모델은 웹에서 수집한 텍스트로 학습됩니다. 번역 프로그램, 챗봇, 요약 도구 등이 모두 웹 스크래핑으로 수집된 데이터를 기반으로 발전했습니다. 감정 분석은 고객 리뷰나 소셜 미디어 댓글을 분석해서 긍정적인지 부정적인지 판단하는 기술로, 이것도 스크래핑된 데이터로 학습됩니다.

스크래핑 성능을 높이는 방법

동시에 여러 작업 처리하기

웹 스크래핑에서 가장 시간이 오래 걸리는 부분은 웹사이트 응답을 기다리는 것입니다. 한 번에 한 페이지씩 요청하면, 각 페이지의 응답을 기다려야 하므로 매우 느립니다. 비동기 프로그래밍은 여러 페이지를 동시에 요청해서 대기 시간을 줄이는 방법입니다. 마치 여러 창구에 동시에 서류를 제출하는 것과 비슷합니다.

한 연구에서 5만 개의 제품 페이지를 스크래핑했을 때, 순차적 방식은 8.5시간이 걸렸지만 비동기 방식은 1.2시간만에 완료되었습니다. 86%의 시간 절약이며, 같은 자원으로 7배 빠른 결과를 얻은 것입니다. Python의 asyncio와 JavaScript의 async/await 같은 기술이 이를 가능하게 합니다.

데이터를 어떻게 저장할까요?

수집한 데이터는 목적에 맞는 형식으로 저장해야 합니다. CSV(엑셀 파일)는 가장 간단한 형식으로, 표 형태의 데이터에 적합합니다. 제품명, 가격, 재고 같은 정보를 행과 열로 정리할 수 있어서 엑셀에서 바로 열어볼 수 있습니다. 하지만 복잡한 구조의 데이터(예: 한 제품에 여러 옵션이 있는 경우)를 표현하기는 어렵습니다.

JSON은 계층적 데이터를 저장하기에 좋습니다. 웹사이트의 구조가 복잡하거나, 일부 항목에만 특정 정보가 있을 때 유용합니다. 예를 들어, 어떤 제품은 리뷰가 100개 있고 어떤 제품은 5개만 있을 때, JSON은 이를 자연스럽게 표현할 수 있습니다. 프로그래밍에서도 다루기 쉬워서 많이 사용됩니다.

대량의 데이터는 데이터베이스에 저장하는 것이 좋습니다. 데이터베이스는 빠른 검색, 중복 제거, 데이터 관계 관리 등 다양한 기능을 제공합니다. 클라우드 스토리지(Google Drive, Dropbox 등)에 자동으로 업로드하도록 설정하면 어디서나 데이터에 접근할 수 있습니다.

합법적이고 윤리적으로 사용하기

법적 고려사항

웹 스크래핑의 합법성은 무엇을, 어떻게, 왜 수집하느냐에 달려 있습니다. 일반적으로 공개된 정보를 수집하는 것은 합법이지만, 웹사이트의 이용 약관과 robots.txt 파일을 반드시 확인해야 합니다. 일부 웹사이트는 이용 약관에서 자동화된 데이터 수집을 명시적으로 금지하고 있습니다.

개인정보 보호는 특히 중요합니다. 유럽의 GDPR이나 한국의 개인정보보호법은 개인 데이터 수집과 처리에 엄격한 규제를 적용합니다. 이름, 이메일, 전화번호 같은 개인정보를 수집할 때는 법적 근거가 있어야 하고, 적절한 보안 조치를 취해야 합니다. 저작권도 고려해야 하는데, 웹사이트의 콘텐츠를 무단으로 복제하거나 상업적으로 사용하면 저작권 침해가 될 수 있습니다.

윤리적 실천 방법

법을 지키는 것 외에도 윤리적으로 스크래핑하는 것이 중요합니다. 웹사이트 서버에 부담을 주지 않도록 요청 사이에 적절한 간격을 두어야 합니다. 1초에 수십 개의 페이지를 요청하면 서버가 과부하될 수 있고, 다른 정상적인 사용자들의 접속에도 영향을 줍니다.

필요한 만큼만 수집하는 것도 중요합니다. 프로젝트에 필요한 정보만 수집하고, 불필요한 데이터는 수집하지 않습니다. API 우선 사용은 웹사이트가 공식 API를 제공하면 스크래핑 대신 API를 사용하는 것이 좋습니다. API는 웹사이트가 의도적으로 데이터 접근을 허용하는 방법이므로 더 안전하고 안정적입니다.

투명성 유지는 스크래핑 목적과 방법을 명확히 하고, 필요시 웹사이트 운영자에게 허가를 구하는 것입니다. 대규모 스크래핑 프로젝트를 시작하기 전에 웹사이트 담당자에게 연락해서 허가를 받으면 법적 문제를 예방할 수 있습니다. 수집한 데이터는 안전하게 보관하고, 더 이상 필요하지 않으면 삭제해야 합니다.

웹 스크래핑 도구의 한계와 주의점

1. 웹사이트 구조 변경에 취약

웹 스크래핑 도구들은 웹사이트의 HTML 구조나 레이아웃에 맞춰 데이터를 추출합니다. 하지만 웹사이트가 갑자기 구조를 바꾸거나 리뉴얼을 진행하면, 기존 코드가 제대로 동작하지 않을 수 있습니다. 따라서 장기적으로 운영되는 스크래핑 프로젝트라면 지속적인 유지보수와 코드 업데이트가 꼭 필요합니다.

2. 동적 콘텐츠·복잡한 Javascript 처리의 난관

BeautifulSoup이나 Scrapy 같은 Python 도구들은 정적인 HTML 페이지에는 강하지만, 자바스크립트로 동적으로 생성되는 콘텐츠나 클릭·로그인 등 복잡한 사용자 행동까지 처리해야 할 때는 한계가 있습니다. 이럴 땐 Selenium, Puppeteer, Playwright 같은 브라우저 자동화 도구가 필요하지만, 실행 속도는 느려지고 시스템 리소스도 더 요구됩니다.

3. 서버 부담 및 요청 제한

지나치게 빠른 속도로 많은 데이터를 요청하면 웹사이트 서버에 부담을 줄 수 있고, 심한 경우 IP가 차단될 위험도 있습니다. 실제로 많은 스크래핑 툴은 요청 속도 제한, 프록시 활용, robots.txt 준수 등 서버에 무리를 주지 않는 안전장치를 반드시 적용해야 합니다.

4. 데이터 정확성과 신뢰성 확보의 어려움

웹 스크래핑으로 추출한 데이터는 웹사이트에 오류나 불완전함이 있으면 잘못된 정보가 포함될 수 있습니다. 수집 데이터의 정확성과 품질을 검증하는 과정도 필요하며, 예외 케이스나 특수한 상황까지 충분히 테스트해야 합니다.

2025년 시장 전망

급성장하는 시장

웹 스크래핑 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 2025년 5억 달러 규모에서 2035년 20억 달러 규모로, 매년 약 15%씩 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 기업들이 데이터 기반 의사결정을 중요하게 여기고, AI 학습에 필요한 데이터 수요가 증가하고 있기 때문입니다.

북미가 가장 큰 시장이며, 금융, 전자상거래, 헬스케어 분야에서 활발하게 사용됩니다. 가격 모니터링은 가장 빠르게 성장하는 활용 분야로, 연 19.8% 성장하고 있습니다. 온라인 소매업체들이 실시간 가격 조정을 통해 경쟁력을 유지하려는 수요가 높기 때문입니다.

새로운 기술 트렌드

AI 통합은 웹 스크래핑의 미래를 바꾸고 있습니다. AI는 웹페이지 구조를 자동으로 분석하고, 필요한 데이터를 스스로 찾아냅니다. 사람이 일일이 어떤 데이터를 어디서 가져올지 지정하지 않아도, AI가 학습해서 자동으로 처리하는 것입니다. 데이터 정제도 AI가 담당해서 오류를 자동으로 수정하고, 중복을 제거하며, 형식을 통일합니다.

노코드/로우코드 플랫폼은 프로그래밍 지식이 없는 사람도 스크래핑을 할 수 있게 만들어줍니다. 마우스로 클릭해서 원하는 데이터를 선택하면, 자동으로 스크래핑 코드가 생성됩니다. 이는 IT 부서뿐만 아니라 마케팅, 영업, 기획 부서 직원들도 직접 데이터를 수집할 수 있게 합니다.

실시간 데이터에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 과거에는 하루에 한 번 데이터를 수집했다면, 이제는 몇 분마다 데이터를 업데이트해야 하는 경우가 많습니다. 주식 가격, 환율, 뉴스 같은 정보는 실시간으로 변하기 때문에, 빠른 스크래핑 기술이 필요합니다.

한국 시장의 특징

한국은 온라인 쇼핑 인프라가 매우 발달한 나라입니다. 쿠팡, 네이버 스마트스토어, 지마켓, 11번가 같은 플랫폼이 시장을 주도하고 있습니다. 네이버는 한국 검색 시장의 60% 이상을 차지하며, 수많은 쇼핑몰과 블로그가 네이버 플랫폼에 있습니다.

한국 웹사이트는 모바일 우선 디자인, 동적 로딩, 복잡한 구조 등의 특징이 있어서 스크래핑이 쉽지 않습니다. 하지만 자동화된 스크래핑 시스템을 구축하면 매일 수천 개의 제품 가격 데이터를 수집해서 시장 트렌드를 분석하고 가격 전략을 수립할 수 있습니다.

웹 스크래핑은 IT 환경에서 필수

웹 스크래핑과 크롤링은 이제 비즈니스에서 필수적인 기술이 되었습니다. 경쟁사 가격 모니터링부터 AI 학습 데이터 수집까지, 활용 범위가 매우 넓습니다. Python과 JavaScript 같은 프로그래밍 언어와 다양한 도구들이 스크래핑을 더 쉽고 효율적으로 만들어주고 있습니다.

하지만 기술적 능력만큼이나 법적·윤리적 책임도 중요합니다. 웹사이트의 규칙을 존중하고, 서버에 부담을 주지 않으며, 개인정보를 보호하는 것이 지속 가능한 스크래핑의 핵심입니다. RPA와 결합하면 데이터 수집부터 처리, 활용까지 전체 과정을 자동화하여 업무 효율을 크게 높일 수 있습니다.

앞으로 AI 통합, 노코드 플랫폼, 실시간 데이터 처리가 웹 스크래핑의 주요 트렌드가 될 것입니다. 연 15%씩 성장하는 시장 규모는 이 기술의 중요성이 계속 커지고 있음을 보여줍니다. 적절한 도구와 윤리적 접근 방식을 갖춘다면, 웹 스크래핑은 비즈니스 성장을 위한 강력한 무기가 될 것입니다.