데이터 추출이란 무엇인가요?
데이터 추출은 정보 소스에서 특정 데이터를 수집하여 이를 더욱 세분화하고 비즈니스 프로세스 및 분석에 사용하는 과정입니다.
데이터 추출은 정형 데이터 소스와 비정형 데이터 소스 모두의 모든 유형의 데이터에 적용됩니다. 데이터베이스 및 스프레드시트와 같은 정형 데이터 소스는 체계적으로 정리되어 쉽게 접근할 수 있는 반면, 웹사이트, API, 로그 파일, 이미지, 텍스트 파일과 같은 비정형 데이터 소스는 보다 고급 추출 방법이 필요합니다.
데이터 추출의 이점.
향상된 의사결정:
데이터 추출을 통해 데이터 기반의 의사 결정에 필요한 최신 정보를 제공하여 비즈니스 전략과 성과를 개선할 수 있습니다.
더 나은 데이터 품질:
자동화된 데이터 추출을 통해 데이터 마이그레이션 및 서식 지정 시 발생하는 오류를 최소화하여 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.
향상된 효율성:
자동화된 데이터 추출은 끊임없이 고속으로 이루어지므로 시간이 절약되고 직원들이 전략적이고 가치가 높은 활동에 집중할 수 있습니다.
새로운 가치 창출:
데이터 추출을 통해 기존에는 사용할 수 없었던 파일과 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 발견하여 잠재 데이터를 타겟 리드와 운영 비용과 같은 귀중한 리소스로 변환할 수 있습니다.
AI와 머신 러닝의 효율적인 활용:
데이터 추출은 모든 유형의 데이터를 체계적이고 중앙화된 정보 저장소로 정제함으로써 AI 모델을 훈련할 때 매우 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다.
더욱 심화된 비즈니스 인텔리전스:
비즈니스 인텔리전스 이니셔티브를 지원하고, 기업이 데이터에서 인사이트를 얻어 혁신과 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 돕습니다.
비용 절감:
데이터 관리에 필요한 수동 작업을 줄이거나 없애서 상당한 리소스와 비용을 절감합니다.
대규모 데이터 처리:
데이터 추출 소프트웨어는 다양한 소스에서 나오는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 예상치 못한 양의 변화를 포함하여 증가하는 데이터 양도 원활하게 처리할 수 있습니다.
데이터 추출 및 ETL.
추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스는 정보를 수집하고, 활용성을 향상시키고, 이를 데이터 생태계에 통합하는 3단계 전략입니다.
데이터 추출부터 시작하는 이 첫 번째 단계에는 정보 소스를 활용하여 필수 데이터를 수집하는 작업이 포함됩니다. 입력 품질이 최종 제품에 영향을 미치는 방식과 마찬가지로, 포괄적이고 신뢰할 수 있는 데이터를 추출하는 것이 전체 ETL 워크플로의 성공을 위한 토대를 마련합니다. 변환 단계에서는 추출된 원시 데이터를 비즈니스 목표에 맞게 정제합니다. 데이터 변환은 의도한 용도에 맞게 데이터를 조정하고, 프로세스에서 불필요한 구성 요소를 제거하여 가치를 더합니다. 로드 단계는 데이터를 대상지(일반적으로 데이터베이스)에 전달하는 것을 의미하며, 데이터는 비즈니스 프로세스, 계획 및 분석에 사용할 준비가 됩니다.
ETL 프로세스의 각 단계는 모두 필수적이지만, 데이터 추출은 효과적인 데이터 변환과 다운스트림 통합을 가능하게 하는 첫 번째 기본 단계입니다.
데이터 소스:
추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스를 시작하기 전에 데이터 소스를 식별해야 합니다. ETL 도구는 구조화된 데이터베이스, CRM 시스템을 비롯한 다양한 소스에서 원시 데이터를 추출할 수 있으며, 이메일, 웹사이트와 같은 비구조화된 소스에서도 원시 데이터를 추출할 수 있습니다.
데이터 추출:
이는 ETL 프로세스의 첫 번째 단계입니다. ETL 도구는 식별된 소스에서 원시 데이터를 추출하여 스테이징 영역에 일시적으로 저장합니다. 데이터 소스와 목적에 따라 프로세스에서 전체 추출이나 증분 추출을 사용할 수 있습니다. 마찬가지로, 추출 빈도는 실시간이냐 일정 간격이냐에 따라 달라지며, 이는 비즈니스 프로세스나 목표의 구체적인 요구 사항에 따라 달라집니다.
데이터 변환:
데이터가 추출되면 변환 단계를 거쳐 원시 정보를 정리, 구성, 통합합니다. 데이터는 데이터 정리, 중복 데이터 제거, 재포맷 등 다양한 변환 과정을 거칠 수 있습니다.
데이터 로딩:
ETL 프로세스의 마지막 단계는 변환된 데이터를 로드하는 것입니다. 이 데이터는 정제되고 오류가 없으며 대상 데이터 웨어하우스로 전송되어 저장됩니다. 데이터 볼륨과 비즈니스 요구 사항에 따라 모든 데이터를 한 번에 로딩하거나 점진적으로 로딩할 수 있습니다. 로드가 완료되면 데이터를 검색하여 분석할 수 있습니다.
데이터 추출 방법 및 도구.
자동화는 사용 가능한 데이터에 한해서만 가능하며, 효과적인 데이터 추출과 구성이 대부분의 비즈니스 프로세스를 자동화하는 핵심 요소입니다. 다양한 형식의 데이터 소스에서 정보를 수집하기 위해 다양한 데이터 추출 방법과 도구가 사용됩니다. 특히, 이메일이나 비즈니스 문서와 같은 비정형 소스에서 데이터를 수집하려면 AI 기반 지능형 자동화 기술이 필요합니다.
정형화된 데이터 추출
미리 정리된 형식과 쉬운 접근성을 특징으로 하는 정형화된 데이터는 일반적으로 데이터베이스, 스프레드시트, CRM(고객 관계 관리) 시스템에 저장됩니다. 정형화된 데이터를 추출하는 것은 일반적으로 간단한 작업이며 SQL 쿼리, API 호출, 특정 데이터베이스 관리 도구 등 다양한 기술을 사용합니다.
그러나 정형화된 데이터에는 여전히 데이터 추출의 과제가 있습니다. 데이터 양이 많으면 추출 프로세스가 느려질 수 있으며, 분리된 시스템에 분산된 데이터는 통합에 복잡성을 초래할 수 있습니다. 고객 정보와 같은 민감한 데이터를 추출하는 데는 개인 정보 보호, 규정 준수 및 보안 문제가 따릅니다.
정형화된 데이터 추출의 일반적인 방법:
- SQL(정형화된 쿼리 언어)은 관계형 데이터베이스와 상호작용하는 데 사용되는 표준 언어입니다. SQL 쿼리는 데이터를 추출, 조작, 관리하는 강력한 도구입니다.
- API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용하면 시스템 간에 프로그래밍 방식으로 통신하고 데이터를 교환할 수 있습니다. 이는 클라우드 기반 애플리케이션과 서비스에서 데이터를 추출하는 데 필수적입니다.
- 데이터베이스 관리 도구는 정형화된 소스에서 데이터를 관리하고 추출하는 데 특화되어 있으며, 일반적으로 사용자 친화적인 인터페이스와 보다 고급 기능을 추가로 제공합니다. 전문적인 데이터 추출 도구는 다음과 같습니다.
- ETL 도구: 데이터 추출, 변환, 데이터웨어하우스에 대한 로딩 프로세스를 자동화.
- 데이터 통합 플랫폼: 여러 정형화된 소스의 데이터를 단일 시스템으로 통합하는 것을 용이하게 함.
- CRM 데이터 추출기: 분석 및 보고를 위해 CRM 시스템에서 데이터를 가져옴.
반정형 데이터 추출
정형화된 데이터와 달리 반정형 데이터는 고정된 스키마를 따르지 않지만 조직적 계층을 제공하는 태그와 마커를 포함합니다. 반정형 데이터의 일반적인 소스로는 XML 파일, JSON 파일, 웹 데이터가 있습니다.
반정형 데이터를 추출하는 것은 데이터의 가변성과 다양성으로 인해 고유한 과제에 직면하게 되며, 이로 인해 표준화와 정규화를 달성하기가 더 복잡해집니다. 비정형 데이터와 마찬가지로, 반정형 데이터는 엄청난 양과 속도로 생성되므로 지속적인 데이터 추출이 더욱 어려워질 수 있습니다. 또한 XML 및 JSON 파일과 같은 일부 데이터 형식은 특정 구문 분석 기술을 적용해야 하는 중첩 구조를 가질 수 있습니다.
반정형 데이터 추출의 일반적인 방법:
- XML(eXtensible Markup Language) 파일은 데이터 표현 및 교환에 널리 사용됩니다. XML 파서는 XML 문서에서 데이터를 읽고 추출하는 데 필수적입니다.
- JSON(JavaScript Object Notation)은 단순성과 가독성이 뛰어나서 널리 사용되는 가벼운 데이터 교환 형식입니다. JSON 데이터 추출기는 JSON 파일을 구문 분석하고 처리합니다.
- 웹 스크래핑은 일반적으로 반정형 형식으로 정보를 제공하는 웹사이트에서 데이터를 추출하는 작업입니다. 웹 스크래핑 도구는 웹 데이터를 검색하는 과정을 자동화합니다.
비정형 데이터 추출
비정형 데이터는 비즈니스 정보의 야생적인 자식입니다. 예측 불가능하지만 엄청난 가치 창출 잠재력을 가지고 있습니다. 그리고 현실적으로 대부분의 데이터는 이메일, 문서, 채팅, 오디오, 비디오, 이미지 파일 등 비정형 형태로 분산되어 있습니다. 비정형 데이터 소스를 활용하여 통찰력을 추출하려면 NLP, OCR, AI 기반 텍스트 분석 도구와 같은 고급 방법과 기술이 필요합니다. 이는 미리 정의된 스키마가 없는 복잡한 데이터를 처리하는 데 내재된 과제를 극복하기 위한 것입니다.
비정형 데이터 추출에 고유한 과제로는 데이터의 양과 다양성, 그리고 데이터의 맥락(채팅 대화에서의 냉소적인 표현이나 맥락에 맞지 않는 용어 사용)이 있으며, 이로 인해 전례 없는 복잡성이 발생합니다. 비정형 데이터 소스에 내재된 노이즈와 변동으로 인해 정확성과 데이터 무결성을 보장하는 것 역시 어려운 일입니다.
비정형 데이터 추출의 일반적인 방법:
- OCR(광학 문자 인식) 기술은 스캔한 종이 문서, PDF, 디지털 이미지 등 다양한 유형의 문서를 편집 및 검색이 가능한 데이터로 변환합니다.
- NLP(자연어 처리)는 비정형 텍스트를 추출하고 이해하는 핵심 기술입니다. NLP에는 여러 가지 기술이 포함됩니다.
- 토큰화: 텍스트를 개별 단어나 구문으로 분해
- NER(명명된 엔터티 인식): 이름, 날짜, 위치 등의 개체를 식별하고 분류합니다.
- 감정 분석: 대중 의견이나 고객 피드백을 알아보기 위해 텍스트 뒤에 숨은 감정을 분석합니다.
- 텍스트 요약: 방대한 문서에서 핵심 요점을 추출합니다.
- 다른 AI 기반 텍스트 분석 도구는 머신 러닝과 딥 러닝 기술을 결합하여 비정형 데이터에서 인사이트를 추출합니다. 이러한 기술에는 대량의 텍스트에서 주요 주제를 식별하기 위한 주제 모델링, 유사한 문서나 텍스트 조각을 그룹화하기 위한 클러스터링, 과거 데이터를 사용하여 미래의 추세를 예측하는 예측 분석 등이 있습니다.
데이터 추출 자동화의 유스케이스.
은행 및 금융 서비스
- 대출 처리: 대출 신청에 자동화된 데이터 추출을 적용하면 대출인의 재정 건전성과 상환 능력을 실시간으로 평가할 수 있습니다.
- 고객 온보딩: 계좌 개설 양식에서 자동으로 데이터를 추출하면 계좌 설정이 가속화됩니다.
- 재무 보고: 데이터 추출 자동화는 정확하고 시기적절한 비용 추적, 예산 책정을 지원합니다.
- KYC(고객확인제도): 계좌 개설 양식에서 고객 정보 추출을 자동화하면 고객의 신원 확인을 가속화할 수 있습니다.
의료
- 의료 기록 관리: 데이터 추출을 자동화하면 의료 기록을 정리하고 관리하는 속도가 빨라지고 환자 정보의 정확성과 접근성이 향상됩니다.
- 행정 효율성: 데이터 추출 자동화를 통해 관리 업무 부담은 줄어들고 정확도와 속도는 높아지며, 직원들은 환자 치료에 집중할 수 있게 됩니다.
- 규정 준수: 데이터 추출은 규정 준수 관련 문서에서 필요한 데이터를 수집하는 프로세스를 자동화합니다.
- EHR(전자 건강 기록): 자동화된 데이터 추출을 통해 전자 건강 기록 도입이 가능해지고, 환자 데이터의 효율적인 저장, 검색 및 공유가 용이해집니다.
보험
- 정책 문서 관리: 보험증권에서 데이터를 자동으로 추출하면 정확한 보험 적용 약관을 보장하는 데 도움이 됩니다.
- 청구 처리: 청구 양식에서 자동으로 데이터를 추출하면 최대한 빨리 사고의 세부 정보를 파악할 수 있습니다.
- 고객 서비스: 커뮤니케이션 기록에 데이터 추출 자동화를 사용하면 고객 서비스 상호작용을 추적하여 전반적인 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.
- 신원 검증: 신원 증명서에서 데이터 추출을 자동화하면 사기를 방지하는 데 도움이 됩니다.
회계 및 재무
- 송장 처리: 데이터 추출은 송장에서 관련 세부 정보를 정확하게 가져와 송장 처리를 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다.
- 세금 규정 준수: 세금 양식에서 데이터를 추출하면 납세 의무와 공시를 올바르게 계산하는 데 도움이 됩니다.
- 재무 보고: 재무제표에서 데이터를 자동으로 추출하면 조직의 재무 상태를 정확히 파악하는 데 도움이 되며, 더 나은 의사 결정과 투명성을 지원할 수 있습니다.
- 구매 주문 처리: 구매 주문서에서 자동으로 데이터를 추출하면 신뢰할 수 있는 구매 기록을 생성하고, 지불 처리를 가속화하며 예산 관리를 지원할 수 있습니다.
데이터 추출 기술의 발전.
더 나은, 더 빠른 데이터 추출
조직에서 비즈니스 데이터의 수집, 입력, 관리는 상당한 수작업을 필요로 했습니다. 데이터 입력 작업만 생각해도 그렇습니다. 따라서 이러한 데이터 추출 프로세스를 간소화하고 가속화하기 위해 OCR과 같은 수 많은 최초의 데이터 추출 자동화 도구가 등장했습니다. SQL과 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스와 같은 도구의 도입과 개선을 통해 데이터 추출을 자동화하여 올바른 정보를 추출하고 데이터를 사용 가능한 형식으로 구성하는 과정이 개선될 수 있었습니다. 그러나 데이터 추출은 여전히 대부분 규칙 기반으로 정형화된 데이터에 의존하고 있습니다.
ML로 구조적인 장벽 허물기
RPA(로보틱 프로세스 자동화)의 도입과 함께 AI와 머신 러닝(ML)의 통합은 데이터 추출 기술에 있어서 큰 혁신을 가져왔습니다. 과거 데이터로부터 학습하여 시간이 지남에 따라 정확도와 효율성을 개선하는 ML 알고리즘을 통해 더욱 다양하고 복잡한 소스에서 데이터를 더 정확하게 추출하는 것이 가능해졌습니다. 이메일이나 송장과 같은 반정형 소스에서 특정 데이터 포인트를 인식하고 추출하도록 훈련된 ML 모델은 데이터 추출에서 수동 개입의 필요성을 크게 줄이고, 데이터 마이닝을 가능하게 하며, 데이터 처리 속도를 획기적으로 높였습니다.
자연어 이해
NLP(자연어 처리) 기술을 적용함으로써 데이터 추출 도구의 범위와 기능이 한층 더 변화되었습니다. NLP 기술을 이용해 인간 언어를 해석하는 능력은 데이터 추출 프로세스에 고객 문의, 비즈니스 문서 등의 비정형 텍스트 데이터를 포함시켜 귀중한 정보를 얻을 수 있다는 것을 의미합니다. NLP 알고리즘은 한 걸음 더 나아가, 비정형 텍스트 데이터의 맥락, 감정 및 의도를 대규모로 이해할 수 있게 해줍니다.
AI + 자동화로 무한한 잠재력 발휘하기
AI, 머신 러닝, NLP, 생성형 AI를 인지 자동화 시스템과 결합하면 최소한의 인간 개입으로 복잡한 데이터 추출 작업을 수행할 가능성이 열립니다. IDP(지능형 문서 처리)와 고급 AI 기반 자동화 시스템은 맥락을 이해하고, 새로운 데이터로부터 학습하고, 변화에 적응할 수 있으므로 오디오, 비디오, 이미지 등의 비정형 데이터 소스를 포함한 거의 모든 데이터 추출 작업을 자동화에 적합합니다. AI 기반 데이터 추출을 통해 조직은 끊임없이 확장되는 데이터 리포지토리에서 통찰력과 가치를 수집하고 활용하여 더욱 심층적인 통찰력을 얻고 데이터 중심 경제에서 혁신을 촉진할 수 있습니다.
데이터 추출 자동화 시작하기.
데이터 소스 식별
추출하는 데이터는 출처에 따라 달라지므로, 데이터 추출 프로세스를 설정하기 위한 명확한 시작점은 데이터 출처를 식별하는 것입니다. 추출을 위한 원본 데이터에는 데이터베이스, 웹사이트, 로그, 심지어 물리적 문서가 포함될 수 있습니다.
데이터 추출 워크플로 설계
추출 프로세스의 각 단계를 살펴보고 워크플로를 계획하고 데이터 처리 및 가공 규칙을 정의합니다. 먼저 데이터 소스에 대한 연결을 설정하고 데이터를 추출, 변환, 검증한 다음, 마지막으로 데이터를 대상에 로드합니다.
개발 및 테스트
데이터 출처에 따라 웹 스크래핑, 데이터베이스 쿼리, API 호출, OCR, 파일 구문 분석, NLP 등 다양한 데이터 추출 도구와 기술을 사용해야 합니다. 샌드박스나 기타 통제된 환경에서 포괄적인 테스트를 계획하고 잠재적인 문제 해결을 지원하기 위해 종단 간 추출 프로세스를 완전히 문서화합니다.
배포 및 일정
최대 생산성과 최소의 방해를 보장하기 위해 특정 간격으로 또는 특정 트리거나 조건에 따라 추출을 실행하도록 예약합니다.
모니터링 및 유지 관리
지속적인 데이터 품질과 정확성을 위해 추출 프로세스를 모니터링합니다. 정기적으로 검토하고 유지 관리하면 데이터 볼륨의 변동이나 소스 형식의 변경으로 인해 예기치 않은 오류나 성능 문제가 발생하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로, 데이터 보안 프로토콜과 규정 준수 검토를 수립하세요.
완벽한 지능형 자동화 솔루션으로 데이터에서 최대한의 가치 추출하기.
Automation Anywhere의 AI + Automation Enterprise System에 내장된 Document Automation으로 가장 진보된 데이터 추출 기능을 활용하세요. 모든 프로세스나 워크플로에 데이터를 원활하게 식별, 수집하고 주입할 수 있게 됩니다.
