[빅데이터 수집] 웹 데이터 추출 | 웹 크롤링(Crawling)과 스크래핑(Scraping) 차이는?

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[빅데이터 수집] 웹 크롤링(Crawling)과 스크래핑(Scraping) 차이는?

아래에서 설명될 내용이지만, 막상 크게 차이가 없습니다.

즉, 동일한 개념입니다.

기존에는 기술적 차이가 보였으나, 현대에 와서 궁극적으로 웹 상의 정보를 수집하는 것이 목적이므로

크롤링과 스크랩핑은 의미상 큰 차이가 없습니다.

현직자에게 웹 크롤러를 제작하거나 웹 스크랩퍼를 제작해달라고 하면

같은 것을 제작해달라는 의미가 되기 때문입니다.

굳이 구분하자면, 본문 내용과 같이 양적으로 크롤링이 더 많은 데이터를 추출하고

스크랩핑이 상대적으로 더 적은 데이터를 추출합니다.

이유는 크롤러는 여러 웹 페이지를 방문하는 기술로 불리지만

웹 스크랩핑은 하나의 페이지에서 추출하는 것으로 불리기 때문입니다.

즉, 크롤링은 동적으로 페이지를 돌아다니며 수집하는 과정을 말하며,

스크랩핑은 하나의 페이지를 정적으로 수집하는 것을 말합니다.

웹 크롤링이란?

웹 크롤링이란, 웹 상의 정보를 수집해가는 것을 말합니다. 왜 크롤링이라고 부르냐면, "크롤링"이라는 용어는 영어로는 "crawl"이라고 표현되며, 거미가 걷듯이 웹 페이지를 기어다니며 필요한 데이터를 수집하는 모습을 비유적으로 나타냅니다. 크롤러 또는 스파이더라고 불리는 프로그램이 웹 사이트를 방문하여 링크를 따라가며 데이터를 수집하므로 이러한 동작을 "크롤링"이라고 부르게 되었습니다.

또한, 웹 크롤링(Web Crawling)은 인터넷 상의 여러 웹 페이지를 자동으로 탐색하고 데이터를 수집하는 과정을 말합니다. 즉, 동적으로 수집을 진행하는 로봇(bot)이 있다고 생각하면 쉽습니다. 웹 크롤링은 큰 규모의 데이터를 수집하는 작업에 주로 활용됩니다. 웹 크롤링을 위해서는 크롤러(또는 스파이더)라고 불리는 프로그램이 사용됩니다. 크롤러는 초기 URL(웹 주소)을 시작으로 다른 페이지로 이동하며, 링크를 따라가고 새로운 페이지를 발견할 때마다 데이터를 수집합니다.

크롤러는 일반적으로 웹 페이지의 HTML 구조를 분석하여 링크를 추출하고, 추출된 링크를 따라가며 새로운 웹 페이지에 접근합니다. 이 과정을 반복하면서 웹 사이트의 여러 페이지를 탐색하고 데이터를 수집합니다.

웹 크롤링은 정적인 페이지 뿐만 아니라 동적인 페이지에서도 데이터를 수집할 수 있습니다. 동적인 페이지는 JavaScript와 같은 클라이언트 사이드 스크립트로 생성되는 페이지로, 웹 브라우저에서 실행될 때 데이터가 동적으로 로드되는 형태입니다. 웹 크롤링에서는 이러한 동적인 페이지에서 필요한 데이터를 수집하기 위해 추가적인 처리를 수행할 수 있습니다.

웹 크롤링은 대규모의 데이터 수집과 분석, 활용에 사용됩니다. 예를 들어, 뉴스 사이트의 모든 기사 제목과 내용을 수집하거나, 온라인 상점의 상품 정보를 수집하는 작업에 사용될 수 있습니다. 수집된 데이터는 데이터베이스에 구축하거나 인덱싱, 검색 엔진 개발 등 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다.

단, 웹 크롤링을 수행할 때는 웹 사이트의 이용 약관을 준수하고, 법적인 제약사항과 저작권, 개인정보 보호 등에 주의해야 합니다.

웹 크롤링은 웹상의 여러 페이지를 자동으로 탐색하고 필요한 데이터를 수집하는 기술입니다.
크롤러 또는 스파이더라고 불리는 프로그램이 웹을 돌며 링크를 따라가며 데이터를 수집합니다.
동적인 웹 페이지에서도 데이터를 수집할 수 있습니다.
크롤링은 큰 규모의 데이터를 수집하는 데 사용되며, 데이터베이스를 구축하거나 인덱싱, 검색 엔진을 개발하는 등 다양한 목적으로 활용될 수 있습니다.
예를 들어, 뉴스 사이트의 모든 기사 제목을 수집하거나, 온라인 상점의 상품 정보를 수집하는 등의 작업에 사용될 수 있습니다.

웹 스크랩핑이란?

웹 스크래핑(Web Scraping)은 웹 페이지에서 원하는 정보를 추출하는 과정을 말합니다. 웹 스크래핑은 정적인 웹 페이지에서 데이터를 수집하는 기술입니다.

웹 페이지는 보통 HTML(HyperText Markup Language)이라는 마크업 언어로 작성되어 있습니다. 웹 스크래핑은 이러한 HTML 문서를 분석하고, 필요한 데이터를 추출하기 위해 필요한 작업을 수행하는 과정입니다.

웹 스크래핑을 위해 사용되는 도구는 다양합니다. 대표적으로는 프로그래밍 언어로 작성된 웹 스크래핑 라이브러리나 프레임워크, 스크래핑 도구, 브라우저 자동화 도구 등이 있습니다. 이러한 도구를 사용하여 웹 페이지의 HTML 구조를 분석하고, 필요한 데이터를 찾아내는 작업을 수행합니다.

웹 스크래핑을 통해 추출할 수 있는 데이터는 다양합니다. 제품 가격, 리뷰, 뉴스 기사, 소셜 미디어의 게시물, 웹 사이트의 특정한 정보 등을 추출할 수 있습니다. 추출된 데이터는 필요에 따라 가공, 저장, 분석하거나 다른 시스템에 전달할 수 있습니다.

웹 스크래핑은 데이터 수집과 자동화에 유용하게 활용되며, 다양한 분야에서 활발히 사용되고 있습니다. 그러나 웹 스크래핑을 사용할 때는 웹 사이트의 이용 약관을 확인하고, 법적인 제약사항과 개인정보 보호 등에 주의해야 합니다.

웹 스크래핑은 웹 페이지에서 원하는 정보를 추출하는 과정을 말합니다.
특정 웹 페이지를 대상으로 하며, 보통 정적인 HTML 페이지에서 데이터를 추출합니다.
스크래핑을 위해서는 웹 페이지의 HTML 구조를 분석하고, 필요한 데이터를 파싱하여 추출합니다.
주로 작은 규모의 데이터를 수집하며, 필요에 따라 데이터를 가공, 저장, 분석하거나 다른 시스템에 전달할 수 있습니다.
예를 들어, 제품 가격, 리뷰, 뉴스 기사 등 특정한 정보를 추출하는 작업에 활용될 수 있습니다..

우크롤링과 스크랩핑의 차이

스크래핑은 특정 웹 페이지에서 필요한 정보를 추출하는 작업에 초점을 맞춘 반면, 웹 크롤링은 여러 웹 페이지를 탐색하고 데이터를 수집하는 큰 규모의 작업에 사용됩니다. 스크래핑은 작은 규모의 데이터 추출과 가공에 주로 사용되며, 크롤링은 대규모의 데이터 수집과 분석, 활용에 사용됩니다.

	웹 스크래핑	웹 크롤링
정의	특정 웹 페이지에서 필요한 정보를 추출하는 작업	여러 웹 페이지를 탐색하고 데이터를 수집하는 작업
대상	주로 정적인 웹 페이지	정적 및 동적인 웹 페이지
목적	작은 규모의 데이터 추출	큰 규모의 데이터 수집
수집 방법	HTML 구조 파싱	링크를 따라가며 데이터 수집
활용	작은 규모의 데이터 가공 및 분석	데이터베이스 구축, 인덱싱, 검색 엔진 개발 등 대규모 활용
사용 예시	한 웹 페이지의 제목, 가격 추출	뉴스 사이트의 모든 기사 제목 수집, 온라인 상점의 상품 정보 수집 등 대량 데이터 수집
작업 단위	한 페이지 또는 몇 개의 페이지	여러 페이지, 도메인 또는 사이트 전체

웹 데이터 추출 단어

데이터 스크래핑
데이터 크롤링
웹 데이터 추출
웹 스크롤링
웹 크롤링 및 스크래핑
웹 데이터 마이닝
웹 스크랩핑
웹 하프파이프
웹 하프파이프 스크랩핑
웹 스크립팅

웹 크롤링을 누가, 왜, 어디서 쓰는 거지?

구글, 네이버, 빙 등의 검색 엔진

구글, 네이버, 빙 등의 검색 엔진은 웹 크롤링을 통해 인터넷에서 수많은 웹 페이지를 수집하고 인덱싱하여 사용자의 검색 쿼리에 따라 적절한 결과를 제공합니다. 검색 엔진은 크롤러를 사용하여 웹 페이지를 크롤링하고 이를 데이터베이스에 저장하여 검색 결과를 생성합니다.

만약 본 블로그를 위 매체들에서 검색해서 들어오셨다면, 해당 검색엔진이 이 블로그 글을 크롤링 해간 것입니다.

빅데이터 분석을 위한 추출

웹 크롤링은 빅데이터 분석을 위한 데이터 수집의 일환으로 사용될 수 있습니다. 특정 웹 사이트나 소셜 미디어 플랫폼의 데이터를 크롤링하여 사용자 행동, 소비 패턴, 트렌드 등의 정보를 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터는 기업이나 조직이 전략적인 결정을 내리거나 시장 동향을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

마케팅을 위한 조사

웹 크롤링은 마케팅 전략을 수립하기 위한 조사에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제품이나 브랜드에 대한 소비자의 의견을 수집하거나 경쟁 업체의 가격과 제품 정보를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 소비자의 요구에 맞는 제품을 개발하거나 경쟁 업체와의 가격 경쟁력을 확인할 수 있습니다.

스마트 스토어등 오픈 마켓 가격 정보 조사

웹 크롤링은 스마트 스토어나 오픈 마켓과 같은 전자상거래 플랫폼에서 가격 정보를 수집하는 데 사용될 수 있습니다. 경쟁 업체의 가격, 할인 정보, 상품 설명 등을 크롤링하여 이를 기반으로 자사의 가격 정책을 조정하거나 마케팅 전략을 개선할 수 있습니다.