데이터 분석/데이터 사이언스

데이터 수집 (Data Collection) - 4. 데이터 수집 도구 및 기술 (Data Collection Tools and Technologies)

개발_노트 2025. 3. 20. 19:36

4. 데이터 수집 도구 및 기술 (Data Collection Tools and Technologies)

데이터를 효율적으로 수집하려면 다양한 도구와 기술을 활용해야 한다.
웹 스크래핑, 데이터베이스 쿼리, API 요청, 자동화 스크립트, 클라우드 기반 데이터 수집 등 각 방법에 맞는 도구가 있으며,
이러한 기술을 조합하면 데이터 수집을 보다 체계적이고 효율적으로 수행할 수 있다.

4.1 웹 스크래핑 도구 (Web Scraping Tools)

웹 스크래핑(Web Scraping)은 웹페이지에서 데이터를 자동으로 추출하는 기법으로, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium과 같은 도구를 활용한다.

✅ 웹 스크래핑 도구 비교

도구 특징 주요 활용
BeautifulSoup HTML/XML 파싱, 간단한 웹페이지 크롤링 뉴스 기사 수집, 간단한 데이터 추출
Scrapy 대규모 크롤링 프레임워크, 빠르고 확장 가능 대형 웹사이트 데이터 수집, API 크롤링
Selenium 브라우저 자동화, 동적 웹페이지 크롤링 가능 자바스크립트 기반 웹사이트 데이터 수집

📌 BeautifulSoup

BeautifulSoup은 Python의 대표적인 HTML/XML 파싱 라이브러리로, 웹페이지에서 특정 데이터를 추출하는 데 유용하다.

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 특정 태그 가져오기
titles = soup.find_all('h2')
for title in titles:
    print(title.text)

✅ 주요 특징

  • 간단한 웹페이지의 텍스트 데이터 추출에 적합
  • HTML/XML 파싱 용이
  • 동적 웹페이지(JavaScript 렌더링) 처리 불가능

📌 Scrapy

Scrapy는 대규모 웹사이트에서 데이터를 빠르게 수집할 수 있는 Python 프레임워크다.

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = "example"
    start_urls = ["https://example.com"]

    def parse(self, response):
        for title in response.css('h2::text').getall():
            yield {"title": title}

✅ 주요 특징

  • 빠르고 효율적인 크롤링
  • API 크롤링 및 확장성 높은 아키텍처
  • 비동기 요청 처리 가능

📌 Selenium

Selenium은 웹 브라우저 자동화를 위한 도구로, JavaScript 기반 웹페이지의 데이터도 크롤링할 수 있다.

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")

titles = driver.find_elements_by_tag_name('h2')
for title in titles:
    print(title.text)

driver.quit()

✅ 주요 특징

  • 동적 웹사이트(JavaScript 렌더링된 페이지) 크롤링 가능
  • 사용자 입력 및 버튼 클릭 자동화 가능
  • 실행 속도가 상대적으로 느림

4.2 데이터베이스 쿼리 (SQL, NoSQL)

데이터베이스에서 필요한 데이터를 검색하고 수집하기 위해 SQL 또는 NoSQL 쿼리를 활용한다.

✅ SQL (Structured Query Language)

SQL은 정형 데이터를 다루는 관계형 데이터베이스(RDB)에서 사용된다.

SELECT name, age FROM users WHERE age > 30;

✅ SQL 주요 데이터베이스

  • MySQL: 오픈소스, 빠른 성능
  • PostgreSQL: ACID 트랜잭션 지원, 확장성 높음
  • SQLite: 가벼운 파일 기반 데이터베이스

✅ NoSQL (Not Only SQL)

NoSQL 데이터베이스는 JSON, 키-값 저장 방식 등 비정형 데이터를 저장하는 데 최적화되어 있다.

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["mydatabase"]
collection = db["users"]

data = collection.find({"age": {"$gt": 30}})
for user in data:
    print(user)

✅ NoSQL 주요 데이터베이스

  • MongoDB: JSON 기반 문서 저장 방식
  • Cassandra: 분산 환경에 강한 NoSQL
  • Redis: 빠른 키-값 저장 방식

4.3 API 요청 (REST API, GraphQL)

API(Application Programming Interface)를 사용하면 공식적으로 제공되는 데이터를 쉽게 수집할 수 있다.

✅ REST API

REST API는 가장 널리 사용되는 방식으로, 데이터를 JSON 또는 XML 형태로 반환한다.

import requests

url = "https://api.example.com/data"
response = requests.get(url)
data = response.json()

print(data)

✅ REST API 주요 특징

  • GET, POST, PUT, DELETE 요청 지원
  • 간단한 구조, 빠른 처리 속도
  • 대부분의 웹 서비스에서 제공

✅ GraphQL

GraphQL은 REST보다 유연한 API로, 필요한 데이터만 선택하여 요청할 수 있다.

import requests

query = """
{
  user(id: "1") {
    name
    age
  }
}
"""

url = "https://api.example.com/graphql"
response = requests.post(url, json={"query": query})
print(response.json())

✅ GraphQL 주요 특징

  • 클라이언트가 필요한 데이터만 요청 가능
  • 중복 요청 방지 및 성능 최적화
  • API 데이터 설계가 REST보다 유연함

4.4 데이터 수집 자동화 (Python, R, Bash 스크립트)

자동화 스크립트를 사용하면 주기적으로 데이터를 수집하고 저장할 수 있다.

✅ Python 자동화 예시 (크론 작업 설정 가능)

import schedule
import time

def collect_data():
    print("데이터 수집 중...")

schedule.every(1).hour.do(collect_data)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

✅ Bash 스크립트 예시 (리눅스 서버에서 주기적으로 실행)

#!/bin/bash
while true
do
  echo "데이터 수집 실행 중..."
  sleep 3600
done

✅ R을 활용한 데이터 수집 예시 (웹 데이터 분석용)

library(httr)
response <- GET("https://api.example.com/data")
print(content(response, "text"))

4.5 클라우드 기반 데이터 수집 (AWS, Google Cloud, Azure)

클라우드 서비스를 활용하면 대량의 데이터를 저장하고 실시간으로 수집할 수 있다.

✅ 주요 클라우드 데이터 서비스

플랫폼 주요 서비스
AWS S3, Lambda, Glue, Redshift
Google Cloud BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub
Azure Blob Storage, Data Lake, SQL Database

✅ AWS S3에 데이터 업로드하는 Python 코드

import boto3

s3 = boto3.client('s3')
s3.upload_file("local_file.csv", "my-bucket", "data.csv")

✅ Google Cloud BigQuery에서 데이터 조회

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()
query = "SELECT * FROM mydataset.mytable"
df = client.query(query).to_dataframe()
print(df)

📌 결론

데이터 수집을 위해서는 웹 스크래핑 도구(BeautifulSoup, Scrapy, Selenium), 데이터베이스 쿼리(SQL, NoSQL), API 요청(REST, GraphQL), 자동화 스크립트(Python, R, Bash), 클라우드 서비스(AWS, Google Cloud, Azure) 등을 활용할 수 있다.
각 방법의 특성을 파악하여 적절한 도구를 선택하면 효율적인 데이터 수집이 가능하다.