웹·문서·이미지에서 데이터 뽑아 정규화까지: ETL 자동화의 실무

데이터는 수집보다 정리에서 승부가 갈린다. 스크레이핑, 문서 파서, 이미지 OCR을 결합해
ETL(Extract-Transform-Load) 파이프라인을 구축하면 분석과 의사결정 속도가 달라진다.

변환 규칙의 원칙

• 스키마 우선: 필드 정의→유효성→예외 처리 순으로 설계.
• 불변 로그: 원시→정제 간 해시를 저장해 추적성을 확보.
• 샘플 기준: 전체의 5%로 규칙을 검증한 뒤 확장.

도구 비교 표

입력 타입	수집	변환	적재
웹	크롤러	파서/정규표현식	DB/시트
PDF	배치 파서	테이블 인식	CSV/DB
이미지	OCR	후처리(정규화)	시트

품질 보증 체크

1. 중복률, 누락률, 범위 오류를 자동 리포트.
2. 필수 필드 결측 시 예외 큐에 적재.
3. 주기적 샘플링으로 휴먼 리뷰.

자주 묻는 질문

웹 스크레이핑의 법적 고려

Robots.txt와 약관을 준수하고, 요청 빈도 제한과 캐시를 둔다.

PDF 표 인식 실패 시

템플릿 기반/딥러닝 기반 병행과 수동 보정 UI가 필요하다.

OCR 오류를 줄이는 방법

사전 전처리(디스큐, 노이즈 제거)와 사전·후처리 사전 구축.

스키마 변경은 어떻게 관리하나

버전 관리와 마이그레이션 스크립트를 표준화한다.

데이터 계보는 왜 중요한가

의사결정의 신뢰를 설명 가능하게 만들기 때문이다.

비용 최적화는

주간 배치와 온디맨드의 혼합으로 피크 비용을 낮춘다.

현업 도입 장벽

시작은 스프레드시트 연결과 단순 규칙부터, 점진적 확장 전략을 취한다.