왜 데이터 수집 자동화부터 시작해야 할까?
AI 업무 자동화의 첫걸음은 바로 ‘데이터’입니다. 어떤 자동화든, 올바른 입력 데이터 없이는 제대로 작동하지 않습니다. 반복적으로 수집해야 하는 웹 데이터, 폼 입력 데이터, API로 가져오는 비즈니스 정보 등을 수동으로 처리하다 보면 시간과 에너지가 낭비되기 마련입니다.
바로 이 지점에서 ‘데이터 수집 자동화’는 AI 업무 자동화 전체 프로세스를 뒷받침하는 핵심 기초 역량으로 떠오릅니다. 이번 글에서는 실무에서 자주 사용되는 데이터 수집 자동화 방식과 도구를 소개하고, 간단한 실습을 통해 바로 적용할 수 있는 방법까지 안내합니다.
데이터 수집 자동화가 필요한 실무 예시
다음은 자동화 대상이 될 수 있는 대표적인 데이터 수집 사례입니다.
- 경쟁사 가격 및 프로모션 정보 크롤링
- 자사 웹사이트 방문자 피드백 수집 (Google Form 등)
- 소셜미디어 게시물 및 댓글 모니터링
- 고객 지원 채팅 로그 정리
- 외부 API에서 날씨, 금융, 뉴스 등 정보 정기 수집
이러한 작업은 하루에도 수십 건씩 일어나며, 사람 손을 거칠 경우 오류 발생 가능성이 높습니다. AI 업무 자동화의 관점에서 보면, 이 모든 과정이 표준화된 워크플로우로 전환 가능하다는 뜻이기도 합니다.
주요 도구 비교: 데이터 수집 자동화를 위한 툴 3종
| 도구명 | 특징 | 유/무료 | 월비용 | 추천 활용 케이스 | 공식 링크 |
|---|---|---|---|---|---|
| Octoparse | 코드 없이 웹 크롤링 가능 | 무료+유료 | 약 $75~$209 | 웹사이트 정보 추출 | Octoparse |
| Apify | JavaScript 기반 웹 자동화 플랫폼 | 무료+유료 | $0~$499+ | 커스터마이징된 크롤러 구축 | Apify |
| Make (ex. Integromat) | 다양한 앱/API 연결 자동화 | 무료+유료 | $0~$34.99 | RSS → Notion, API 수집 자동화 | Make |
이외에도 Python의 BeautifulSoup, Selenium, Pandas 등을 활용한 코드 기반 수집도 있지만, 초보자에게는 위 도구들이 훨씬 직관적이고 시작이 빠릅니다.
실제 예제: 구글 뉴스에서 ‘AI 업무 자동화’ 관련 뉴스 수집 → Notion에 자동 저장
목표
‘AI 업무 자동화’라는 키워드로 매일 새로운 뉴스를 수집해 Notion 데이터베이스에 자동으로 저장하는 자동화 워크플로우를 만드는 것이 목표입니다.
사용 툴
- Google 뉴스 RSS
- Make (ex. Integromat)
- Notion
1단계: Google 뉴스 RSS 주소 만들기
구글 뉴스는 특정 키워드에 대한 검색 결과를 RSS 피드 형태로 제공합니다. 예를 들어 ‘AI 업무 자동화’라는 키워드의 경우 다음과 같이 RSS 주소를 생성할 수 있습니다.
https://news.google.com/rss/search?q=AI+업무+자동화&hl=ko&gl=KR&ceid=KR:ko
이 주소를 통해 매일 ‘AI 업무 자동화’ 관련 뉴스 목록을 자동으로 가져올 수 있습니다.
2단계: Notion에 뉴스 저장용 데이터베이스 생성
Notion에서 새 데이터베이스를 만들고, 아래와 같은 필드를 생성합니다.
- 제목
- 링크(URL)
- 발행일
- 출처(뉴스 사이트 이름)
그리고 Notion API를 통해 Make에서 해당 데이터베이스에 접근할 수 있도록 통합 설정을 완료합니다.
3단계: Make에서 시나리오 구성
Make에 접속하여 아래 순서대로 자동화 시나리오를 만듭니다.
- RSS 모듈을 추가하고, 위에서 만든 Google 뉴스 RSS 주소를 입력합니다. 새로운 뉴스 항목이 있을 때마다 트리거되도록 설정합니다.
- Notion 모듈을 추가하여 새 뉴스 항목을 Notion 데이터베이스에 자동으로 기록합니다.
- 각 항목(제목, 링크, 날짜, 출처)을 매핑해 저장합니다.
- 자동화 실행 주기는 하루 1회, 오전 7시 등으로 설정합니다.
4단계: 테스트 실행
시나리오를 수동으로 한 번 실행하여, 실제로 Notion에 뉴스가 잘 저장되는지 확인합니다.
제목, 링크, 날짜 등이 정확히 들어갔는지 확인 후 정상 작동한다면 자동화를 활성화합니다.
5단계: 확장 예시
이 기본 구조에 다음과 같은 기능을 추가할 수 있습니다.
- Slack이나 이메일로 뉴스 요약 자동 전송
- ChatGPT API를 연동해 뉴스 요약 자동 생성
- 구글 스프레드시트에 이중 백업 저장
- 키워드 감시 대상을 여러 개로 확장
데이터 수집 자동화 시 고려할 점
AI 업무 자동화를 위해 데이터 수집 프로세스를 설계할 때 다음 요소들을 반드시 고려해야 합니다.
- 데이터 품질: 구조화된 정보인가, 중복 제거 가능한가
- 정기성: 실시간? 매일? 주기적 수집이 가능한가
- 보안 및 저작권: 크롤링 시 법적 이슈는 없는가
- API의 한계: 호출 횟수 제한, 인증키 등 제약 사항
- 확장성: 향후 다른 시스템과 연동 가능한가
특히 크롤링 기반의 수집은 웹사이트 구조가 바뀔 경우 자동화가 깨질 수 있으므로 API 사용이 가능하다면 API 우선 설계를 권장합니다.
수집된 데이터를 활용한 AI 업무 자동화 확장
수집된 데이터는 단순히 저장하는 데 그치지 않고 아래와 같이 다양한 후속 자동화로 확장할 수 있습니다.
- 데이터 기반 리포트 자동 생성 (Google Sheets + GPT API)
- 트렌드 감지 후 알림 발송 (Slack, Email 등 연동)
- 고객 피드백 분석 후 대응 자동화 (ChatGPT 분석 → CRM 기록)
즉, 데이터 수집은 AI 업무 자동화의 시발점이며, 이 데이터를 중심으로 고도화된 업무 체계를 만들어갈 수 있습니다.
외부 참고자료
마무리: 자동화의 출발점은 데이터다
지금 이 순간에도 많은 조직과 개인들이 자동화에 도전하고 있지만, 그 출발선은 대부분 ‘데이터 수집’입니다. 신뢰할 수 있는 데이터가 없다면 어떤 AI도 올바른 판단을 내릴 수 없습니다.
AI 업무 자동화에 본격적으로 들어가기 전, ‘데이터 수집 자동화’라는 기초 공정을 정확히 이해하고, 실무에 적합한 도구를 선택해보세요. 적절한 자동화 툴을 통한 반복 작업의 제거는, 결국 창의적 문제 해결에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 합니다.
다음 회차 예고
[9일차] AI에게 시켜보자! Notion에 자동으로 글 정리시키기
실제 수집된 데이터를 기반으로, ChatGPT API와 Notion을 연동하여 글 정리를 자동화하는 실습을 진행합니다.