대량의 웹 데이터를 실시간으로 추출하는 서비스는 누가 파이프라인을 운영하느냐로 갈립니다. 개발팀이 있으면 Bright Data·Oxylabs·Zyte 같은 스크래핑 API와 Apify가 강력하고, 페이지를 구조화 데이터로 자동 추출하려면 Diffbot을 봅니다. 쿠팡·네이버 같은 국내 사이트를 개발팀 없이 받으려면 해시스크래퍼를 추천합니다. 크롤링 봇...
"쿠팡이랑 네이버쇼핑도 수집되나요?" 가격 수집 서비스를 알아보는 분들은 열에 아홉이 이 질문부터 던집니다. 문제는, 이 질문으로 업체가 걸러지지 않는다는 것. 대부분 "가능합니다"라고 답하기 때문입니다. 아침마다 두 사이트를 열어 확인하고, 엑셀에 옮기고, 다 옮기면 가격이 또 바뀌어 있는 하루. 경쟁사 가격은 오늘도 세 번 움직였고, 우리 수집은 ...
애널리스트 한 명이 수백 종목의 여론을 다 볼 수 있을까 리서치 조직에서 커버하는 종목은 보통 수십에서 수백 개에 이릅니다. 각 종목마다 뉴스가 하루에도 수십 건씩 쏟아지고, 전자공시와 증권 커뮤니티, SNS의 언급까지 더하면 사람이 눈으로 훑는 것만으로는 한계가 분명합니다. 결국 담당 종목만 겨우 챙기고, 나머지는 악재가 이미 주가에 반영된 뒤에야 ...
지역·단지별 시세를 아직도 수기로 취합하고 계신가요? 디벨로퍼와 중개, 건자재 사업자 모두 "지금 이 단지 호가가 오르는 중인가, 빠지는 중인가"를 판단해야 하는 순간이 잦습니다. 그런데 대부분은 담당자가 여러 부동산 플랫폼을 하나씩 열어 지역·단지별 매물과 호가를 눈으로 훑고, 엑셀에 옮겨 적는 방식에 머물러 있습니다. 문제는 시세가 하루가 다르게 ...
"주기적으로 수집해서 엑셀로 정리해 주는 도구"를 찾고 계실 겁니다. 목록은 금방 나옵니다. 문제는 그 목록이 대부분 같은 구간만 자동화한다는 것입니다. 500개 이상 기업의 수집을 지원하며 본 자동화 실패는, 예약 실행이 안 돼서 생긴 경우가 거의 없었습니다. 정해진 시간에 성실하게 돌면서, 아무 말 없이 틀린 값을 쌓고 있었습니다. 엑셀이 도착하지...
경쟁 제품 조사를 아직도 담당자가 손으로 하고 계신가요? 신제품을 기획할 때 경쟁사 제품의 스펙과 가격, 구성이 어떤지 확인하는 일은 빠지지 않습니다. 문제는 이 조사를 담당자가 여러 쇼핑몰을 하나씩 열어 스펙표를 옮겨 적고, 가격을 캡처하는 방식으로 처리한다는 점입니다. 제품 수가 수십 종을 넘어가면 한 번 조사에만 며칠이 걸리고, 조사 시점마다 값...
이 차, 얼마에 매입해서 얼마에 팔아야 할까요? 중고차 딜러가 매일 마주하는 질문입니다. 같은 차종이라도 연식과 주행거리, 옵션에 따라 값이 크게 벌어지는데, 정작 그 판단은 경력에서 나온 감에 기대는 경우가 많습니다. 경쟁 딜러가 어제 얼마에 올렸는지 확인하려면 엔카와 KB차차차, 케이카를 하나씩 열어 눈으로 훑어야 하죠. 매입가를 잘못 잡아 재고가...
같은 경쟁사 데이터를 세 번 사고 있는 회사 한 회사 안에서 이런 일이 흔합니다. 마케팅팀은 외주 업체에 경쟁사 가격 수집을 맡기고, 영업팀은 인턴이 파이썬으로 같은 사이트를 긁고, 상품팀은 시장조사 SaaS를 구독합니다. 세 부서가 사실상 같은 데이터를, 서로 모른 채, 세 번 조달하고 있는 거죠. 각 부서 입장에서는 합리적인 선택입니다. 필요한 데...
규정은 잘 답하는데, 사업은 못 답하는 AI AX(AI 전환)를 시작하면 사내 문서로 RAG 챗봇부터 만드는 경우가 많습니다. 처음엔 꽤 쓸 만합니다. 휴가 규정, 복지 제도, 업무 매뉴얼 — 직원 질문에 곧잘 답하죠. 그런데 조금 지나면 임원에게서 이런 질문이 옵니다. "그래서 이 AI가 매출에 뭘 해주죠?" 여기서 막힙니다. 사내 문서만 넣은 RA...
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