웹 스크래핑 소프트웨어 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측 세분화 유형(일반 용도 웹 크롤러, 증분 웹 크롤러 및 딥 웹 크롤러), 배포 모드(클라우드 기반 및 온프레미스), 최종 사용자(BFSI, 소매 및 전자 상거래, 부동산, 정부, 의료 및 기타), 지역 및 경쟁 2019-2029F

시장 개요

글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장은 2023년에 8억 1,693만 달러로 평가되었으며, 2029년까지 14.77%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 웹 스크래핑 소프트웨어 시장은 산업 전반에 걸쳐 데이터 기반 통찰력에 대한 수요가 증가함에 따라 급속한 확장을 경험하고 있습니다. 웹 수집 또는 웹 데이터 추출 도구라고도 하는 이러한 소프트웨어 솔루션은 조직이 시장 조사, 경쟁 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 포함한 다양한 목적으로 웹사이트에서 데이터를 추출, 분석 및 활용할 수 있도록 지원합니다. 시장 성장은 웹사이트, 블로그, 소셜 미디어 플랫폼 및 전자 상거래 사이트가 풍부하고 귀중한 데이터를 제공하면서 온라인 데이터 소스의 확산으로 촉진됩니다. 또한, 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 도입으로 구조화되지 않은 소스에서 복잡한 데이터를 지능적으로 추출하고 분석할 수 있는 고급 웹 스크래핑 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 성장에도 불구하고, 시장은 데이터 프라이버시 및 저작권 침해와 관련된 법적, 윤리적 문제와 같은 과제에 직면해 있습니다. 조직은 이러한 과제를 헤쳐나가면서 규정과 윤리적 기준을 준수하고 웹 스크래핑 도구를 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 데이터 중심 비즈니스 환경에서 민첩성을 유지해야 합니다.

주요 시장 동인

데이터 중심 의사 결정에 대한 수요 증가

현대 비즈니스 환경에서 조직은 정보에 입각한 의사 결정을 위한 전략적 자산으로서 데이터의 가치를 점점 더 인식하고 있습니다. 웹 스크래핑 소프트웨어에 대한 수요의 급증은 다양한 온라인 소스에서 데이터를 추출, 분석 및 활용해야 하는 필요성이 커졌기 때문일 수 있습니다. 전자상거래, 금융, 의료, 시장 조사 등 다양한 산업의 기업은 웹 스크래핑 도구를 사용하여 귀중한 통찰력을 수집하고, 경쟁자 활동을 모니터링하고, 시장 동향을 추적하고, 데이터 기반 의사 결정을 내리고 있습니다.

경쟁 정보에 대한 강조 증가

경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서는 경쟁자의 행동과 전략을 파악하는 것이 성공에 매우 중요합니다. 웹 스크래핑 소프트웨어는 경쟁자 웹사이트, 제품 페이지, 가격 정보, 고객 리뷰에서 데이터를 체계적으로 추출하여 경쟁 정보를 수집하는 데 중요한 역할을 합니다. 조직은 이 정보를 활용하여 제품을 벤치마킹하고, 가격 전략을 조정하고, 제품 기능을 개선하고, 경쟁 우위를 위해 활용할 수 있는 시장 격차를 파악합니다.

기업이 시장 포지셔닝과 전략적 의사 결정에서 실시간 및 정확한 경쟁 정보의 중요성을 인식함에 따라 웹 스크래핑 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 따라서 글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장은 기업이 경쟁 환경을 종합적으로 이해하고 현대 시장의 복잡성을 헤쳐 나가기 위해 정보에 입각한 사전 예방적 결정을 내려야 하는 절실한 필요성에 의해 주도되고 있습니다.

전자상거래와 온라인 존재감의 성장

전자상거래의 기하급수적 성장과 온라인 존재감의 중요성 증가로 인해 웹 스크래핑 소프트웨어에 대한 수요가 증가했습니다. 전자상거래 기업은 제품 세부 정보, 고객 리뷰, 가격 정보를 포함한 다양한 소스에서 추출한 데이터에 크게 의존하여 전략을 최적화하고 고객 경험을 향상시킵니다. 웹 스크래핑 도구를 사용하면 전자 상거래 회사가 이 데이터를 대규모로 수집하여 역동적이고 빠르게 변화하는 온라인 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

더 많은 기업이 온라인 존재감을 확립하고 확장함에 따라 웹 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 수집, 분석하고 도출하기 위한 웹 스크래핑 솔루션에 대한 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장은 전자 상거래 부문과 기타 온라인 중심 산업에서 수요가 급증하고 있으며, 이러한 도구가 광대한 인터넷에서 귀중한 정보를 추출하는 데 필수적인 역할을 하기 때문입니다.

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주요 시장 과제

법적 및 윤리적 문제

글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 웹사이트에서 데이터를 추출하는 것과 관련된 법적 및 윤리적 의미와 관련이 있습니다. 웹 스크래핑 자체는 본질적으로 불법이 아니지만 수행 방식으로 인해 법적 문제가 발생할 수 있습니다. 많은 웹사이트는 서비스 약관을 통해 자동화된 데이터 수집을 명시적으로 금지하거나 제한합니다. 이러한 약관을 위반하면 소송 및 중단 명령을 포함한 법적 결과를 초래할 수 있습니다.

유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 미국의 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 복잡한 데이터 개인 정보 보호법 및 규정을 탐색하는 것은 웹 스크래핑 소프트웨어 제공업체에 상당한 과제를 안겨줍니다. 이러한 규정을 준수하려면 정교한 기술과 진화하는 법적 프레임워크에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 결과적으로 업계는 데이터 추출에 대한 수요와 법적 및 윤리적 경계 내에서 운영해야 하는 필요성 간의 균형을 맞추는 지속적인 과제에 직면합니다.

동적 웹사이트 구조 및 스크래핑 방지 조치

끊임없이 진화하는 인터넷의 특성은 웹 스크래핑 소프트웨어 개발자에게 상당한 과제를 안겨줍니다. 웹사이트는 구조, 레이아웃 및 코딩 관행을 자주 업데이트하여 스크래핑 도구가 데이터를 정확하게 조정하고 추출하기 어렵게 만듭니다. 웹사이트에서 구현하는 동적 콘텐츠 로딩, 클라이언트 측 렌더링 및 스크래핑 방지 조치는 스크래핑 프로세스를 더욱 복잡하게 만듭니다. 이러한 과제는 부정확성, 데이터 격차 또는 웹 스크래핑 소프트웨어 기능의 중단으로 이어질 수 있습니다.

이러한 장애물을 극복하기 위해 개발자는 웹사이트 구조와 대책의 변화에 발맞추기 위해 알고리즘과 기술을 지속적으로 업데이트해야 합니다. 이를 위해서는 다양한 온라인 플랫폼에서 웹 스크래핑 소프트웨어가 효과적이고 안정적으로 유지되도록 보장하기 위해 연구 개발에 상당한 투자가 필요합니다. 인터넷 환경의 역동적인 특성은 글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장이 데이터 추출 프로세스의 정확성과 견고성을 유지하는 데 지속적인 과제를 안겨줍니다.

보안 조치의 정교함 향상

웹 스크래핑 활동에 대한 인식이 높아짐에 따라 웹사이트와 온라인 플랫폼은 무단 데이터 추출을 방해하기 위해 정교한 보안 조치를 구현하는 데 더욱 능숙해졌습니다. 이러한 조치에는 CAPTCHA(Completely Automated Public Turing tests to tell Computers and Humans Apart), IP 차단 및 기타 봇 방지 메커니즘이 포함됩니다. 보안 조치의 확대는 웹 스크래핑 소프트웨어 공급업체에게 과제를 안겨줍니다. 이들은 법적 및 윤리적 기준을 위반하지 않으면서 이러한 장애물을 우회하기 위한 전략을 지속적으로 혁신하고 고안해야 하기 때문입니다.

보안 조치의 정교함이 높아지는 문제를 해결하려면 합법적인 데이터 추출을 가능하게 하는 것과 웹사이트의 자율성을 존중하여 콘텐츠를 보호하는 것 사이의 섬세한 균형이 필요합니다. 이러한 과제는 글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장 내에서 보안 발전을 앞서가고 경쟁이 치열한 온라인 환경에서 웹 스크래핑 솔루션의 실행 가능성을 보장하기 위해 지속적인 연구 개발 노력이 필요하다는 것을 강조합니다.

주요 시장 동향

웹 스크래핑에서 AI 및 머신 러닝의 가속화된 채택

글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장을 형성하는 한 가지 두드러진 동향은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술의 가속화된 채택입니다. 전통적으로 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하기 위해 규칙 기반 접근 방식에 의존했지만, 웹 구조의 복잡성이 증가하고 보다 정확하고 적응력 있는 솔루션에 대한 필요성이 커지면서 AI와 ML이 스크래핑 도구에 통합되었습니다.

AI 기반 웹 스크래핑 소프트웨어는 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 웹사이트 구조를 동적으로 분석하고 해석합니다. 이를 통해 소프트웨어는 웹사이트 레이아웃의 변화에 적응하고, 동적 콘텐츠 로딩을 처리하고, 스크래핑 방지 조치를 보다 효과적으로 극복할 수 있습니다. 머신 러닝 모델은 과거 스크래핑 경험에서 학습하여 시간이 지남에 따라 정확도와 효율성을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 또한 AI 기반 솔루션은 패턴을 식별하고, 데이터를 분류하고, 보다 상황에 맞는 통찰력을 제공할 수 있으므로 포괄적이고 실행 가능한 정보를 찾는 기업에 귀중한 자산이 됩니다.

정확하고 실시간 데이터에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 웹 스크래핑 소프트웨어에 AI와 ML 기술을 통합하는 것이 결정적인 추세가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 웹 스크래핑 도구의 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 진화하는 온라인 환경에 직면하여 혁신과 적응력에 대한 업계의 헌신을 반영합니다.

윤리적이고 책임감 있는 웹 스크래핑에 집중

글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장에서 떠오르는 추세는 윤리적이고 책임감 있는 웹 스크래핑 관행에 대한 강조가 증가하고 있다는 것입니다. 데이터 프라이버시, 보안 및 법적 준수에 대한 우려가 커지면서 기업과 웹 스크래핑 소프트웨어 공급업체는 업계에서 신뢰와 신용을 구축하기 위해 이러한 문제를 적극적으로 해결하고 있습니다.

윤리적인 웹 스크래핑에는 웹사이트 서비스 약관을 존중하고, 필요한 권한을 얻고, 관련 데이터 보호 규정을 준수하는 것이 포함됩니다. 개인정보 보호 권리와 데이터 거버넌스에 대한 인식이 커지면서, 기업은 법적 책임을 피할 뿐만 아니라 평판을 유지하고 데이터 소스와 긍정적인 관계를 유지하기 위해 윤리적 데이터 관행의 중요성을 인식하고 있습니다.

웹 스크래핑 소프트웨어 공급업체는 인간 행동을 모방하는 사용자 에이전트 로테이션, CAPTCHA 해결 메커니즘, robots.txt 지침 준수와 같은 윤리적 스크래핑을 촉진하는 기능을 통합하여 이러한 추세에 대응하고 있습니다. 또한 일부 공급업체는 사용자가 스크래핑 활동의 빈도를 모니터링하고 제어하여 웹사이트의 정상적인 기능을 방해하지 않도록 하는 도구를 제공합니다.

이러한 추세는 디지털 시대에 책임 있는 데이터 관행으로의 보다 광범위한 전환을 반영합니다. 기업이 데이터 추출의 윤리적 의미를 더욱 의식하게 되면서, 글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장은 사용자와 규제 당국의 진화하는 기대에 맞춰 윤리적 고려 사항을 우선시하는 도구의 개발 및 도입 추세를 목격하고 있습니다.

세그먼트별 통찰력

유형별 통찰력

범용 웹 크롤러 세그먼트는 2023년에 지배적인 세그먼트로 부상했습니다. 범용 웹 크롤러는 다양한 산업과 사용 사례에 대한 적응성과 광범위한 적용성이 특징입니다. 지정된 웹사이트에서 특정 유형의 데이터를 추출하는 데 중점을 둔 전문 웹 스크래핑 도구와 달리 범용 크롤러는 광범위한 웹사이트와 콘텐츠 구조를 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 다재다능함 덕분에 다양한 데이터 요구 사항이 있는 기업과 연구자에게 적합한 솔루션이 되었습니다.

전자 상거래, 금융, 시장 조사, 학계와 같은 산업은 범용 크롤러의 유연성으로부터 이익을 얻습니다. 이러한 도구는 다양한 웹사이트 구조를 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하고, 산업이나 부문에 관계없이 관련 정보를 추출하도록 구성할 수 있습니다. 그 결과, 범용 웹 크롤러 세그먼트는 광범위한 데이터 수집 요구 사항을 충족할 수 있는 능력 덕분에 지속적인 성장을 목격하고 있습니다.

확장성은 시장에서 범용 웹 크롤러에 대한 수요를 견인하는 중요한 요소입니다. 기업과 연구 기관이 빅데이터의 힘을 활용하고자 할 때, 이러한 크롤러는 데이터 추출 작업을 확장할 수 있는 기능을 제공합니다. 온라인 트렌드를 모니터링하든, 시장 변화를 추적하든, 대규모 연구를 수행하든, 범용 크롤러의 확장성 덕분에 사용자는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 추출하고 처리할 수 있습니다.

이러한 크롤러의 확장성은 다양한 소스의 광범위한 데이터 세트를 처리하는 기업에 특히 유리합니다. 범용 크롤러는 동시 요청을 처리하고, 여러 스레드를 관리하고, 크롤링 속도를 최적화하도록 구성하여 대규모에서 효율적인 데이터 검색을 보장할 수 있습니다. 성과를 유지하면서 운영을 확장할 수 있는 능력은 포괄적인 데이터가 의사 결정에 필수적인 산업에서 범용 웹 크롤러를 도입하는 주요 동인입니다.

지역별 통찰력

북미는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 지배적인 지역으로 부상했습니다. 북미에서 웹 스크래핑 소프트웨어 공급업체는 인공 지능, 머신 러닝, 자연어 처리와 같은 고급 기능을 통합하여 도구의 정확성, 적응성 및 사용성을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 기술적 진보에 대한 강조는 북미를 글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장에서 혁신의 주요 동인으로 자리 매김합니다.

북미에서 웹 스크래핑 소프트웨어의 도입은 금융, 의료, 전자 상거래, 연구 등 다양한 산업에 걸쳐 있습니다. 이러한 부문의 기업은 경쟁 우위를 확보하고, 시장 정보를 추출하고, 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 웹 스크래핑의 가치를 인식합니다. 특히 금융 산업은 실시간 시장 데이터, 감정 분석 및 투자 통찰력을 위해 웹 스크래핑을 활용합니다.

의료 부문에서 웹 스크래핑은 의료 연구 동향 추적, 제약 개발 모니터링 및 의료 서비스 제공자에 대한 정보 수집에 사용됩니다. 전자 상거래 회사는 경쟁력 있는 가격 분석, 제품 카탈로그 관리 및 시장 동향 모니터링을 위해 스크래핑 도구를 활용합니다. 다양한 산업에 걸친 이러한 광범위한 채택은 북미 웹 스크래핑 소프트웨어 시장의 성장과 지속 가능성에 크게 기여합니다.

웹 스크래핑 사용이 더 널리 퍼지면서 북미는 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수와 관련된 우려가 높아지고 있습니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 더 엄격한 규정으로 인해 기업이 데이터를 수집, 처리 및 처리하는 방법에 대한 감시가 강화되었습니다. 북미의 웹 스크래핑 소프트웨어 공급업체는 데이터 보호 규정을 준수하는 기능을 구현하여 이러한 우려 사항을 해결해야 합니다.

북미의 기업이 데이터 요구 사항에 있어 더욱 정교해짐에 따라 업계별 웹 스크래핑 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업은 각 부문의 고유한 과제와 뉘앙스에 맞게 조정된 도구를 찾고 있습니다. 이러한 추세로 인해 웹 스크래핑 소프트웨어 공급업체는 금융, 의료, 법률 및 전자 상거래와 같은 산업의 특정 요구 사항을 충족하는 전문 솔루션을 개발하게 되었습니다.

북미에서 클라우드 기반 웹 스크래핑 솔루션 채택이 증가하고 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼은 확장성, 유연성 및 접근성을 제공하여 기업이 수요에 따라 데이터 추출 작업을 효율적으로 확장할 수 있도록 합니다. 이러한 추세는 기업이 클라우드 기반 솔루션이 제공하는 비용 효율성, 안정성 및 관리 용이성의 이점을 활용하고자 하면서 이 지역에서 클라우드 컴퓨팅으로의 광범위한 움직임과 일치합니다.

북미 기업은 대규모 데이터 추출을 처리하고 변동하는 작업 부하를 수용하며 전반적인 데이터 수집 프로세스를 간소화하기 위해 클라우드 기반 웹 스크래핑 플랫폼으로 점차 전환하고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션으로의 전환은 효율성과 경쟁력을 강화하는 최첨단 기술을 도입하려는 이 지역의 의지를 반영합니다.

북미는 글로벌 웹 스크래핑 소프트웨어 시장의 궤적을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 기술 혁신, 다양한 산업 환경 및 진화하는 규제 환경에 대한 이 지역의 의지는 북미 웹 스크래핑 소프트웨어 시장의 역동적이고 경쟁적인 특성에 기여합니다. 기업이 데이터 중심 의사 결정을 우선시함에 따라 고급 웹 스크래핑 솔루션에 대한 수요도 지속될 것으로 예상되며, 이는 이 중요한 시장 부문에서 혁신과 성장을 더욱 촉진할 것입니다.

최근 개발 사항

• 2023년 1월, UiPath는 테스트 운영을 UiPath 비즈니스 자동화 플랫폼으로 전환하여 고객이 소프트웨어 테스트 관행을 현대화할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한 상당한 개선 사항을 도입했습니다. 이 업데이트에는 간소화된 마이그레이션 프로세스와 모든 사용자를 위해 플랫폼에 완벽하게 통합된 포괄적인 소프트웨어 테스트 기능이 포함되어 있습니다. CIO와 IT 의사 결정권자에게 통합 플랫폼 내에서 테스트를 통합하고 자동화할 수 있는 기회를 제공함으로써 UiPath는 비용 절감과 운영 효율성 향상을 실현합니다.

주요 시장 참여자

• Octopus Data Inc.
• Web Spiders Group
• Mozenda, Inc.
• Zyte Group Limited
• Ficstar Software Inc
• QL2 Software, LLC
• Diggernaut, LLC
• UiPath Inc.
• Diffbot Technologies Corp.
• Hashwave Technologies Inc.