글로벌 경쟁력 모니터링: 데이터 수집과 정제

오늘날 글로벌 시장에서는 빠르고 정확한 정보 수집이 경쟁력의 핵심입니다. 기업이나 기관이 세계적인 트렌드를 파악하고 대응 전략을 세우기 위해서는 뉴스, 보고서, SNS 등 방대한 데이터를 실시간으로 모니터링해야 합니다. 이번 글에서는 글로벌 뉴스 데이터를 자동으로 수집하고 분석 가능한 형태로 정제하는 과정에 대해 살펴보겠습니다.

데이터 수집 에이전트는 뉴스 데이터를 단순히 긁어오는 것을 넘어 중복 제거와 노이즈 필터링까지 수행해 분석 가능한 데이터로 만드는 AI 시스템입니다. 이 과정에서 주로 두 가지 툴이 활용됩니다.

첫 번째는 기사 수집 노드로 키워드, 날짜, 국가 코드를 입력받아 크롤링을 실행하는 수집 툴입니다.

두 번째는 유사도 분석 알고리즘로 수집된 기사(RAG 데이터) 중 중복을 제거하고 주제별로 그룹화하며 필요 없는 정보를 걸러내는 전처리 툴입니다.

AI 제작 이미지

뉴스 수집 과정은 사용자가 키워드와 국가, 날짜 범위를 지정하는 것으로 시작됩니다. 이후 뉴스 사이트, 블로그 등 다양한 소스에서 관련 기사를 자동으로 수집하며 수집된 기사 내용, 작성일, 언론사, 링크 등의 메타데이터를 데이터베이스에 저장합니다. 예를 들어 ‘전기차 배터리’를 키워드로 미국, 중국, 독일 등에서 지난 한 달간의 뉴스를 수집하면 수천 건의 데이터가 자동으로 확보됩니다.

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하지만 수집된 데이터는 그대로 분석에 쓰기에는 중복과 노이즈가 많습니다. 이를 해결하는 것이 유사도 분석 알고리즘의 역할입니다. 이 알고리즘은 먼저 제목과 본문 유사도를 계산해 거의 동일한 기사를 제거하고 비슷한 주제끼리 클러스터링합니다. 동시에 광고나 이벤트 기사처럼 분석에 의미 없는 데이터는 걸러냅니다. 이렇게 정제된 데이터, 즉 분석 가능한 RAG 데이터가 만들어집니다.

정제된 데이터는 분석 단계로 넘어가기 전에 간단한 대시보드에서 확인할 수 있습니다. 대시보드에서는 국가별 기사 수, 키워드별 기사 트렌드, 수집된 총 기사 수와 정제율 등을 시각화하여 사용자가 수집 현황을 쉽게 파악할 수 있도록 합니다.

이번 시리즈를 통해 우리는 글로벌 뉴스 데이터를 분석 가능한 형태로 만드는 기반을 마련했습니다. 다음 글에서는 이 데이터를 기반으로 AI가 핵심을 판단하고 영향력을 분석하는 과정에 대해 알아보겠습니다.