자료가 늘수록 새로운 정보보다 과거에 봤던 자료를 다시 찾고 정리하는 시간이 커집니다.
SELECTED WORK / WKA
흩어진 자료가 검색 가능한 지식자산이 되도록.
웹과 문서에 흩어진 자료를 사람이 매번 다시 찾고 정리하는 대신, 수집 → 정제 → 구조화 → DB 저장 → 검색·재사용까지 이어지는 지식관리 흐름으로 만든 데이터 자동화 사례입니다.
PROJECT CONTEXT
왜 이 프로젝트가 필요했는지.
무엇을 만들었는지보다 먼저, 실제 업무에서 흩어지거나 끊기던 지점을 정의했습니다.
복사·붙여넣기 중심의 정리는 원문 위치와 메타데이터가 사라져 검증과 재사용이 어려워집니다.
파일과 문서가 늘어도 구조화된 관계와 분류가 없으면 내부 지식자산으로 발전하기 어렵습니다.
사용자 행동과 운영 단계가 끊기지 않도록 처음부터 끝까지 하나의 흐름으로 연결했습니다.
수집 범위와 자료원
원문과 메타데이터
불필요 요소·중복 관리
분류와 관계 정리
PostgreSQL 기반 지식DB
필요한 자료 다시 활용
웹 자료를 실제로 수집하고 지식DB로 넘기는 수집 자동화 영역을 구축했습니다.
수집한 자료를 검색과 재사용이 가능한 구조로 저장하는 데이터 영역을 설계했습니다.
자료가 늘어나도 연결 관계와 데이터 정합성이 깨지지 않도록 확인했습니다.
기존 데이터 저장소에서 새 환경으로 데이터를 이전하고 이후 관계와 정합성을 검증한 경험을 포함합니다.
실제 수집기가 동작하며 자료가 지식DB에 축적되는 흐름을 확인한 사례입니다.
비공개 원문은 노출하지 않고 구조도와 공개 가능한 화면을 중심으로 사례를 보강합니다.
검증되지 않은 매출·전환율·시간 절감 수치는 사용하지 않습니다. 공개 가능한 범위와 개인정보·비공개 운영정보는 분리합니다.
수집 자동화 설계
반복적으로 찾는 웹 자료를 수집 파이프라인으로 바꾸고 원문·메타데이터를 함께 보존합니다.
검색 가능한 데이터 구조
원문을 그대로 쌓는 것이 아니라 분류와 관계를 가진 검색·재사용 가능한 DB로 구조화합니다.
이전과 무결성 검증
데이터 공급자가 바뀌거나 이전이 필요할 때 관계와 정합성을 확인하며 옮기는 경험을 보유합니다.
지금 보여줄 수 있는 것
프로젝트의 목적, 검증된 구축 범위, 공개 사이트와 공개 가능한 구조·결과물은 홈페이지 사례로 사용합니다.
보호하거나 나중에 보강할 것
실제 수집 원문의 저작권, 로그인 뒤 자료, 고객 제공 자료와 비공개 데이터는 공개 범위를 확인한 뒤 사용합니다. 공개용 화면은 비공개 원문 없이 별도 제작합니다.
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