"이 보고서를 매주 손으로 만들어야 하나요?"
과거 직장인이라면 물어봤을 법한 말이다. 수백 개의 데이터를 정리해서 차트 만들고, PDF로 디자인하고, 압축해서 이메일로 보내는 작업을 매주 반복하고 있었다니! 😱
1편에서 기본적인 n8n 데이터 변환 노드들을 다뤘다면, 오늘은 한 단계 더 나아가 실무에서 정말 유용한 고급 노드 활용법을 소개하려고 한다. 이 내용을 참고해서 여러분도 복잡한 데이터 처리 실제 사례들을 척척 해결할 수 있으면 좋겠다!
💡 1편을 안 읽어보셨다면? n8n 초보자를 위한 데이터 변환 노드 가이드 1편을 먼저 확인해보시길! 핵심을 알아야 고급 기법도 쉽게 따라할 수 있다.
🎯 오늘 배울 7가지 실무 필수 노드들
1. Aggregate 노드 - 데이터 집계의 신 📊
"매출 데이터가 너무 많아서 어떻게 요약해야 할지 모르겠어요!"
바로 이럴 때 Aggregate 노드가 빛을 발한다! 엑셀의 피벗테이블처럼 데이터를 그룹별로 집계해주는 마법 같은 노드다.
실제 사용 사례: 지역별 매출 집계 자동화
우리 회사에서 전국 25개 지점의 일일 매출 데이터를 매일 집계해야 했다. 예전엔 엑셀로 일일이 계산했는데, 이제는 Aggregate 노드 하나로 끝!
// 원본 데이터 예시
[
{ region: "서울", sales: 1500000, orders: 45 },
{ region: "서울", sales: 2300000, orders: 67 },
{ region: "부산", sales: 980000, orders: 32 },
{ region: "부산", sales: 1200000, orders: 38 }
]
// Aggregate 노드 설정
- Group by: region
- Aggregations:
* sales: SUM
* orders: SUM
* averageOrderValue: AVERAGE(sales/orders)
// 결과
[
{ region: "서울", totalSales: 3800000, totalOrders: 112, averageOrderValue: 33929 },
{ region: "부산", totalSales: 2180000, totalOrders: 70, averageOrderValue: 31143 }
]
이제 매일 아침 9시에 지역별 매출 요약이 자동으로 Slack에 전송된다! 🎉
2. Summarize 노드 - 데이터 요약의 달인 📋
Aggregate가 숫자 집계라면, Summarize는 전체 데이터의 통계적 요약을 한 번에!
실제 사용 사례: 고객 만족도 조사 분석
매월 수백 개의 고객 리뷰를 분석해야 하는데, Summarize 노드로 한 방에 해결했다.
- Count: 총 리뷰 수
- Average: 평균 별점
- Min/Max: 최저/최고 점수
- Standard Deviation: 평가 편차
결과적으로 "이번 달 리뷰 총 847개, 평균 4.2점, 편차 0.8로 전반적으로 만족도가 높고 안정적" 같은 한 줄 요약이 자동으로 생성된다!
3. Compression 노드 - 파일 압축의 마법사 🗜️
"매주 보내는 보고서 파일들이 너무 커서 이메일 첨부가 안 돼요!"
딱 이런 상황에 Compression 노드가 구원자다!
실제 사용 사례: 주간 리포트 자동 압축 배포
매주 금요일마다 다음 파일들을 압축해서 경영진에게 보내야 했다:
- 매출 분석 PDF (5MB)
- 고객 데이터 CSV (12MB)
- 제품별 통계 Excel (8MB)
// Compression 노드 설정
- Format: ZIP
- Compression Level: 6 (최적 압축률)
- Password: 보안을 위한 비밀번호 설정 가능
// 결과: 25MB → 7MB로 압축! (72% 절약)
이제 파일 용량 걱정 없이 자동으로 배포된다. 게다가 비밀번호까지 설정해서 보안도 완벽! 🔒
4. Convert to File 노드 - 데이터 변환의 챔피언 📄
API에서 받은 JSON 데이터를 Excel이나 CSV로 변환해야 할 때가 많지 않나? Convert to File 노드면 클릭 한 번으로 끝!
실제 사용 사례: API 데이터를 Excel 보고서로 자동 변환
외부 CRM 시스템에서 고객 데이터를 API로 받아와서 매일 Excel 파일로 저장해야 했다.
// API 응답 (JSON)
{
"customers": [
{ "name": "김철수", "email": "kim@example.com", "lastOrder": "2024-01-15" },
{ "name": "이영희", "email": "lee@example.com", "lastOrder": "2024-01-14" }
]
}
// Convert to File 노드로 변환
- File Type: Excel (.xlsx)
- Include Headers: true
- Sheet Name: "Daily_Customers"
// 결과: 바로 사용 가능한 Excel 파일!
프로 팁: CSV는 호환성이 좋고, Excel은 서식 적용이 가능하니 용도에 맞게 선택하자!
5. Edit Image 노드 - 이미지 편집의 신기술 🎨
"제품 이미지마다 로고를 일일이 추가해야 하나요?"
Edit Image 노드가 있다면 NO! 이미지 크기 조정, 워터마크 추가, 포맷 변환까지 자동화 가능하다.
실제 사용 사례: 상품 이미지 일괄 처리
온라인 쇼핑몰을 운영하는 친구가 매일 수십 개의 상품 이미지를 업로드하는데, 각각에 로고와 가격표를 추가해야 했다.
// Edit Image 노드 설정
- Resize: 800x600 (통일된 크기)
- Add Watermark: 회사 로고 (우하단)
- Add Text: 가격 정보 (좌상단)
- Format: WebP (용량 최적화)
// 결과: 처리 시간 90% 단축!
이제 상품 등록할 때마다 이미지는 자동으로 완성된다! 📸
6. HTML 노드 - 웹 콘텐츠 생성 마스터 🌐
데이터를 이쁜 HTML 리포트로 만들고 싶다면? HTML 노드가 답이다!
실제 사용 사례: 동적 HTML 이메일 리포트
매주 팀원들에게 보내는 성과 리포트를 HTML로 예쁘게 만들어 보자.
<html>
<body style="font-family: Arial;">
<h2>📊 주간 성과 리포트</h2>
<table style="border-collapse: collapse; width: 100%;">
<tr style="background-color: #f2f2f2;">
<th style="border: 1px solid #ddd; padding: 12px;">지역</th>
<th style="border: 1px solid #ddd; padding: 12px;">매출</th>
<th style="border: 1px solid #ddd; padding: 12px;">성장률</th>
</tr>
{{#each regions}}
<tr>
<td style="border: 1px solid #ddd; padding: 12px;">{{name}}</td>
<td style="border: 1px solid #ddd; padding: 12px;">{{sales}}</td>
<td style="border: 1px solid #ddd; padding: 12px; color: {{#if positive}}green{{else}}red{{/if}};">
{{growth}}%
</td>
</tr>
{{/each}}
</table>
</body>
</html>
결과? 전문적인 HTML 이메일이 자동으로 생성되어 발송된다! 📧
7. Markdown 노드 - 문서 작성의 효율성 왕 ✍️
개발자들이 사랑하는 Markdown으로 문서를 자동 생성하고 싶다면?
실제 사용 사례: 기술 문서 자동 생성
API 업데이트할 때마다 변경사항 문서를 만들어야 했는데, Markdown 노드로 자동화했다!
# API 변경사항 리포트
**생성일**: {{currentDate}}
## 🔄 변경된 엔드포인트
{{#each changes}}
### {{endpoint}}
- **변경 유형**: {{type}}
- **설명**: {{description}}
- **영향도**: {{impact}}
{{/each}}
## 📋 체크리스트
- [ ] 개발팀 공유
- [ ] QA 테스트 요청
- [ ] 문서 업데이트
이렇게 생성된 Markdown은 Git에 자동 커밋되고, 팀 전체가 항상 최신 문서를 볼 수 있다! 🚀
💡 실전 프로젝트: 월간 비즈니스 리포트 완전 자동화
이제 배운 노드들을 조합해서 진짜 실무에서 사용할 수 있는 워크플로우를 만들어보면 어떨까?
시나리오: 매월 1일 오전 9시에 전월 비즈니스 리포트를 자동 생성해서 책임자에게 이메일로 발송
워크플로우 구성:
- 다양한 소스에서 데이터 수집 (HTTP Request, Database 노드들)
- Aggregate 노드로 월별 매출/주문 집계
- Summarize 노드로 전체 통계 요약
- Edit Image 노드로 차트 이미지에 회사 로고 추가
- HTML 노드로 예쁜 리포트 레이아웃 생성
- Convert to File 노드로 PDF 변환
- Compression 노드로 첨부파일들을 ZIP으로 압축
- Email 노드로 자동 발송
실제 결과:
- 시간 절약: 8시간 → 10분으로 단축 (96% 절약!)
- 정확성: 인간의 실수 제로
- 일관성: 매번 동일한 품질의 리포트
- 확장성: 새로운 데이터 소스 추가도 쉬움
🎯 프로 팁: 노드 조합의 황금 패턴
실무에서 자주 사용하는 노드 조합 패턴들을 공유한다:
패턴 1: 데이터 분석 → 시각화 → 배포
HTTP Request → Aggregate → HTML → Convert to File → Email
패턴 2: 파일 처리 → 보안 → 배포
Read Binary Files → Edit Image → Compression → Slack/Teams
패턴 3: API 데이터 → 문서화 → 버전 관리
API Call → Summarize → Markdown → Git Commit
🚨 주의사항과 최적화 팁
성능 최적화:
- 대용량 데이터: Limit 노드로 배치 처리하기
- 이미지 처리: 해상도는 필요한 만큼만 설정
- 압축: 용량과 속도의 밸런스 고려
에러 처리:
- Stop on Fail: 꺼두면 일부 에러에도 워크플로우 계속 진행
- Retry: 네트워크 이슈 대비 재시도 설정
- Error Workflow: 에러 발생 시 알림 워크플로우 연결
🎉 마무리: 이제 여러분 차례!
n8n 데이터 변환 2편도 생각보다 쉽지 않다고 생각할 수 있다. 하지만, 실제 사용할때는 어려움이 있을 수 있다. 그땐 AI의 바이브코딩 도움을 받으면 쉽게 해결할 수 있다는 팁 아닌 팁!
위 노드 활용법을 익히고 나면 정말 무궁무진한 데이터 처리 실제 사례들을 해결할 수 있다는 것을 기억하자!
오늘 당장 시작할 수 있는 것들:
- Aggregate 노드로 여러분의 매출 데이터 집계해보기
- HTML 노드로 이쁜 리포트 템플릿 만들어보기
- Compression 노드로 파일 공유 효율성 높이기
나도 처음엔 "이 많은 노드들을 언제 다 배우지?" 했는데, 하나씩 내 업무에 적용해보니 어느새 고수가 되어있더라는! 😊
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