n8n 대장장이 : 데이터 처리를 위한 핵심 노드 10가지

n8n 대장장이

 

지난 시간에는 n8n 자동화의 흐름을 제어하는 지휘자, 조건 노드에 대해 알아보았습니다.

 

이제 여러분은 자동화 흐름을 효과적으로 제어하는 방법을 알게 되었죠! 하지만 자동화는 단순히 시작하고 특정 조건에 따라 다른 작업을 수행하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 때로는 데이터를 적절하게 가공하고 변형하는 과정이 필요합니다.

 

바로 이때 필요한 것이 데이터 처리 노드입니다. 마치 뜨거운 쇠를 두드리고 담금질하여 원하는 형태로 만드는 대장간 대장장이처럼, 데이터 처리 노드는 데이터를 자르고, 붙이고, 다듬어 다음 단계에 필요한 형태로 만듭니다. 

 

여러분은 데이터를 어떻게 변형하고 싶으신가요?

≣ 목차

이번 글에서는 데이터 처리 노드의 개념과 종류를 살펴보고, 데이터를 효과적으로 변환하고 처리하는 방법을 알아보겠습니다.

 

데이터 처리 노드란 무엇인가?

n8n에서 데이터 처리 노드는 데이터를 변형하고 정리하는 데 사용하는 핵심 노드입니다.

 

데이터 처리 노드는 자동화 프로세스 내에서 데이터를 원하는 형태로 변환하고, 불필요한 데이터를 제거하거나 추가적인 정보를 삽입하는 데 도움을 줍니다. 데이터 처리 노드를 활용하면, 데이터를 필터링하고 일관된 형식으로 맞출 수 있어, 효율적인 자동화를 수행할 수 있습니다.

주요 기능

• 데이터 변환 : 데이터 처리 노드는 입력 데이터를 다른 형식으로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 날짜 형식을 통일하거나 텍스트를 대문자로 변환하는 등의 작업이 가능합니다.
• 필터링 및 정리 : 불필요한 데이터를 제거하거나, 필드의 값을 추가 및 수정할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 정확성과 일관성을 유지할 수 있습니다.
• 복잡한 처리 : 단순한 작업뿐만 아니라, 수학적 계산이나 커스텀 JavaScript 로직을 적용하는 등 복잡한 데이터 처리도 가능합니다.

자동화의 대장장이 : 데이터 처리 노드의 종류

이제 데이터 처리 노드의 주요 종류를 살펴보겠습니다.

Edit Fields 노드

• 특정 데이터를 가공하거나 이후 작업에서 사용할 변수를 설정할 수 있습니다. 필드를 추가하거나 기존 필드를 수정하여 데이터를 준비합니다.
• 저는 이후 작업에서 필요한 정보를 추가하는데 가장 많이 사용합니다.

워크플로우 실행 화면	예시 설명
	상황: 과일명 Apple, Banana, Cherry가 있을 때, 각 과일에 "type"을 추가하고 싶습니다. 설정: Edit Fields 노드에서 추가할 데이터를 설정합니다. 결과: 각 과일명에 추가된 "type" 필드가 값 "A"로 설정됩니다.

설정 화면	결과 화면

Merge 노드

• 두 개 이상의 데이터 흐름이나 데이터를 하나로 병합할 수 있습니다. 다양한 모드(예: Append, Combine)로 데이터를 결합할 수 있습니다.
• 저는 Merge 노드에서 Append 모드는 매번 사용하고 데이터 병합을 위해서 Combine 모드도 필요에 따라서 자주 사용합니다.

워크플로우 실행 화면	예시 설명
	상황: 과일 타입 조회 결과와 과일 색상 조회 결과를 통합하고 싶습니다. 설정: Merge 노드에서 "Combine" 모드와 "Combine by Position"을 사용하여 두 데이터를 병합합니다. 결과: 과일명 기준으로 타입과 색상이 결합된 데이터가 생성됩니다.

설정 화면	결과 화면

Code 노드

• JavaScript 코드를 이용해 데이터를 처리하거나 계산할 수 있습니다. 복잡한 데이터 변환 작업을 처리할 때 유용합니다.
• 데이터 흐름이 여러 개 일 때 Code 노드로 데이터를 원하는 결과로 병합하는 과정은 쉽지 않습니다. 이럴 때는 먼저 Merge 노드로 데이터 흐름을 병합 후 사용해 주세요.

워크플로우 실행 화면	예시 설명
	[예시] 상황: 과일 타입 조회 결과와 과일 색상 조회 결과를 통합하고 싶습니다. 설정: 먼저 Merge 노드로 데이터 흐름을 병합한 후, Code 노드에서 JavaScript 처리 구문을 사용하여 두 데이터를 결합합니다. 결과: 과일명 기준으로 타입과 색상이 결합된 데이터가 생성됩니다.

설정 화면	결과 화면

Sort 노드

• 데이터 항목을 지정된 기준에 따라 정렬합니다.
• 저는 많이 사용하지 않는 노드이지만, 데이터를 많이 다루는 자동화에서는 사용성이 있을 것 같습니다.

워크플로우 실행 화면	예시 설명
	상황: 과일명 Apple, Banana, Cherry가 있을 때, 과일명을 알파벳 순서로 정렬하고 싶습니다. 설정: Sort 노드에서 과일명을 기준으로 "Descending" 정렬합니다. 결과: 과일명이 Cherry, Banana, Apple 순서로 정렬됩니다.

설정 화면	결과 화면

 

Split Out 노드

• 데이터의 목록을 개별 항목으로 분리하여 처리할 수 있습니다.
• 저는 조회한 데이터가 하위 데이터를 가지고 있는 경우에 나눠서 처리할 때 주로 사용합니다.

워크플로우 실행 화면	예시 설명
	상황: 과일명 Apple 하위에 Fuji, Gala, Granny Smith가 있을 때, 개별로 나눠서 처리하고 싶습니다. 설정: Split Out 노드에 Split 조건을 설정하여 데이터를 개별 항목으로 나눕니다. 결과: Apple 하위 항목이 개별적으로 처리됩니다.

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Aggregate 노드

• 여러 항목 데이터 또는 개별 항목 데이터를 하나로 결합합니다. Split Out 노드와 반대 역할을 합니다.
• 저는 다중입력이 가능한 항목을 입력처리할 때 간혹 사용합니다.

워크플로우 실행 화면	예시 설명
	상황: 과일명 Apple, Banana, Cherry가 있을 때, 과일 이름으로 데이터를 결합하고 싶습니다. 설정: Aggregate 노드에서 조건을 설정하여 데이터를 하나로 결합합니다. 결과: 과일명 기준으로 하나의 통합 데이터가 생성됩니다.

설정 화면	결과 화면

Limit 노드

• 데이터의 항목 수를 제한하여 처리합니다.
• 저는 한 번도 사용해 본 적이 없는 노드이지만, 좀 더 사용성에 대해 고민이 필요한 노드 같습니다.

워크플로우 실행 화면	예시 설명
	상황: 과일명 Apple, Banana, Cherry가 있을 때, 과일명이 "Apple"인 데이터만 처리하고 싶습니다. 설정: Limit 노드에 Max Items를 "1"로 설정합니다. 결과: 첫 번째 항목 "Apple"만 처리됩니다.

설정 화면	결과 화면

Remove Duplicates 노드

• 데이터에서 중복된 항목을 제거합니다.
• 데이터 정합성이 보장되지 않아 데이터에 중복이 있는 경우 유용하게 사용할 수 있는 노드 같습니다.

워크플로우 실행 화면	예시 설명
	상황: 과일명 Apple, Apple, Cherry가 있을 때, 중복된 과일 데이터를 제거하여 유일한 과일 목록을 만들고 싶습니다. 설정: Remove Duplicates 노드에서 중복 기준을 설정합니다. 결과: 중복된 "Apple"이 제거되어 유일한 목록이 생성됩니다.

설정 화면	결과 화면

Summarize 노드

• 데이터를 요약하여 집계된 결과를 생성합니다.
• 저는 Code 노드를 사용해 집계 결과를 만들었는데, 이 노드를 사용하면 편하게 집계된 정보를 생성할 수 있을 것 같습니다.

워크플로우 실행 화면	예시 설명
	상황: category가 Apple, Fuji, Gala, Granny Smith 별로 개수가 있을 때, 총합계를 구하고 싶습니다. 설정: Summarize 노드에서 category별 합계를 계산합니다. 결과: category별 합계가 요약되어 제공됩니다.

설정 화면	결과 화면

Rename Keys 노드

• 데이터의 키를 필요에 맞게 변경합니다.
• Edit Fields 노드에서도 데이터 이름을 변경할 수 있어서 비슷해 보이지만 해당노드는 설정한 이름으로 변경하고 나머지 데이터도 같이 전달되는 차이점이 있습니다.

워크플로우 실행 화면	예시 설명
	상황: Apple, Banana, Cherry에 이름이 "name"일 때, 이름을 "category"로 변경하고 싶습니다. 설정: Rename Keys 노드에서 필드 이름을 새 이름으로 변경합니다. 결과: 필드 이름이 "category"로 변경된 데이터가 다음 단계로 전달됩니다.

설정 화면	결과 화면

 

데이터 처리 노드 효과적으로 사용하기 위한 팁

다음 팁들을 활용하여 데이터 노드를 효과적으로 사용해 보세요

데이터 흐름 파악하기

자동화를 시작하기 전에 전체적인 데이터 흐름을 시각적으로 그려보세요. 데이터의 출발점과 도착점, 중간 처리 과정을 명확히 이해하면 적절한 노드를 선택하고 연결하는 데 도움이 됩니다.

 

예를 들어, 웹훅에서 받은 데이터를 가공하여 데이터베이스에 저장하는 워크플로우를 만든다고 가정해 보면, 웹훅 노드에서 데이터를 받아 Edit Fields 노드로 필요한 정보를 추출하고, Code 노드를 사용하여 데이터 형식을 변환한 후, 데이터베이스 노드에 저장하는 흐름을 설계할 수 있습니다.

 

노드 연결 전략

핵심적인 노드를 중심으로 워크플로우를 구성하고, 필요한 데이터 변환을 수행한 후, 추가적인 노드를 연결하여 기능을 확장하는 것이 효과적입니다.

 

예를 들어, 고객 데이터를 분석하는 워크플로우를 구축할 때, 먼저 Merge 노드를 사용하여 여러 소스에서 고객 데이터를 통합하고, Split In Batches 노드를 사용하여 데이터를 분할한 후, 각 배치에 대해 분석 작업을 수행하는 노드를 연결하는 방식으로 워크플로우를 구성할 수 있습니다

 

표현식 활용

n8n의 표현식을 사용하여 노드의 설정 값을 동적으로 변경하거나, 데이터 필드 값을 계산하고 조건부 로직을 구현하세요. 표현식에 익숙해지면 더욱 강력하고 유연한 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

 

예를 들어, Edit Fields 노드에서 표현식을 사용하여 현재 날짜를 계산하여 새로운 필드에 추가하거나, IF 노드에서 특정 조건을 만족하는 데이터만 처리하도록 설정할 수 있습니다. 표현식에 익숙해지면 더욱 강력하고 유연한 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

테스트와 디버깅

워크플로우를 실행하기 전에 충분히 테스트하여 예상대로 작동하는지 확인하세요. n8n의 디버깅 기능을 활용하여 데이터 흐름과 변환을 검토하고 문제를 해결하세요.

 

 

마무리 : 대장장이 데이터 처리 노드 

지금까지 n8n의 데이터 처리 노드에 대해 살펴보았습니다.

 

Edit Fields 노드, Merge 노드, Code 노드 등 다양한 데이터 처리 노드를 활용하여 데이터를 변형하고 가공하는 방법을 이해하셨을 것입니다. 각 노드는 데이터를 원하는 형태로 변환하고, 불필요한 데이터를 제거하며, 추가적인 정보를 삽입하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

이러한 데이터 처리 노드를 효과적으로 사용하면, 자동화 워크플로우의 유연성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터 흐름을 명확히 파악하고, 노드를 전략적으로 연결하며, 표현식을 활용하고 철저히 테스트하는 것이 핵심입니다.

 

여러분의 n8n 자동화 프로젝트에서 데이터 처리 노드를 적극 활용하여 데이터 흐름을 자유자재로 제어해 보세요.

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혹시 n8n 사용 중 궁금한 점이나 어려움이 있다면 언제든 댓글로 남겨주세요. 함께 문제를 해결하고, 더 나은 자동화를 만들어가도록 노력하겠습니다.

 

다음 글에서는 "n8n 행동대장 : 액션 노드로 자동화 결과를 만드는 핵심전략"에 대해 다룰 예정이니 기대해 주세요! 😊

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n8n의 조건 노드 이해하기 : 자동화 흐름을 제어하는 지휘자

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n8n의 트리거 노드 이해하기 : 자동화 워크플로우의 출발점

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n8n x Slack 연동 : 초보자를 위한 쉬운 설정 완벽 가이드

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