n8n 워크플로우 실전: Airtable 연동으로 데이터 자동 저장하기

n8n 워크플로우 실전: Airtable 연동으로 데이터 자동 저장하기

• 정의 및 개념
• Airtable 테이블 구성하기
  • 테이블 설정 단계
• Airtable 노드 설정하기
  • 워크플로우에 Airtable 노드 추가
  • Airtable 노드 추가 방법
  • 자격 증명(Credential) 설정
  • 노드 파라미터 설정
  • Airtable 노드 테스트
• Airtable 노드 활용 팁
  • 1. 다양한 작업 지원
  • 2. 고급 데이터 매핑
  • 3. 필터링 및 정렬
  • 4. 스프레드시트 대안
• 실제 비즈니스 적용 사례
  • 1. 고객 데이터 관리
  • 2. 마케팅 캠페인 추적
  • 3. 인벤토리 관리
  • 4. 이벤트 로깅 및 분석
• 기대 효과 및 필요성
  • 데이터 중앙화 및 구조화
  • 수동 작업 제거
  • 협업 효율성 증대
• 향후 개선 사항
• 마무리
• Keywords

이전 포스트에서 HTTP Request 노드를 활용하여 데이터 웨어하우스에서 판매 데이터를 가져오는 방법을 알아보았습니다. 이번에는 Nathan의 판매 보고서 자동화 워크플로우의 두 번째 단계인 'Airtable 노드를 통한 데이터 저장'에 대해 상세히 알아보겠습니다. 이 과정을 통해 수집한 데이터를 체계적으로 관리하고 팀과 공유하는 방법을 배우게 됩니다.

정의 및 개념

Airtable은 스프레드시트의 직관적인 인터페이스와 데이터베이스의 강력한 기능을 결합한 클라우드 기반 협업 도구입니다. n8n의 Airtable 노드는 이 서비스와의 원활한 통합을 제공하여, 워크플로우에서 수집한 데이터를 자동으로 Airtable에 저장하고 관리할 수 있게 해줍니다.

• 목적: 워크플로우에서 처리한 데이터를 구조화된 형태로 저장 및 관리
• 핵심 기능: 레코드 생성/읽기/업데이트/삭제, 테이블 관리, 필드 매핑
• 비즈니스 가치: 데이터 중앙화, 팀 협업 강화, 수동 데이터 입력 제거

Airtable 테이블 구성하기

테이블 설정 단계

Airtable 노드를 사용하기 전에 먼저 적절한 테이블 구조를 설정해야 합니다. 다음은 Nathan의 판매 데이터를 저장하기 위한 Airtable 설정 과정입니다:

1. Airtable 계정 생성:

   • Airtable 회원가입 페이지에서 계정 생성
   • 워크스페이스 확인 및 설정

2. 새 베이스 생성:

   • 'Add a base' 옵션 선택
   • 'Start from scratch' 선택
   • 베이스 이름을 'beginner course'로 지정

3. 테이블 구조 설정:

   • 기본 'Table 1'의 이름을 'orders'로 변경
   • 기본 생성된 빈 레코드 3개 삭제
   • 기본 필드('Notes', 'Assignee', 'Status') 삭제
   • 'Name' 필드를 'orderID'로 변경하고 필드 타입을 'Number'로 설정

4. 필요한 필드 추가:

필드 이름	필드 타입
orderID	Number
customerID	Number
employeeName	Single line text
orderPrice	Number
orderStatus	Single line text

이렇게 구성된, 소스 데이터 구조와 일치하는 테이블에 n8n 워크플로우에서 가져온 데이터를 저장할 수 있습니다.

Airtable 노드 설정하기

워크플로우에 Airtable 노드 추가

graph LR
    A[HTTP Request 노드] -->|판매 데이터| B[Airtable 노드]
    B -->|레코드 생성| C[Airtable 테이블]

    style A fill:#f9d5e5,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#d5f9e5,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#d5e5f9,stroke:#333,stroke-width:2px

이 다이어그램은 HTTP Request 노드에서 가져온 판매 데이터가 Airtable 노드를 통해 Airtable 테이블에 레코드로 저장되는 과정을 보여줍니다.

Airtable 노드 추가 방법

1. HTTP Request 노드 옆의 '+' 아이콘 클릭
2. 노드 패널에서 'Airtable' 검색
3. 'Create a record' 작업 선택
4. 노드가 캔버스에 추가되고 노드 설정 창이 열림

자격 증명(Credential) 설정

Airtable과 연동하기 위해서는 적절한 자격 증명 설정이 필요합니다:

1. 'Credential to connect with' 옵션에서 'Create new credential' 선택
2. 'Connect using: Access Token' 기본 옵션 유지
3. Airtable 개인 액세스 토큰 생성:
   • Airtable 계정의 개발자 설정에서 토큰 생성
   • 필요한 범위(scopes) 선택: data.records:read, data.records:write
   • 'beginner course' 베이스에 대한 접근 권한 부여
4. 생성된 토큰을 n8n의 'Access token' 필드에 입력하고 저장

노드 파라미터 설정

Airtable 노드를 정확히 구성하기 위해 다음 파라미터를 설정합니다:

• Resource: Record (테이블의 개별 행 작업)
• Operation: Create (새 레코드 생성)
• Base: 'beginner course' (앞서 생성한 베이스 선택)
• Table: 'orders' (설정한 테이블 이름)
• Mapping Column Mode: Map automatically (자동 필드 매핑)

'Map automatically' 옵션은 입력 데이터 필드 이름이 Airtable 테이블의 열 이름과 일치할 때 사용할 수 있는 편리한 기능입니다. 이 옵션을 사용하면 각 필드를 수동으로 매핑할 필요가 없으며, 데이터가 자동으로 올바른 열에 삽입됩니다.

Airtable 노드 테스트

설정이 완료되면 'Test step' 버튼을 클릭하여 노드를 실행합니다. 이 과정에서 HTTP Request 노드에서 가져온 모든 데이터(30개 레코드)가 Airtable의 'orders' 테이블에 삽입됩니다. 처리 과정은 약간의 시간이 소요될 수 있으며, Airtable에서 직접 데이터가 추가되는 것을 확인할 수 있습니다.

Airtable 노드 활용 팁

1. 다양한 작업 지원

• Create: 새 레코드 생성
• Update: 기존 레코드 업데이트
• Read: 레코드 조회
• Delete: 레코드 삭제
• List: 모든 레코드 목록 조회

2. 고급 데이터 매핑

• 수동 매핑: 필드별 맞춤 매핑 설정
• 자동 매핑: 필드 이름 일치 시 자동 매핑
• 수식 활용: 표현식을 통한 동적 값 설정

3. 필터링 및 정렬

• Filter By Formula: Airtable 포뮬라로 레코드 필터링
• Sort: 특정 필드 기준 레코드 정렬
• Max Results: 반환할 최대 레코드 수 제한

4. 스프레드시트 대안

Airtable 외에도 n8n은 다양한 스프레드시트/데이터베이스 통합을 제공합니다:

• Google Sheets: 구글 클라우드 생태계와 통합
• Microsoft Excel: 마이크로소프트 오피스 환경과 연동
• Notion: 지식 관리 및 협업 도구와 통합
• PostgreSQL/MySQL: 관계형 데이터베이스와 연동

실제 비즈니스 적용 사례

1. 고객 데이터 관리

• 시나리오: CRM 시스템에서 잠재 고객 정보 수집 및 관리
• 구현: HTTP 요청으로 CRM 데이터 가져와 Airtable에 저장
• 이점: 팀 전체가 접근 가능한 중앙화된 고객 정보 저장소 구축

2. 마케팅 캠페인 추적

• 시나리오: 다양한 마케팅 채널 성과 모니터링
• 구현: 각 채널 API에서 데이터 수집 후 Airtable에 통합
• 이점: 통합된 대시보드로 캠페인 성과 시각화 및 분석

3. 인벤토리 관리

• 시나리오: 여러 플랫폼의 재고 현황 추적
• 구현: 플랫폼별 API 호출 결과를 Airtable에 자동 업데이트
• 이점: 재고 부족 방지 및 재주문 프로세스 최적화

4. 이벤트 로깅 및 분석

• 시나리오: 시스템 이벤트 및 오류 추적
• 구현: 이벤트 데이터를 Airtable에 로깅하고 분석
• 이점: 패턴 식별 및 문제 해결 시간 단축

기대 효과 및 필요성

데이터 중앙화 및 구조화

• 다양한 소스의 데이터를 단일 저장소에 통합
• 일관된 형식으로 데이터 구조화
• 팀 전체의 데이터 접근성 향상

수동 작업 제거

• 스프레드시트 수동 업데이트 작업 제거
• 데이터 입력 오류 감소
• 정기적인 데이터 수집 및 보고 자동화

협업 효율성 증대

• 실시간 데이터 공유 및 업데이트
• 부서간 데이터 흐름 간소화
• 의사결정 프로세스 가속화

향후 개선 사항

현재 구성한 Airtable 노드는 HTTP Request에서 가져온 모든 데이터를 Airtable에 저장하고 있습니다. 하지만 Nathan의 요구사항은 'Processing' 상태인 주문만 Airtable에 저장하고, 'Booked' 상태인 주문의 총액을 계산하는 것입니다. 이를 위해 다음 단계에서는 주문 상태에 따라 데이터를 필터링하는 노드를 추가해야 합니다.

다음 단계에서 구현할 주요 기능:

1. 필터링 로직: 주문 상태에 따른 데이터 분류
2. 조건부 처리: 상태별 다른 액션 실행
3. 계산 기능: 'Booked' 주문의 총액 계산

마무리

이번 포스트에서는 n8n의 Airtable 노드를 활용하여 워크플로우에서 수집한 데이터를 Airtable에 자동으로 저장하는 방법을 알아보았습니다. 이는 Nathan의 판매 보고서 자동화 워크플로우의 중요한 두 번째 단계로, 데이터 저장 및 관리 측면을 담당합니다.

Airtable과 같은 클라우드 기반 협업 도구와 n8n의 통합은 데이터 기반 비즈니스 프로세스를 크게 간소화할 수 있습니다. 데이터 수집부터 저장, 분석, 공유까지의 전체 과정을 자동화함으로써 팀은 반복적인 수동 작업에서 벗어나 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

다음 포스트에서는 워크플로우의 세 번째 단계인 '주문 상태에 따른 데이터 필터링'에 대해 알아보겠습니다. 이를 통해 조건부 로직을 워크플로우에 구현하는 방법과 데이터 흐름을 제어하는 기술을 배우게 될 것입니다.

Keywords

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