Course Outline

Data Integration에 대한 Make 소개

  • Make 및 그 기능에 대한 개요
  • 자동화 및 데이터 워크플로 이해
  • 데이터 통합을 위한 사용 사례 탐색

자동화된 데이터 파이프라인 구축

  • Make을 사용하여 데이터 워크플로 설계
  • 데이터베이스, CRM 및 비즈니스 애플리케이션 연결
  • 트리거, 작업 및 조건 구성

실시간 데이터 동기화

  • 여러 플랫폼 간 데이터 동기화
  • 데이터 일관성 및 정확성 보장
  • 데이터 충돌 및 오류 처리

데이터 변환 및 처리

  • 필터, 포맷터 및 집계기 적용
  • 수신 데이터 구조화 및 정리
  • 자동화를 통한 데이터 품질 향상

고급 자동화 기술

  • 동적 통합을 위한 API 및 웹훅 사용
  • 여러 단계로 구성된 자동화 워크플로 생성
  • 데이터 자동화에서 조건 논리 구현

워크플로 모니터링 및 최적화

  • 자동화 성능 추적
  • 오류 해결 및 디버깅 문제
  • 효율적인 데이터 통합을 위한 모범 사례

실제 구현 및 Use Case

  • 실습 프로젝트: 실제 데이터 자동화 워크플로 생성
  • Make을 사용한 성공적인 데이터 통합에 대한 사례 연구
  • 자동화 전략 확장에 대한 토론

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 데이터 통합 개념에 대한 기본 이해
  • 데이터 관리 또는 비즈니스 인텔리전스 도구에 대한 경험
  • API 및 자동화 도구에 대한 지식이 유익하지만 필수는 아닙니다.

청중

  • 데이터 분석가
  • 데이터 엔지니어
  • IT 팀
 14 Hours

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