Course Outline

Data Integration에 대한 n8n 소개

  • n8n의 데이터 통합 역량 개요
  • n8n의 ETL의 핵심 개념
  • 데이터 통합 및 분석의 일반적인 사용 사례

데이터 소스에 연결

  • 데이터베이스 통합 설정 (MySQL, PostgreSQL 등)
  • 데이터 추출을 위한 API 연결
  • 클라우드 스토리지 솔루션과 통합(예: Google Drive, Dropbox)

데이터 변환 기술

  • 분석을 위한 데이터 정리 및 준비
  • 데이터 조작을 위해 n8n 노드 사용
  • 워크플로에서 사용자 정의 논리 및 변환 구현

ETL 워크플로 자동화

  • 데이터 흐름을 자동화하기 위한 ETL 워크플로 구축
  • 정기적인 데이터 업데이트를 위한 워크플로 일정
  • 동적 데이터 처리를 위한 조건부 워크플로 설정

분석 및 보고 도구와 통합

  • 분석 플랫폼으로 데이터 내보내기(예: Google Analytics, Power BI)
  • 자동화된 보고서 및 알림 설정
  • 실시간 데이터 처리를 위한 웹훅 사용

데이터 워크플로 모니터링 및 문제 해결

  • n8n에서 데이터 흐름 및 작업 상태 추적
  • 오류 및 데이터 불일치 처리
  • 최적화된 성능을 위한 워크플로 디버깅

Data Integration의 모범 사례

  • 데이터 보안 및 개인 정보 보호 고려 사항
  • 데이터 품질 및 일관성 보장
  • 확장성을 위한 워크플로 최적화

확장 Data Integration 노력

  • 여러 환경에 워크플로 배포
  • 새로운 데이터 요구 사항에 대한 워크플로 관리 및 업데이트
  • 데이터 통합의 미래 개발에 대비하기

요약 및 다음 단계

Requirements

  • ETL 프로세스에 대한 기본 지식
  • 데이터 통합 또는 조작 도구 사용 경험
  • API 및 데이터베이스 시스템에 대한 지식

청중

  • 데이터 분석가
  • 통합 전문가
 21 Hours

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