D: 🚀 n8n의 핵심 기능 중 하나인 Aggregation(집계) 노드를 제대로 활용하면 데이터 흐름을 완전히 새 차원으로 끌어올릴 수 있습니다! 이번 포스팅에서는 Aggregation 노드의 모든 것을 10가지 실제 사용 사례와 함께 상세히 살펴보겠습니다.
1. Aggregation 노드란?
🔍 다양한 데이터 소스에서 들어오는 정보를 하나로 모아 가공하는 n8n의 강력한 노드입니다. 마치 데이터 요리사처럼 여러 재료(데이터)를 한데 모아 새로운 요리(결과물)를 만들어내죠!
// 기본 작동 방식 예시
{
"input1": [1, 2, 3],
"input2": [4, 5, 6],
"operation": "sum" // 결과: [5, 7, 9]
}2. 주요 집계 연산 7가지
⭐ SUM(합계), AVERAGE(평균), MIN(최소값), MAX(최대값), MEDIAN(중앙값), MODE(최빈값), CONCATENATE(연결) 등이 있습니다.
📊 예시:
- 온라인 매출 데이터에서 지역별 평균 판매액 계산
- 고객 지원 티켓의 응답 시간 최대/최소 값 분석
3. 10가지 실제 활용 사례
① 다중 API 결과 통합 (🔗 API 마스터)
# 날씨 API + 교통 API 데이터 결합
날씨_데이터 = [23, 25, 22] # 온도
교통_데이터 = [45, 60, 30] # 혼잡도
# AVERAGE 적용 → [34, 42.5, 26]② 이커머스 주문 처리 (🛒 판매 최적화)
- 여러 창고의 재고 데이터를 SUM으로 합쳐 총 재고량 계산
- 주문별 할인율을 AVERAGE로 평균 내기
③ 소셜 미디어 모니터링 (📊 인사이트 도출)
{
"페이스북_좋아요": [120, 150],
"인스타그램_좋아요": [80, 110],
"operation": "sum" // 총 참여도: [200, 260]
}④ IoT 센서 데이터 집계 (🏠 스마트 홈)
- 10개 방의 온도 센서 → MEDIAN으로 대표값 추출
- 시간별 전력 사용량 SUM 계산
⑤ HR 인사 데이터 처리 (👥 조직 분석)
- 부서별 연봉 AVERAGE 계산
- 팀원들의 스킬셋 CONCATENATE로 통합
⑥ 재무 데이터 통합 (💸 지출 분석)
카드사1_지출 = [150, 200]
카드사2_지출 = [300, 100]
// SUM → [450, 300] (월별 총 지출)⑦ 교육 기관 성적 처리 (📚 학습 분석)
- 학생들의 다중 과제 점수 → WEIGHTED AVERAGE
- 반별 최고점/최저점 비교
⑧ 헬스케어 데이터 (🏥 환자 모니터링)
- 다양한 바이탈 사인 데이터의 MIN/MAX 추적
- 환자 그룹별 MEDIAN 값 비교
⑨ 로그 데이터 분석 (🖥️ 시스템 모니터링)
- 서버별 응답 시간 AVERAGE 계산
- 에러 로그 유형별 COUNT 집계
⑩ 마케팅 캠페인 분석 (📈 ROI 계산)
채널A_전환 = [15, 20]
채널B_전환 = [25, 10]
# SUM → [40, 30] (총 전환수)4. 고급 활용 팁 5가지
- 조건부 집계: IF 노드와 조합해 특정 조건의 데이터만 집계
- 다중 레벨 집계: 집계 결과를 다시 집계하는 패턴
- 시간 윈도우: 특정 시간대 데이터만 선택해 집계
- 가중치 적용: 중요도에 따라 다른 가중치 부여
- 집계 + 변환: 집계 후 추가 데이터 가공
💡 실전 예제:
// 가중 평균 계산
{
"매출": [100, 200],
"가중치": [0.7, 0.3],
"operation": "weightedAverage"
}
// 결과: 100*0.7 + 200*0.3 = 1305. 주의사항 & 문제 해결
⚠️ 데이터 타입 일치 확인: 숫자와 문자열이 혼재하면 오류 발생! ⚠️ 빈 배열 처리: 입력 데이터가 없을 경우 기본값 설정 필요 ⚠️ 대량 데이터: 10,000개 이상 아이템은 청크(chunk)로 나눠 처리
🔧 트러블슈팅:
- “Invalid operation” 오류 → 연산자 이름 철자 확인
- 결과가 NaN → 입력 데이터에 숫자가 아닌 값 포함됐는지 검사
6. 성능 최적화 가이드
⚡ 청크 처리: 큰 데이터는 500개 단위로 분할 ⚡ 필터링 선행: 집계 전 불필요한 데이터 제거 ⚡ 캐싱 활용: 자주 사용하는 집계 결과 저장
# 성능 개선 전 vs 후
before = aggregate(10,000 items) # 느림
after = [aggregate(chunk) for chunk in split(data, 500)] # 빠름7. 다른 노드와의 시너지
🤝 조합 추천:
- Spreadsheet 노드: 집계 결과 엑셀 저장
- HTTP Request 노드: API 데이터 바로 집계
- Function 노드: 커스텀 집계 로직 구현
- IF 노드: 조건부 집계
8. 실제 워크플로우 예시
🛠️ 인플루언서 마케팅 대시보드 구축:
- 인스타그램/유튜브/TikTok API에서 데이터 수집
- Aggregation 노드로 참여도(좋아요+댓글+공유) 합산
- 시간별 트렌드 AVERAGE 계산
- 결과를 Google Sheets에 자동 저장
9. 커뮤니티에서 찾은 창의적인 사용법
🧠 사용자 제안 모음:
- 주식 포트폴리오 가치 집계 (실시간)
- 다국어 고객 리뷰 감정 분석 점수 평균
- 스마트 팜의 다중 센서 데이터 종합
10. 마무리: 당신의 데이터를 업그레이드할 시간!
n8n의 Aggregation 노드는 단순한 데이터 합계를 넘어 비즈니스 인텔리전스의 핵심 도구가 될 수 있습니다. 오늘 소개한 10가지 사례 중 하나를 골라 바로 적용해보세요!
💬 질문: 여러분은 Aggregation 노드로 어떤 창의적인 작업을 해보셨나요? 댓글로 공유해주세요!
> ✨ 추가 자료: n8n 공식 문서에서 “Advanced Aggregation Techniques” PDF 가이드 다운로드 가능 (2023년 최신판)