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영어

In today’s digital environment, workflow tools that automate repetitive data collection and processing are becoming increasingly important. This study conducted an experiment using two representative automation tools, n8n and Make, focusing on keyword-based data collection and transformation with Google Sheets. The experimental process consisted of keyword input, HTTP request execution, HTML conversion, and Google Sheets update, followed by a comparative analysis of performance and usability. n8n demonstrated strong extensibility and flexibility as an open-source platform but showed limitations in configuration complexity and error handling. Make provided a more intuitive interface and stable execution environment, though its subscription-based pricing structure imposed practical constraints. The findings suggest that the choice or combined use of these tools can be optimized depending on research purposes and operational environments. This study is expected to contribute to the development of effective strategies for tool adoption and further research in the field of data automation.

한국어

오늘날 디지털 환경에서는 반복적 데이터 수집 및 처리를 자동화하는 워크플로우 도구의 중요성이 점점 커지고 있다. 본 연구는 대표적 자동화 수집 도구인 n8n과 Make를 대상으로, 구글시트를 활용한 키워드 기반 데 이터 수집 및 변환 실험을 수행하였다. 실험 과정은 키워드 입력, HTTP 요청, HTML 변환, 구글시트 업데이트로 구성되었으며 두 도구의 성능과 사용성을 비교·분석하였다. n8n은 오픈소스 기반의 확장성과 자유도를 제공하지 만, 설정 복잡성과 오류 처리 난이도가 한계로 나타났다. Make는 직관적인 인터페이스와 안정적인 실행 환경을 제공하지만, 유료 정책에 따른 활용 제약이 확인되었다. 이러한 분석 결과는 연구 목적과 환경에 따라 두 도구를 선택하거나 병행 활용할 수 있는 근거를 제공한다. 향후 본 연구는 데이터 자동화 생태계에서 효율적 도구 활용 전략 수립과 관련 연구 확장에 기여할 것으로 기대된다.