"AI 시대"는 종종 LLM (Large Language Model)과 Automation (자동화)을 함께 지칭합니다.
자료 분석 흐름 (Data Analysis Workflow)
AI 기반 데이터 분석의 일반적인 프로세스는 다음과 같이 구성됩니다:
- 데이터 수집 및 구조화
- LLM 분석 (역할 기반 에이전트 포함)
- 결과 저장 및 게시
- 자동 반복 실행 (Looping)
(초보) 자료 분석 도구 분류
| 단계 | 코드 기반 도구 | No-code / FaaS 도구 |
|---|---|---|
| 데이터 수집 | Scrapy, Playwright (Python) | Apify |
| 분석 (LLM 호출) | OpenAI, Claude, local LLM 등 API 직접 호출 | 동일 |
| 결과 출력 | Notion, Slack, Email, Google Sheet 등 | 동일 |
| 자동화 워크플로우 | n8n (self-hosted) | n8n (cloud), Zapier, Make 등 |
(초보) 실습 목적에 따른 도구 조합 추천
| 목적 | 추천 조합 |
|---|---|
| 개인 실습 / 비용 최소화 | LLM API + Notion + Scrapy 또는 Playwright + n8n (self-hosted) |
| 빠른 프로토타이핑 / GUI 중심 | LLM API + Notion + Apify + Zapier 또는 Make |