노코드 자동화를 위한 데이터 구조 설계법

데이터가 엉켜 있으면 자동화는 절대 매끄럽게 작동하지 않는다

많은 사람들이 노코드 자동화에 관심을 갖고 다양한 툴을 배우기 시작한다.
Zapier, Make, Airtable, Notion, Google Sheets, Typeform 등
수많은 도구들이 직관적인 인터페이스와 연결성을 강조하며
“복잡한 업무를 자동화할 수 있다”고 홍보한다.

 

하지만 실전에서는 생각보다 자동화가 제대로 작동하지 않는다.
정확하게 연결한 줄 알았던 자동화가 중간에 멈추거나,
데이터가 잘못 전송되어 수작업으로 다시 정리해야 하거나,
자동화는 됐지만 결과물이 너무 엉성해서 결국 수작업이 필요해지는 상황들이 반복된다.

문제는 툴에 있는 것이 아니라,
“자동화에 쓰이는 데이터 구조 자체가 불안정하고 비효율적”이라는 데에 있다.
자동화는 단순히 ‘툴을 연결하는 기술’이 아니라
그 툴들이 흘려보낼 수 있는 데이터 구조의 기반 위에서 작동한다.
데이터 구조가 체계적으로 설계되지 않으면,
아무리 복잡한 플로우를 만들어도 결국 제대로 돌아가지 않는다.

이 글에서는 노코드 자동화를 시도하려는 모든 사람에게
그 무엇보다 먼저 필요한
“데이터 구조 설계”에 대한 실전적이고 전략적인 사고법을 제시한다.
단순히 어떤 필드를 써야 하는가가 아니라,
어떻게 데이터를 다뤄야 자동화가 지속가능하고
문제없이 확장될 수 있는지를 다룰 것이다.

 

자동화의 본질은 ‘흐름’이 아닌 ‘데이터 일관성’에 있다

많은 사람들은 자동화의 핵심을 “흐름”이라고 생각한다.
즉, A 툴에서 무언가를 입력하면 B 툴로 전송되고,
B에서 처리한 결과가 다시 C 툴로 넘어가는 식의
작업 플로우에만 집중하는 경우가 많다.

그러나 진짜 중요한 것은 ‘흐름’이 아니라 그 흐름 속을 움직이는
데이터의 구조와 일관성이다.
자동화는 결국 데이터의 입력 → 처리 → 출력 과정을 반복하는 시스템이며,
이 구조에서 가장 핵심은 각 단계마다
데이터의 형태, 형식, 필드명, 정렬 상태가 일관되게 유지되는지 여부다.

예를 들어 고객이 신청한 정보를 Google Forms로 받았다고 하자.
여기서 입력된 이름, 이메일, 신청한 클래스, 결제 금액 등의 항목이
각기 다른 형식으로 기록되어 있다면
Make에서 이를 감지하고 이메일을 자동 발송하려 할 때
잘못된 필드명이 발생하거나, 포맷 오류로 인해 동작이 멈출 수 있다.

자동화 도구는 “사람처럼 알아서 추론”하지 않는다.
예를 들어 “클래스명”이 어떤 시트에서는 "class"로,
다른 시트에서는 "강의명"으로 되어 있다면
시스템은 이 둘이 같은 의미인지 전혀 알지 못한다.

따라서 자동화를 설계하기 전에 반드시 해야 할 일은
전반적인 데이터 구조의 표준화, 통일, 필드 설계다.
이는 마치 웹사이트를 만들기 전에 디자인 시스템을 먼저 정리하는 것과 같다.
기본이 정리되지 않으면, 자동화는 절대로 안정적으로 작동할 수 없다.

 

노코드 자동화를 위한 데이터 구조 설계의 핵심 원칙 5가지

노코드 자동화를 위한 데이터 구조 설계는
코드를 쓰지 않기 때문에 오히려 더 명확하고 직관적인 체계가 필요하다.
데이터를 사람이 아닌 ‘시스템’이 이해하도록 만들기 위해
다음 다섯 가지 설계 원칙을 반드시 반영해야 한다.

① 일관된 필드명(변수명) 사용

자동화 도구는 필드명을 기준으로 작업을 수행한다.
같은 데이터를 여러 시트나 데이터베이스에서 활용할 예정이라면
필드명을 통일해야 한다.
예) name → 이름, email → 이메일, product → 상품명

② 날짜, 숫자, 금액 필드의 명확한 구분

자동화 시스템은 날짜 포맷 오류나 숫자 인식 오류에 매우 민감하다.
Google Sheets에서는 “2025.06.25”를 날짜로 인식하지 못하는 경우가 있다.
모든 날짜 필드는 ISO 포맷 (YYYY-MM-DD) 형태로 통일하고,
숫자형 필드는 텍스트와 분리해주는 것이 안정적이다.

③ 조건 필드(Boolean/체크박스) 설계

자동화를 분기 처리할 때 “참/거짓”, “예/아니오”, “완료/미완료” 같은
이진 분기 필드(Boolean Logic)는 반드시 명확하게 설계해야 한다.
예를 들어 “후기 작성 여부” 필드가 “Y/N”, “O/X”, “1/0” 등으로 혼용되면
자동화가 중단될 수 있다.

④ 각 데이터 구조는 ‘고유 키(ID)’를 가져야 한다

자동화 과정에서 특정 고객을 추적하거나 데이터를 연결하려면
고유 식별자 (unique ID)가 반드시 필요하다.
예: 이메일 주소, 회원 번호, 자동 생성된 UUID 등
이 키가 없다면 데이터는 매번 덮어쓰기되거나 중복 처리될 위험이 있다.

⑤ 사용자의 행동 흐름과 데이터 흐름을 일치시켜라

데이터 구조는 단순히 ‘정리된 형태’여야 하는 것이 아니라
실제 사용자의 행동 흐름과 맞아야 한다.
예를 들어 수업을 신청하고 → 결제하고 → 안내를 받고 → 수강하는 구조라면
각 단계별로 필요한 정보가 순차적으로 채워지는 형태로 설계돼야
자동화가 유연하게 작동한다.

이 다섯 가지 원칙은 툴에 상관없이 적용되는 보편적인 기준이며
초기에 제대로 정리해두면
훨씬 안정적이고 복잡한 자동화도 문제 없이 구현할 수 있다.

 

자동화를 확장 가능한 시스템으로 만들기 위한 데이터 구조 설계 전략

노코드 자동화는 단순한 ‘자동 이메일 발송’ 수준을 넘어
전체 비즈니스의 운영 시스템으로 확장될 수 있다.
하지만 확장 가능한 자동화를 만들기 위해서는
단기 작업용 데이터 구조가 아니라
장기적이고 유연한 데이터 아키텍처 설계 전략이 필요하다.

다음은 실전에서 바로 적용 가능한 전략이다:

① “1 Sheet = 1 기능” 원칙

한 Google Sheet 또는 Airtable DB에는
가능하면 단일 목적의 데이터만 저장해야 한다.
예: 신청 시트, 결제 시트, 후기 시트, 과제 제출 시트 등
이렇게 나누면 나중에 연결 플로우가 단순하고 에러율이 줄어든다.

② “중앙 컨트롤 시트” 혹은 대시보드 구조 만들기

Make.com이나 Zapier는 모든 시트를 동시에 참조하지 못한다.
중앙에서 “오늘 발송할 대상자”, “후기 요청 대상자”, “미제출자” 등을
자동 필터링한 시트를 만들어두면
매우 안정적이고 효율적인 자동화가 가능하다.

예:

• “todayTasks” 시트 → 오늘 자동화 대상만 추출
• “pendingReview” 시트 → 후속 리마인드 전용
• “flaggedUsers” 시트 → 특이사항 대상자 추출

③ ‘예외 처리’용 보조 필드 마련

모든 데이터가 정해진 흐름을 따르지 않는다는 것을 전제로,
예외 상황에 대처할 수 있는 보조 필드를 미리 설계해둬야 한다.
예:

• 수동 검토 여부 → manualCheck = TRUE
• 예외 처리 메모 → adminNote 필드
• 수동 발송 요청 → override = TRUE

이 필드들은 Make의 필터, 조건 분기, Slack 알림에 연결되어
운영자가 일일이 데이터를 보지 않고도
자동화 과정에서 예외 상황을 바로 감지하고 대응할 수 있게 만든다.

 

자동화는 결국 ‘데이터 언어’를 얼마나 정교하게 설계하느냐의 싸움이다

많은 사람들이 노코드 자동화를 도전하지만
끝내 실패하거나 시스템을 포기하는 이유는 하나다.
바로 자동화를 구성하는 데이터 언어를 엉성하게 설계했기 때문이다.

자동화는 마법이 아니다.
그것은 구조이고, 질서이며, 언어이다.
특히 노코드 기반 자동화에서는 그 언어가 ‘코드’가 아닌
‘데이터 구조’로 표현된다는 점에서
초기 설계가 전부라고 해도 과언이 아니다.

데이터 구조는 단순한 정리 작업이 아니다.
그것은 시스템의 뼈대를 세우는 작업이며,
자동화의 모든 단계가 그 위에서 작동한다.
데이터 구조가 엉켜 있으면, 어떤 자동화든 결국은 다시 수작업으로 돌아가게 된다.

지금 자동화가 자꾸 실패하거나 불안정하게 작동하고 있다면,
툴을 바꾸거나 시나리오를 복잡하게 만들기 전에
당신의 데이터 구조를 먼저 점검하라.
그 정리가 끝났을 때,
노코드 자동화는 비로소 진짜로 당신을 위해 일하기 시작할 것이다.