안녕하세요, HoSoul입니다. Make.com으로 외부 서비스와 연동된 자동화를 만들다 보면 화면에 알아보기 힘든 뒤죽박죽 형태의 데이터가 그대로 전달되는 경우를 마주하게 됩니다. 이런 데이터를 원하는 항목별로 나눠서 활용하려면 어떻게 해야 할지 막막했던 적 있으실 겁니다. JSON Parser(제이슨 파서) 기능을 알고 나서부터는 이런 데이터를 훨씬 수월하게 다룰 수 있게 됐습니다. 오늘은 이 기능을 어떻게 활용해야 하는지 정리해 드립니다.
이 글은 외부 서비스와 연동된 자동화를 만들고 있는 비전공자 직장인, 전달받은 데이터가 복잡하게 뒤섞여 있어 원하는 값을 뽑아내기 어려웠던 분, 그리고 API로 주고받는 데이터의 구조를 이해하고 싶었던 분들을 위한 글입니다.
JSON Parser가 왜 필요할까요
여러 외부 서비스는 데이터를 주고받을 때 JSON이라는 특정 형식을 사용합니다. 이 형식은 여러 정보를 중첩된 구조로 담을 수 있어 효율적이지만, 사람이 눈으로 보기에는 값들이 여러 겹으로 얽혀 있어 한눈에 파악하기 어렵습니다. Make.com이 이런 데이터를 그대로 받으면, 자동화 안에서 특정 항목만 골라서 쓰고 싶어도 전체 덩어리 중 어디에 그 값이 있는지 알아보기 힘든 상황이 생깁니다.
JSON Parser는 이 뒤섞인 데이터를 풀어헤쳐서, 자동화 안에서 각 항목을 개별적으로 선택할 수 있는 형태로 정리해주는 역할을 합니다. 이 과정을 거치고 나면, 복잡하게 얽혀 있던 데이터 덩어리 안에서 원하는 값만 마치 스프레드시트의 개별 칸을 고르듯 간편하게 선택해서 다음 단계로 넘길 수 있습니다. 뒤엉킨 실타래를 풀어서 필요한 가닥만 골라내는 작업과 비슷한 개념입니다.
JSON Parser 활용 3단계 방법
1단계: 전달받은 데이터가 정리가 필요한 형태인지 확인하기
외부 서비스에서 데이터를 받아온 직후, 그 데이터가 이미 개별 항목으로 선택 가능한 상태인지, 아니면 하나의 뭉쳐진 덩어리로만 보이는지 먼저 확인하세요. 후자라면 JSON Parser로 정리가 필요한 시점입니다.
2단계: 데이터의 기본 구조를 참고해 파서 설정하기
JSON Parser를 사용할 때는 지금 다루는 데이터가 어떤 구조로 되어 있는지 참고 정보로 함께 넣어주는 것이 일반적입니다. 이 구조 정보를 바탕으로 파서가 데이터를 올바르게 나눠서 인식하게 됩니다.
3단계: 정리된 항목 중 필요한 값만 골라 다음 단계에 연결하기
파서를 거치고 나면 여러 개별 항목이 선택 가능한 형태로 나타납니다. 이 중에서 실제로 자동화에 필요한 값만 골라 이후 단계로 연결하면 됩니다. 필요하지 않은 항목까지 무리하게 모두 활용하려 하지 말고, 실제 목적에 맞는 값만 추려내는 것이 핵심입니다.
실전 활용 예시
제가 실제로 적용한 방식을 공유합니다. 거래처 사이트에서 여러 부품의 가격 정보를 한 번에 가져오는 자동화를 만들 때, 처음에는 전달받은 데이터가 하나의 복잡한 덩어리로만 보여서 개별 부품의 가격을 따로 뽑아내기가 어려웠습니다.
이 데이터를 JSON Parser로 정리하고 나서부터는 부품명, 가격, 재고 여부 같은 항목들이 각각 개별적으로 선택 가능한 형태로 나타났고, 필요한 값만 골라 엑셀 파일로 저장하는 다음 단계에 바로 연결할 수 있었습니다. 데이터를 뒤섞인 상태 그대로 다루려 할 때보다 작업 속도와 정확도 모두 크게 개선됐습니다.
현실적인 한계와 주의할 점
데이터 구조가 매우 복잡하거나 여러 겹으로 깊게 중첩되어 있는 경우, 파서를 거쳐도 원하는 값을 한 번에 찾기 어려울 수 있습니다. 이런 경우에는 구조를 단계별로 나눠서 여러 번에 걸쳐 정리하는 접근이 필요할 수 있습니다.
또한 전달받는 데이터의 구조가 서비스 쪽 사정으로 바뀔 수도 있다는 점을 염두에 두어야 합니다. 이전에는 잘 작동하던 자동화가 갑자기 값을 제대로 찾지 못한다면, 데이터 구조 자체가 달라지지 않았는지 먼저 확인해보는 것이 좋습니다.
핵심 요약
- JSON Parser는 여러 겹으로 얽힌 데이터를 풀어헤쳐 개별 항목으로 선택할 수 있게 정리해주는 기능이다.
- 전달받은 데이터가 하나의 뭉쳐진 덩어리로만 보인다면 파서로 정리가 필요한 시점이다.
- 데이터의 구조 정보를 참고로 넣어 파서를 설정한 뒤, 필요한 값만 골라 다음 단계로 연결하자.
- 데이터 구조가 바뀌면 자동화가 값을 못 찾을 수 있으므로, 문제가 생기면 구조 변경 여부부터 확인하자.
마무리하며
뒤섞인 데이터 앞에서 막막했던 경험이 있으시다면, JSON Parser 하나로 그 복잡함을 훨씬 수월하게 정리할 수 있습니다. 외부 서비스와 연동된 자동화를 만들고 계시다면, 오늘 정리한 방법을 적용해보세요. 오늘 글이 도움이 되셨다면 댓글과 공감 부탁드립니다.