에어테이블 데이터 분석 클래스 #4
진행자 & 김민준 전문가
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
안녕하세요! 오늘은 '에어테이블을 활용한 데이터 분석 및 자동화'에 대해 알아보는 시간입니다.

오늘 대화를 통해 여러분은 다음과 같은 지식들을 얻어가실 수 있을 거예요:
  • 에어테이블 기본 기능 마스터하기: 엑셀 함수 적용, AI 수식 생성, 필드 타입 설정
  • 관계형 데이터베이스 구축: count, rollup 기능 활용한 통계 정보 추출
  • 데이터 시각화 및 자동화: AI 필드 에이전트까지 완벽 마스터
  • 도구 연계 전략: M8N, 커서 AI 등 다른 자동화 도구와의 연계
그럼, 오늘 강의를 맡아주실 김민준 전문가님을 모시겠습니다! (박수)
오후 2:00
읽음
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, 안녕하세요! 오늘 에어테이블을 활용한 데이터 분석과 자동화에 대해 알려드릴 김민준입니다.

제 노션 페이지가 점점 예뻐지고 있죠? (웃음) 녹화본과 강의 자료가 늘어날수록 더 예뻐질 예정이니 기대해주세요!

오늘 수업은 챕터 5, '엑셀 데이터 오버' 파일을 열어주시면 됩니다.
오후 2:01
읽음
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
와, 전문가님, 노션 페이지 정말 멋지네요! (웃음)

오늘 에어테이블 시연을 30분 정도 보여주신다고 하셨는데, 구체적으로 어떤 내용들을 다루게 될까요?
오후 2:02
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, 오늘은 에어테이블에서 관계형 DB를 구축하는 시연을 보여드릴 거예요.

엑셀에서 많이 쓰는 IF, AND, OR, COUNTIF, SUMIF 같은 조건문 함수들을 에어테이블의 '수식 필드(Formula Field)'에서 어떻게 활용하는지 보여드리겠습니다.

엑셀 수식과 거의 똑같다고 보시면 돼요.
오후 2:03
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
아, 엑셀 함수와 비슷하다니, 엑셀에 익숙한 분들에게는 정말 반가운 소식이겠네요!

그런데 혹시 에어테이블에서 수식을 만드는 데 어려움을 겪는 분들을 위한 팁 같은 게 있을까요?
오후 2:04
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
그럼요! 에어테이블에는 'Create Formula with AI'라는 아주 유용한 기능이 있어요.

이걸 클릭해서 원하는 내용을 입력하면 AI가 자동으로 수식을 알려줍니다.

엑셀 사용자분들도 이 기능 하나만으로도 굉장히 편리함을 느끼실 거예요. 구글 시트에서도 되긴 하지만, 에어테이블이 좀 더 편하고, 설명(description)도 자동으로 달아줘서 확인하기 좋습니다.
오후 2:05
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
와, AI가 수식을 자동으로 만들어준다니 정말 신세계네요! (웃음)

그럼 이 기능을 활용하면 엑셀 함수에 익숙하지 않은 분들도 쉽게 데이터 분석을 할 수 있겠네요?
오후 2:06
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, 맞습니다. 신입 직원들도 AI에게 물어보면 엑셀 함수를 빠르게 익힐 수 있고, 중간 관리자나 사수들이 함수를 알려주는 시간도 줄어들죠.

이런 10분, 20분이 야금야금 모이는 게 사실 AI 자동화의 핵심이에요.

사무 자동화는 한 번에 큰 변화를 주기보다는, 이렇게 작은 시간들을 줄여나가는 것이 중요합니다.
오후 2:07
핵심 인사이트 #1
"야금야금 시간을 줄이는 것이 AI 자동화의 핵심"
- 김민준 데이터 자동화 전문가
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
'야금야금 줄여나가는 시간'이라니, 정말 와닿는 말씀이네요!

그럼 오늘 실습 예제는 어떤 건가요?
오후 2:08
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
오늘은 '학생 성적 관리'를 예제로 가져왔습니다. 📊

500명의 학생이 12개 과목을 수강한 데이터인데요, 제가 미리 총점, 등급, T점수, 백분위수 등 다양한 수식을 걸어놨어요.

이 데이터를 에어테이블에 붙여넣고 어떻게 활용하는지 보여드리겠습니다.
오후 2:09
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
500명 학생의 12개 과목 성적 데이터라니, 꽤 방대한데요!

그럼 이 데이터를 에어테이블에 어떻게 가져오나요? 혹시 엑셀처럼 복사-붙여넣기가 가능한가요?
오후 2:10
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, 아주 간단하게 복사-붙여넣기로 가져올 수 있습니다. 📋

엑셀 데이터를 그대로 복사해서 에어테이블에 붙여넣으면 잘 들어가요.

그리고 첫 번째 필드는 '이름'으로 설정했는데, 에어테이블에서는 이걸 '프라이머리 필드'라고 부릅니다. 데이터 분석의 기준이 되는 메인 필드라고 생각하시면 돼요.
오후 2:11
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
아, '프라이머리 필드'가 메인 필드라는 거군요!

그럼 학생 성적 데이터에서는 '이름'이 가장 중요한 기준이 되겠네요. 다른 필드들은 어떻게 설정되어 있나요?
오후 2:12
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, '번호' 필드는 '오토 넘버' 타입으로 설정해서 자동으로 시리얼 번호가 붙게 했고요.

'성별'은 'Single Select' 타입으로 '남성' 또는 '여성'을 선택할 수 있게 했습니다.

12개 과목 점수는 모두 'Number' 타입으로 설정되어 있습니다.
오후 2:13
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
오토 넘버, 싱글 셀렉트, 넘버 타입... 필드 타입 설정이 정말 중요하겠네요.

그럼 이제 이 데이터로 총점과 등급을 계산하는 방법을 보여주시겠어요?
오후 2:14
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, '총점' 필드를 추가하고, 아까 말씀드린 'Create Formula with AI'를 활용해서 12개 과목의 총점을 쉽게 구할 수 있습니다.

엑셀처럼 드래그할 필요 없이 자동으로 업데이트된다는 점이 정말 편리해요. ✨

'등급' 필드도 마찬가지로 수식을 걸어서 600점 이상은 '우수', 미만은 '정상'으로 자동 분류할 수 있습니다.
오후 2:15
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
오, 자동 업데이트라니, 엑셀에서 드래그하는 수고를 덜 수 있겠네요!

그런데 수식을 입력할 때 필드를 선택하는 방법이 엑셀과 좀 다를 것 같은데요?
오후 2:16
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
좋은 질문입니다! 에어테이블에서는 중괄호 {}를 입력하면 밑에 필드 목록이 떠요. 🔍

거기서 원하는 필드를 클릭해서 수식에 넣으면 됩니다.

아쉽게도 엑셀처럼 드래그해서 한 번에 여러 필드를 선택하는 기능은 없어서 하나씩 입력해야 해요. 이런 점이 에어테이블의 한계이기도 한데, 나중에 M8n과 같은 자동화 툴을 함께 쓰는 이유가 되기도 합니다.
오후 2:17
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
아, 중괄호 {}를 사용해서 필드를 선택하는군요!

하나씩 입력해야 하는 점은 조금 불편할 수 있겠지만, AI가 수식을 만들어주니 훨씬 수월하겠네요.

그럼 이제 관계형 DB 구축에 대해 알아볼까요?
오후 2:18
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, 이번에는 '성별'을 기준으로 새로운 테이블을 만들어서 메인 테이블과 연결해볼 거예요.

새 테이블을 만들고 '성별'을 프라이머리 필드로 설정한 다음, 기존 테이블의 '성별' 필드를 '링크 투 어나더 레코드' 타입으로 바꿔서 새로 만든 '성별' 테이블과 연결합니다.

이렇게 하면 두 테이블이 관계형으로 연결되면서 데이터를 더욱 다양하게 분석할 수 있게 됩니다.
오후 2:19
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
'링크 투 어나더 레코드' 기능을 통해 테이블을 연결하는군요!

그럼 이렇게 연결된 테이블에서 어떤 분석을 할 수 있나요? 예를 들어 남학생, 여학생 수를 세거나 평균 점수를 계산하는 것처럼요.
오후 2:20
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, 'Count' 기능을 사용해서 남학생과 여학생 수를 쉽게 집계할 수 있습니다.

엑셀 전문가도 20초 정도 걸릴 일을 에어테이블에서는 5초 만에 할 수 있죠.

이것 역시 '야금야금 시간을 줄이는' AI 자동화의 좋은 예시입니다.
오후 2:21
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
와, 5초 만에 집계가 된다니 정말 빠르네요!

그럼 이제 남학생의 국어 과목 평균 점수처럼 특정 조건에 맞는 평균을 구하는 방법도 있을까요?
오후 2:22
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, 'Rollup' 기능을 사용하면 됩니다. 📈

'Rollup' 필드를 추가하고, 연결된 테이블에서 '국어' 과목을 선택한 다음, 함수를 'Average'로 설정하면 남학생과 여학생의 국어 평균 점수를 자동으로 계산해줍니다.

이때 소수점 표시가 안 될 수 있는데, 필드 설정에서 소수점 자릿수를 지정해주면 됩니다. 🔢
오후 2:23
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
Rollup 기능으로 평균을 구할 수 있군요! 소수점 설정 팁도 유용하네요.

그럼 에어테이블에서 AI를 활용한 데이터 분석 기능도 있을까요? 🤖
오후 2:24
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, '필드 에이전트'라는 기능이 있습니다.

여기에 프롬프트를 입력하면 AI가 데이터를 분석해서 긴 텍스트를 자동으로 생성해주거나, 웹에서 이미지도 붙여주고, 카테고리 지정도 해줍니다.

저는 남학생의 전체적인 성적 분석을 AI 필드 에이전트를 통해 ChatGPT에 물어봤는데, 생각보다 디테일한 분석 내용이 나왔어요.
오후 2:25
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
필드 에이전트라니, AI가 직접 데이터를 분석해서 글을 써주는 거네요! 정말 놀랍습니다.

그럼 이런 AI 분석을 잘 활용하려면 어떤 점이 중요할까요?
오후 2:26
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
AI에게 데이터를 넘겨줄 때 성별, 인원, 과목 점수, 등급 등 필드를 최대한 세부적으로 쪼개서 정확하게 넘겨줘야 합니다.

그래야 AI가 더 디테일하고 정확한 분석 결과를 내놓을 수 있어요.

'애초에 잘 넣어야 잘 나온다'는 거죠. (웃음)
오후 2:27
핵심 인사이트 #2
"애초에 잘 넣어야 잘 나온다"
- 김민준 데이터 자동화 전문가
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
'애초에 잘 넣어야 잘 나온다'는 말씀이 정말 핵심이네요!

그럼 에어테이블만으로 모든 데이터 분석이 가능할까요? 혹시 한계점은 없을까요?
오후 2:28
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
음, 에어테이블만으로는 평균, 표준편차 같은 고급 통계 분석이 어렵고, 특히 과목별 분석처럼 프라이머리 필드를 바꿔야 하는 경우에는 손이 많이 갑니다.

엑셀에서는 플러그인을 쓰거나 행렬을 바꾸는 등 다양한 꼼수가 있지만, 에어테이블은 블록 단위 체제라 그런 점이 힘들어요.

이런 부분에서 에어테이블의 한계가 드러나죠.
오후 2:29
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
아, 고급 통계 분석이나 프라이머리 필드를 바꾸는 작업이 어렵다는 거군요.

그럼 이런 한계점을 극복하기 위한 다른 방법은 없을까요?
오후 2:30
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
유료 버전의 에어테이블에서는 '익스텐션(Extension)' 기능을 활용할 수 있습니다.

여기서 '스크립팅(Scripting)' 기능을 사용하면 자바스크립트 코드를 통해 평균, 표준편차, 정규분포 상위 몇 명인지 등 에어테이블에서 바로 구현하기 어려운 통계 분석을 쉽게 할 수 있어요.

물론 코드는 ChatGPT나 커서 AI에게 물어보면 30초 안에 짜줍니다.
오후 2:31
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
와, 익스텐션의 스크립팅 기능을 활용하면 고급 통계 분석도 가능하군요!

AI의 도움을 받으면 코딩 지식이 없어도 충분히 활용할 수 있겠네요.

그럼 결국 에어테이블만으로도 충분히 많은 것을 할 수 있다는 말씀이신가요? 아니면 M8n이나 직접 개발하는 것이 더 나은 경우도 있을까요?
오후 2:32
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
아주 중요한 질문입니다! 결국은 '업무 범위나 복잡도'에 따라 최적의 조합을 찾는 것이 중요해요. 🎯

에어테이블만으로 충분하다면 에어테이블만 써도 되고, 비용이나 기능 확장을 고려한다면 M8n으로 넘어가거나 직접 개발할 수도 있습니다.

어떤 것이 좋고 나쁘다기보다는, 나의 환경과 스킬, 회사 정책 등을 고려해서 선택하는 거죠. 💼
오후 2:33
핵심 인사이트 #3
"상황에 맞는 최적의 조합을 찾는 것이 중요"
- 김민준 데이터 자동화 전문가
진행자
진행자 (교육 콘텐츠 기획자)
네, 전문가님, 오늘 정말 유익한 강의 감사합니다! 🙏

에어테이블의 기본부터 심화, 그리고 다른 자동화 도구들과의 연계까지, 데이터 분석과 자동화에 대한 큰 그림을 그릴 수 있었던 시간이었네요.

특히 '야금야금 시간을 줄이는 것'이 자동화의 핵심이라는 말씀과 '상황에 맞는 최적의 조합을 찾는 것'이 중요하다는 말씀이 가장 기억에 남습니다.

오늘 강의를 통해 많은 분들이 데이터 자동화에 대한 인사이트를 얻으셨기를 바랍니다!
오후 2:34
김민준
김민준 (데이터 자동화 전문가)
네, 감사합니다!

오늘 배운 내용들을 실제 업무에 적용해보시고, 궁금한 점이 있으시면 언제든 연락주세요.

데이터 분석을 통해 스키마를 잘 짜고 나면, 어떤 도구를 사용할지 명확한 견적이 나올 거예요.

여러분 모두 데이터 자동화로 더 효율적인 업무 환경을 만들어가시길 바랍니다!
오후 2:35
읽음