4가지 주요 차이점: 제작 대 Latenode

파벨 스패로우

공동 창립자, 노코드 전문가

Make와 같은 시각적 플랫폼으로 비즈니스 프로세스를 자동화하는 것은 두 개의 블록을 맞추는 것보다 더 어려운 일입니다. 여기서는 시나리오 실행의 아키텍처, 개별 블록의 기능, 상호 연결의 유연성 등 모든 세부 사항이 가장 중요합니다. 잘 알고 계신다면 무슨 말인지 아시겠죠? 그렇지 않다면 곧 알게 될 것입니다.

저희는 수년간 사용자들의 요청을 관찰해 온 Make 커뮤니티의 일원입니다. 종종 우리는 관찰하는 데 그치지 않고 이러한 요구를 직접 실천하기도 합니다. 이러한 누락된 구성 요소를 구현하는 것에서 시작되었습니다. Latenode 가 시작되었고, 지금은 이미 Make에서 사용자 요청 목록의 최상위에 있는 기능이 되었습니다. 자세히 살펴봅시다.

단일 시나리오의 브랜치 병합하기

이것은 가장 인기 있는 요청 중 하나입니다. 핵심은 여러 시나리오 브랜치를 하나의 노드로 병합할 수 있는 기능을 갖추는 것입니다. 어떤 경우에는 시나리오를 단순화하고 속도를 높일 수 있으며, 어떤 경우에는 구현에 필수적인 요구 사항이기도 합니다.

몇 가지 공통 단계를 공유하는 두 개의 데이터 처리 시나리오가 있다고 가정해 보겠습니다. 작업을 중복하는 대신 각 시나리오의 고유한 작업을 수행한 후 이러한 브랜치를 하나로 병합하면 됩니다.

사례: 설문조사 결과 처리

트리거는 새로운 설문조사 응답을 수신합니다. 한 시나리오 브랜치는 응답을 분석하고 분류하고, 다른 브랜치는 실시간으로 통계를 업데이트합니다. 마지막에는 두 브랜치가 하나로 합쳐져 최종 설문조사 보고서를 작성하고 이를 데이터베이스로 보내거나 담당자에게 알립니다.

텍스트 구문 분석

텍스트 구문 분석은 텍스트 본문에서 특정 정보를 추출해야 할 때 매우 유용한 기능입니다. 플랫폼에서 Latenode 플랫폼에서는 바로 사용할 수 있는 AI 도구를 사용하여 이러한 데이터를 구문 분석하고, 필요한 매개변수를 추출하여 추가 처리에 사용할 수 있습니다.

이는 'AI 텍스트 추출기' 모듈을 사용하면 가능합니다. 왼쪽에는 블록 설정 창이, 오른쪽에는 텍스트 본문에서 매개변수를 식별한 결과가 표시됩니다.

Case: 고객 서비스 관리

고객 서비스를 관리하고 다양한 채널(이메일, 소셜 미디어, 웹사이트의 피드백 양식)을 통해 텍스트 형식의 문의를 받는다고 가정해 보세요. "AI 텍스트 추출기" 모듈을 사용하면 각 문의 텍스트를 자동으로 분석하여 주요 세부 정보(예: 문제 유형, 특정 세부 정보, 고객 연락처 정보)를 추출한 다음 이 정보를 사용하여 문의를 적절한 전문가에게 자동으로 라우팅하거나 보고서를 작성할 수 있습니다. 이렇게 하면 요청 처리가 크게 간소화되고 고객 서비스의 효율성이 향상됩니다.

사용 전 이메일의 모습 Latenode 플랫폼을 사용하기 전의 이메일 모습

관리 방법:

기록에서 요청을 다시 시작하는 기능

과거 입력 데이터로 시나리오를 실행하면 몇 가지 경우에 특히 편리해집니다:

시나리오 개발 및 디버깅 중, 실패할 때마다 수동으로 데이터를 입력하는 루틴을 피해야 하는 경우
실제 데이터로 기존 시나리오를 실행하는 데 오류가 발생한 경우(예: 타사 API가 실패한 경우)

사례: 복잡한 자동 시나리오 테스트

대규모 데이터 배열을 처리하기 위한 복잡한 자동화를 개발 중이라고 가정해 보겠습니다. 테스트 및 디버깅 중에 오류가 발생할 수 있습니다. 입력 데이터를 수동으로 다시 생성하고 시나리오를 다시 실행하는 대신에 Latenode 에서 클릭 한 번으로 동일한 입력 데이터로 시나리오를 다시 시작할 수 있습니다. 이렇게 하면 디버깅 프로세스가 빨라지고 테스트가 간소화되어 아키텍처 개발의 효율성이 향상됩니다.