물류 스타트업 KPI 자동 리포팅

문제

운영팀이 매달 40시간을 리포트 작성에 쓰고 있었습니다. 배송 데이터는 AWS, 창고 재고는 자체 DB, 고객 CS는 Zendesk에 흩어져 있었습니다. 매주 월요일, 담당자가 각 시스템에서 데이터를 수동으로 다운로드하고 엑셀에서 병합하여 리포트를 만들었습니다. 실수도 잦았고, 데이터가 최신이 아닌 경우가 많았습니다.

수동 리포트 작성 프로세스 — 매달 40시간 소요

접근

6개의 데이터 소스를 분석하고, 공통 키를 기준으로 자동 병합 파이프라인을 설계했습니다. 리포트에 포함되는 23개 KPI를 정의하고, 각 KPI의 계산 로직을 문서화했습니다. 기존 수동 작업 흐름을 n8n 워크플로우로 1:1 매핑하되, 중간에 발생하는 오류를 자동 감지하고 알림을 보내는 장치도 추가했습니다.

구축

n8n에서 6개 데이터 소스의 ETL 파이프라인을 구축했습니다. 매일 새벽 6시에 자동 실행되어 BigQuery에 정제된 데이터를 적재하고, Looker 대시보드가 실시간으로 업데이트됩니다. 주간 리포트는 자동 생성되어 Slack 채널에 PDF와 함께 요약 인사이트를 발송합니다.

Looker 실시간 대시보드 — 23개 KPI 자동 추적

결과

매달 40시간의 수동 작업이 완전히 사라졌습니다. 리포트 정확도가 100%에 가까워졌고, 경영진은 이제 언제든 Looker 대시보드에서 최신 KPI를 확인할 수 있습니다. 이상 징후 발생 시 즉시 Slack 알림이 발송되어 대응 속도도 크게 개선되었습니다.