엑셀, JSON, CSV... 데이터 포맷 변환 노가다 탈출
📝 엑셀, JSON, CSV… 데이터 포맷 변환 노가다 탈출
- 🎯 추천 대상: 기획자가 준 엑셀 데이터를 DB에 넣어야 하는 개발자
- ⏱️ 소요 시간: 수동 변환 30분 → 10초 완성
- 🤖 추천 모델: 모든 대화형 AI (ChatGPT, Claude, Gemini 등)
“이 엑셀 파일 내용을 JSON으로 바꿔서 API로 쏴주세요.”
개발하다 보면 데이터 포맷을 바꾸는 일이 비일비재합니다. 온라인 변환 툴을 쓰자니 회사 데이터를 올리기 찝찝하고, 스크립트를 짜자니 배보다 배꼽이 더 크죠. 그냥 데이터를 긁어서 붙여넣으세요. AI가 찰떡같이 알아듣고 변환해 줍니다.
⚡️ 3줄 요약 (TL;DR)
- JSON ↔ CSV ↔ XML 등 자유로운 포맷 변환
- 불필요한 필드 제거 및 데이터 구조 변경 (매핑)
- SQL Insert 문 생성 등 활용도 높은 변환
🚀 해결책: “만능 데이터 컨버터”
아래 PROMPT 내용을 복사해서 사용하세요.
역할 (Role): 너는 데이터 엔지니어링 및 ETL(Extract, Transform, Load) 전문가야.
상황 (Context): 내가 가진 데이터를 다른 시스템에서 사용할 수 있는 형식으로 변환해야 해.
요청 (Task):
- 아래 [소스 포맷] 데이터를 **[타겟 포맷]**으로 변환해줘.
- 변환 과정에서
[필드명 변경 규칙]을 적용해줘.- 데이터가 올바른지 검증할 수 있도록 결과물만 깔끔하게 출력해줘.
소스 데이터:
[여기에 원본 데이터를 붙여넣으세요]변환 규칙:
- 소스 포맷:
[예: CSV]- 타겟 포맷:
[예: JSON 배열]- 필드 변경:
[예: '이름' -> 'name', '나이' -> 'age'로 변경하고 '주소'는 제외해]
🧬 프롬프트 해부 (Why it works?)
이 프롬프트가 강력한 이유는 3가지 논리적 장치 때문입니다.
- 변환 규칙 명시: 단순 1:1 변환이 아니라, 키(Key) 이름을 바꾸거나 특정 필드를 제외하는 ‘가공(Transform)’ 단계를 포함시켰습니다.
- 포맷 유연성: JSON, SQL, YAML 등 개발자가 자주 쓰는 어떤 포맷이든 대응 가능합니다.
- ETL 전문가 페르소나: 데이터 정합성을 중요시하는 역할을 부여하여, 깨진 데이터나 형식이 맞지 않는 경우를 스스로 보정하거나 경고하게 합니다.
📊 증명: Before & After
❌ Before (입력 CSV)
이름,나이,직업
홍길동,30,개발자
김철수,25,디자이너✅ After (결과 - JSON + 필드명 변경)
요청: CSV를 JSON으로 바꾸되, 영어 필드명으로 변경해줘.
[
{
"name": "홍길동",
"age": 30,
"job": "개발자"
},
{
"name": "김철수",
"age": 25,
"job": "디자이너"
}
]✅ After (결과 - SQL Insert문)
요청: MySQL users 테이블에 넣을 수 있는 INSERT 문으로 바꿔줘.
INSERT INTO users (name, age, job) VALUES
('홍길동', 30, '개발자'),
('김철수', 25, '디자이너');🚨 트러블 슈팅 (안 될 땐 이렇게!)
Q. 데이터 양이 너무 많아요 (1만 줄 이상). A. AI 채팅창에 다 넣을 수 없습니다. “Python으로 이 CSV 파일을 읽어서 JSON으로 변환하는 스크립트를 짜줘” 라고 요청해서 코드를 돌리세요.
Q. 중첩된 구조(Nested)를 평평하게(Flat) 펴고 싶어요. A. “JSON의 ‘address’ 객체 안에 있는 ‘city’ 값을 밖으로 꺼내서 최상위 필드 ‘city’로 만들어줘” 라고 구체적으로 지시하세요.
🎯 결론
데이터 변환한다고 엑셀 함수랑 씨름하거나 정규식 짜느라 시간 쓰지 마세요. AI에게 “이거 이렇게 바꿔줘”라고 말하는 순간, 퇴근 시간이 빨라집니다. 🍷