Summary  
This chapter covers the branch-and-merge data flow pattern for building robust workflows: start with one source of truth, fan out into parallel branches to collect and clean data, then merge back into a single, consistent snapshot.  

General domain of usage  
E-commerce product data aggregation

God datastrøm i **n8n** indebærer at starte fra én **sandhedskilde**, forgrene ud i fokuserede grene, rense hver gren, samle alt igen og til sidst sende ét rent øjebliksbillede til AI eller output.

Definition

De fleste begyndere bygger n8n sådan her:

**node → node → node → node**

Det ser simpelt ud, men går hurtigt i stykker. I en lige linje er hver node afhængig af den forrige — hvis en node omdøber eller fjerner et felt, fejler alt efterfølgende. For eksempel:

`HTTP Request → Modify → API Call → Change → Send to AI`

Dette fører til problemer som:

* Felter omdøbes halvvejs;
* Felter fjernes uden varsel;
* Hver node omformer data forskelligt;
* Tilføjelse af nye trin ødelægger efterfølgende noder.

Lineære kæder er skrøbelige. Brug i stedet et **Branch-and-Merge**-mønster: begynd med **én sandhedskilde** (en enkelt trigger, der definerer produktet eller butikken), **forgren** til parallelle opgaver, og **saml** derefter alt til ét rent resultat.

- `Branch A → reviews`;
- `Branch B → competitors`;
- `Branch C → pricing`.

Hver gren har én opgave og overskriver ikke de andre.

I et **branch-and-merge**-setup kan hver gren rettes uafhængigt, og **merge-noden** forbliver stabil, så længe feltnavne matcher, hvilket holder ændringer **lokale, ikke globale**.

Bemærk

Stærke automatiseringer opstår ved at identificere **skrøbelige lineære flows**, opdele arbejdet i **parallelle grene**, rense og normalisere data samt samle alt i **ét pålideligt øjebliksbillede** til AI eller endelig output.

Hvad er den primære fordel ved at bruge et branch-and-merge-mønster i n8n-workflows?

n8n er en fleksibel automatiseringsplatform til at forbinde apps, transformere data og opbygge AI-drevne arbejdsgange. Du opnår solide grundlæggende færdigheder gennem virkelige, praktiske eksempler, der dækker triggere, JSON-håndtering, dataflow-teori, AI-integration, webhooks og komplette automatiseringsopbygninger. Fokus er på at forstå, hvordan information bevæger sig gennem en arbejdsgang, og hvordan denne information struktureres, så noder og API'er opfører sig forudsigeligt. Resultatet er evnen til at designe, fejlfinde og implementere pålidelige automatiseringer, der fungerer fra ende til anden.

En praktisk oversigt over n8n's miljø, kerneværktøjer og den nødvendige tankegang for at opbygge automatiseringer. Begreber omfatter effektiv anvendelse af AI, forståelse af hvordan data flyder gennem noder, import af skabeloner og omdannelse af rå input til struktureret output.

En fokuseret gennemgang af de væsentlige arbejdsgangskomponenter. Triggere, datamanipulationsnoder, HTTP-forespørgsler, webhooks og flowkontrollogik. Materialet opbygger en klar mental model for, hvordan eksekveringer starter, hvordan data formes, og hvordan rutevalg træffes.

En grundig gennemgang af, hvordan n8n repræsenterer og behandler data. Emner omfatter JSON-struktur, læsning af komplette payloads, reparation af defekt JSON, håndtering af arrays og objekter samt arbejde med binære filer. Målet er forudsigelig og sikker datahåndtering på tværs af alle workflows.

En trinvis omdannelse af en ODT-plan til en struktureret automatiseringsplan. Materialet dækker pålidelige RSS-feeds, forberedelse af data til LLM'er, generering af tweets med Airtable-løkker, design af resultatbaserede flows og kortlægning af hele workflowet i Miro.

En komplet opbygning fra det indledende koncept til det endelige output. Emner omfatter strukturering af flowet, normalisering af API-data, løkker, fejlsikring og tilbageskrivning til Airtable med en gennemarbejdet automatisering, der demonstrerer pålidelighed og klarhed fra ende til anden.

Dataflow i N8n