Summary  
This chapter covers recognizing, converting, and handling fundamental data types—such as strings, numbers, dates, booleans, arrays, objects, and binary—in JSON-based workflows to ensure values have the correct shape for downstream operations.  

General domain of usage  
Workflow automation

Tietotyypit määrittelevät **millainen arvo** työnkulussa käsitellään, kuten teksti, numerot, päivämäärät, totuusarvot, listat, objektit tai tiedostot. Niiden tunteminen varmistaa, että solmut **lukevat, vertaavat ja muuntavat tietoa oikein** sen sijaan, että syntyisi hiljaisia virheitä tai loogisia ohjausvirheitä.

Määritelmä

n8n välittää tietoa solmujen välillä JSON-muodossa **taulukko-olioiden** rakenteena. Jos tietotyyppi on väärä (merkkijono vs numero, taulukko vs objekti), solmut eivät toimi odotetulla tavalla.

Kun käsittelet tietoa n8n:ssä, varmista että jokainen arvo on oikeassa muodossa ennen kuin siirrät sen eteenpäin. Puhdas, normalisoitu ja oikein tyypitetty data pitää työnkulut ennustettavina ja estää hiljaiset virheet.

- **Muuta tietotyyppi ajoissa:** muunna merkkijonot numeroiksi ennen laskutoimituksia;
- **Normalisoi teksti:** muuta pieniksi kirjaimiksi ja poista välilyönnit ennen duplikaattien poistoa tai reititystä;
- **Päivämäärät:** luo <code>{{$now}}</code>-komennolla, vertaa IF (Date & Time) -solmulla, muotoile uudelleen Date & Time -solmulla;
- **Taulukot:** käytä oikeita taulukoita; Split Out -solmulla käsittele yksittäisiä arvoja ja Aggregate/Item Lists -solmulla yhdistä takaisin;
- **LLM-tulosteet:** pyydä tiukkaa JSON-muotoa, validoi ja normalisoi ennen yhdistämistä.

Tämän kokonaisuuden jälkeen sinun tulisi tunnistaa ja muuntaa tietotyypit luottavaisesti, käsitellä päivämääriä ja taulukoita oikein, hallita binaaritiedostoja tarvittaessa sekä ratkaista nopeasti tyyppivirheet, jotka häiritsevät työnkulun logiikkaa.

Mikä vaihe auttaa ehkäisemään virheitä matemaattisia operaatioita suoritettaessa n8n:ssä?

n8n on joustava automaatioalusta sovellusten yhdistämiseen, datan muuntamiseen ja tekoälypohjaisten työnkulkujen rakentamiseen. Opit vahvat perusteet käytännön esimerkkien kautta, kattaen laukaisijat, JSON-käsittelyn, tietovirta­teorian, tekoäly­integraation, webhooksit ja kokonaiset automaatiorakenteet. Painopiste on ymmärtää, miten tieto liikkuu työnkulussa ja miten tieto kannattaa jäsentää, jotta solmut ja API:t toimivat ennustettavasti. Lopputuloksena on kyky suunnitella, debugata ja toteuttaa luotettavia automaatioita, jotka toimivat päästä päähän.

Käytännön katsaus n8n-ympäristöön, ydintyökaluihin ja automaatioiden rakentamiseen tarvittavaan ajattelutapaan. Käsittelee muun muassa tekoälyn tehokasta hyödyntämistä, tiedon kulun ymmärtämistä solmujen läpi, mallipohjien tuontia sekä raakadatan muuntamista jäsennellyksi lopputulokseksi.

Keskittynyt tarkastelu työnkulun olennaisiin osiin. Laukaisijat, datan käsittelysolmut, HTTP-pyynnöt, webhookit ja ohjauslogiikka. Materiaali rakentaa selkeän mielikuvan suoritusten käynnistymisestä, datan muokkaamisesta ja reitityspäätösten tekemisestä.

Syvällinen katsaus siihen, miten n8n esittää ja käsittelee dataa. Käsiteltäviä aiheita ovat JSON-rakenne, koko payloadin lukeminen, virheellisen JSON:n korjaaminen, taulukoiden ja olioiden käsittely sekä binääritiedostojen kanssa työskentely. Tavoitteena on ennustettava ja varma datan käsittely kaikissa työnkuluissa.

Vaiheittainen muutos ODT-suunnitelmasta jäsennellyksi automaatiomalliksi. Materiaali käsittelee luotettavia RSS-syötteitä, datan valmistelua LLM:ille, twiittien generointia Airtable-silmukoilla, lopputulokseen perustuvien prosessien suunnittelua sekä koko työnkulun mallintamista Mirossa.

Kokonaisvaltainen toteutus alkuperäisestä ideasta lopulliseen tulokseen. Käsiteltäviä aiheita ovat työnkulun rakenne, API-datan normalisointi, silmukointi, virheiden ehkäisy sekä tietojen kirjoittaminen takaisin Airtableen viimeistellyllä automaatiolla, joka osoittaa läpikotaisen luotettavuuden ja selkeyden.

Johdanto Tietotyyppeihin