Automating Data Understanding: How I Built a Data Analysis Agent in n8n Using AI

What is the Aim?

In today’s data-driven world, understanding raw data quickly can make all the difference between gaining insights and feeling overwhelmed. The main aim of my project was to build a data analysis agent using n8n that could automatically fetch multiple CSV files from clients, analyze them, and generate the top five business use cases based on that data — all without any manual effort.

This project started as a proof of concept (PoC) to explore how automation and AI could work together to transform the data analysis process. The idea was to replace repetitive manual tasks like downloading, cleaning, and interpreting spreadsheets with a self-running system that could handle everything automatically.

What to Achieve?

The goal was to create a fully automated workflow that takes in raw CSV data and produces meaningful insights. Instead of spending hours opening files, merging datasets, and writing queries to understand relationships, I wanted to let AI do the heavy lifting.

The objective was to design a system capable of fetching, processing, and analyzing multiple datasets at once — and then summarizing everything into actionable business ideas. With this, the agent could help businesses or analysts quickly understand what kind of insights or use cases could be derived from their data, such as predicting customer behavior, analyzing sales trends, or identifying operational bottlenecks.

How is it Achieved?

The entire agent was developed using n8n, a powerful open ource automation platform that allows users to visually connect multiple services and create data workflows. The drag-and-drop interface made it easy to integrate AWS S3, OpenAI’s chat model, and custom logic nodes in a single workflow. I divided the project into two key parts for better modularity and scalability.

The first part of the workflow handles data collection and meta parsing. It starts by fetching multiple CSV files from a client’s AWS S3 bucket. Once the files are retrieved, the agent loops over each CSV file to download and extract data. A custom code node processes the files further to fetch only the first ten rows of each dataset for quick analysis.

After processing all the CSVs, they are merged into a single JSON structure that acts as a unified dataset. The next step introduces the Meta Parser AI Agent, which uses an OpenAI Chat Model with a specially crafted prompt to generate a detailed metadata JSON. This metadata includes explanations of each column, its purpose, and even the relationships between multiple CSV files. The output is then converted to JSON format and uploaded to a designated AWS S3 folder for use in the next stage.

The second part of the workflow is where insight generation takes place. Here, the previously generated metadata JSON is parsed and fed into another AI agent. This AI Agent for Business Use Case Generation reads the metadata and intelligently identifies the top five business use cases that can be derived from the provided data. These use cases could include insights like customer churn prediction, sales forecasting, or regional performance analysis — all based on the dataset’s characteristics.

Finally, the agent converts these insights into plain text and uploads the output file to the AWS S3 bucket, completing the automation cycle.

Below is a quick look at how the n8n data analysis agent workflow appears. It visually represents each step — fetching, processing, AI-driven parsing, and business insight generation — making it easy to understand how every piece fits together.

This proof of concept highlights how automation and AI can simplify data analysis. By combining n8n, OpenAI, and AWS S3, it’s possible to go from raw CSV files to actionable business insights in just minutes. This concept is easily adaptable for various domains such as marketing analytics, financial forecasting, operations optimization, or product usage analysis.

Through this project, I realized how n8n can act as a powerful no-code/low code AI orchestrator. Integrating AI models, JSON transformations, and data storage in a single workflow shows that even structured data can be analyzed automatically. With the right prompt design, AI can interpret datasets intelligently and deliver business-ready insights — proving that AI isn’t limited to unstructured text or images.

Tags: n8n, Data Analysis, AI Automation, OpenAI, AWS S3, Data Engineering, No-Code