Amazon-SES und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Automatisieren Sie die E-Mail-Analyse: Senden Sie E-Mail-Daten von Amazon SES zur Analyse an Google Cloud BigQuery (REST). Der visuelle Editor von Latenode erleichtert die Erstellung benutzerdefinierter Datenpipelines mit flexiblen JavaScript-Transformationen und ermöglicht eine kostengünstige Skalierung. Sie zahlen nur für die Ausführungszeit.

Apps austauschen

Amazon-SES

Google Cloud BigQuery (REST)

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

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Wie verbinden Amazon-SES und Google Cloud BigQuery (REST)

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Amazon-SES und Google Cloud BigQuery (REST)

Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu

Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Amazon-SES, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Amazon-SES or Google Cloud BigQuery (REST) ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Amazon-SES or Google Cloud BigQuery (REST)und wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Amazon-SES Knoten

Wähle aus Amazon-SES Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Amazon-SES

Konfigurieren Sie die Amazon-SES

Klicken Sie auf Amazon-SES Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Amazon-SES URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

+
1

Amazon-SES

Knotentyp

#1 Amazon-SES

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Amazon-SES

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Amazon-SES Knoten, auswählen Google Cloud BigQuery (REST) aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Cloud BigQuery (REST).

1

Amazon-SES

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifizieren Google Cloud BigQuery (REST)

Klicken Sie nun auf Google Cloud BigQuery (REST) und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Google Cloud BigQuery (REST) Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Google Cloud BigQuery (REST) durch Latenode.

1

Amazon-SES

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Amazon-SES und Google Cloud BigQuery (REST) Nodes

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

Amazon-SES

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Tag auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Amazon-SES und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:

  • Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
  • Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
  • Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
  • Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
  • Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
  • Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
  • Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
  • Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Trigger auf Webhook

2

Amazon-SES

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Amazon-SES, Google Cloud BigQuery (REST)und alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.

Testen Sie das Szenario

Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Amazon-SES und Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Amazon-SES und Google Cloud BigQuery (REST) (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Amazon-SES und Google Cloud BigQuery (REST)

Amazon SES + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack: Diese Automatisierung verfolgt E-Mail-Bounce-Ereignisse von Amazon SES. Wenn eine neue verifizierte Identität zurückgewiesen wird, werden die Daten in Google Cloud BigQuery protokolliert. Anschließend wird eine Benachrichtigung an einen bestimmten Slack-Kanal gesendet, um das Admin-Team zur sofortigen Überprüfung zu informieren.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Amazon SES + Google Sheets: Analysiert Marketingkampagnendaten in Google Cloud BigQuery. Nach Abschluss eines Abfrageauftrags wird mithilfe von Amazon SES ein zusammenfassender Bericht per E-Mail versendet und die Ergebnisse zur weiteren Analyse und Aufzeichnung in einem Google Sheet gespeichert.

Amazon-SES und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen

Über uns Amazon-SES

Automatisieren Sie den E-Mail-Versand mit Amazon SES in Latenode. Versenden Sie Transaktions-E-Mails, Benachrichtigungen und Marketingkampagnen innerhalb Ihrer automatisierten Workflows. Nutzen Sie den visuellen Editor von Latenode, um SES mit anderen Apps zu verbinden, bedingte Logik hinzuzufügen und Bounces zu verarbeiten. So vereinfachen Sie die E-Mail-Verwaltung und skalieren Ihre Kommunikationsflüsse ohne Programmierung.

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Über uns Google Cloud BigQuery (REST)

Automatisieren Sie BigQuery-Daten-Workflows in Latenode. Fragen Sie riesige Datensätze direkt in Ihren Automatisierungsszenarien ab und analysieren Sie sie – ganz ohne manuelles SQL. Planen Sie Abfragen, transformieren Sie Ergebnisse mit JavaScript und leiten Sie Daten an andere Anwendungen weiter. Skalieren Sie Ihre Datenverarbeitung ohne komplexe Programmierung oder hohe Kosten pro Vorgang. Ideal für Reporting, Analyse und Data-Warehousing-Automatisierung.

So funktioniert Latenode

FAQ Amazon-SES und Google Cloud BigQuery (REST)

Wie kann ich mein Amazon SES-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​verbinden?

Um Ihr Amazon SES-Konto mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​auf Latenode zu verbinden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie Amazon SES aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Amazon SES- und Google Cloud BigQuery (REST)-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich die Leistung meiner E-Mail-Kampagne verfolgen?

Ja, mit Latenode können Sie E-Mail-Öffnungen, Klicks und Bounces von Amazon SES automatisch in Google Cloud BigQuery (REST) ​​protokollieren. Dies bietet leistungsstarke, datenbasierte Erkenntnisse mit minimalem Programmieraufwand.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Amazon SES mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​ausführen?

Durch die Integration von Amazon SES mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatisches Protokollieren aller gesendeten E-Mail-Daten zur detaillierten Analyse.
  • Erstellen von Dashboards zur Visualisierung der Effektivität von E-Mail-Kampagnen.
  • Auslösen von Aktionen basierend auf E-Mail-Bounce- oder Beschwerderaten.
  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte zu E-Mail-Engagement-Kennzahlen im Zeitverlauf.
  • Anreichern von Kundendaten in BigQuery mit Details zur E-Mail-Interaktion.

Wie sicher sind meine Amazon SES-Daten in Latenode-Workflows?

Latenode verwendet sichere Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen, um Ihre Amazon SES- und Google Cloud BigQuery (REST)-Daten während der Verarbeitung und Speicherung zu schützen.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Amazon SES und Google Cloud BigQuery (REST) ​​auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Aufgrund der API-Beschränkungen von BigQuery kann es bei der Übertragung großer Datenmengen zu Verarbeitungszeiten kommen.
  • Für komplexe Datentransformationen sind möglicherweise JavaScript-Kenntnisse erforderlich.
  • Die Echtzeit-Datensynchronisierung hängt von der Häufigkeit der Workflow-Ausführungen ab.

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