Apollo sowie Databricks Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Synchronisieren Sie Apollo-Daten mit Databricks für erweiterte Analysen und Berichte. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht komplexe Datenpipelines, während die erschwingliche, ausführungsbasierte Preisgestaltung die Kosten bei steigenden Datenmengen niedrig hält.

Apollo + Databricks Integration

Verbinden Apollo sowie Databricks in Minuten mit Latenode.

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Databricks

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Wie verbinden Apollo sowie Databricks

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Apollo sowie Databricks

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 Apollo, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Apollo or Databricks ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Apollo or Databricksund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Apollo Knoten

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

+
1

Apollo

Konfigurieren Sie die Apollo

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

+
1

Apollo

Knotentyp

#1 Apollo

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Apollo

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Databricks Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Apollo Knoten, auswählen Databricks aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Databricks.

1

Apollo

+
2

Databricks

Authentifizieren Databricks

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

1

Apollo

+
2

Databricks

Knotentyp

#2 Databricks

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Databricks

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Apollo sowie Databricks 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

Apollo

+
2

Databricks

Knotentyp

#2 Databricks

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Databricks

Databricks OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

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Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Apollo sowie Databricks 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

Databricks

1

Trigger auf Webhook

2

Apollo

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Apollo, Databricksund 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 Apollo sowie Databricks Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Apollo sowie Databricks (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Apollo sowie Databricks

Apollo + Databricks + Slack: Wenn in Apollo ein neuer Kontakt erstellt wird, fragt Databricks sein SQL-Warehouse ab, um die Kontaktdaten anzureichern. Anschließend wird eine Slack-Nachricht mit den angereicherten Lead-Informationen an einen angegebenen Kanal gesendet.

Apollo + Databricks + Google Tabellen: Databricks fragt die Apollo-Kontaktdaten regelmäßig mithilfe des SQL Warehouse ab. Die aus diesen Daten abgeleiteten Schlüsselkennzahlen werden dann zur Teamtransparenz und -verfolgung in ein Google Sheet übertragen.

Apollo sowie Databricks Integrationsalternativen

Über Uns Apollo

Benötigen Sie präzise Standortdaten? Integrieren Sie Apollo in Latenode-Workflows, um Adressen automatisch zu geokodieren oder Kundenprofile mit Standortinformationen anzureichern. Automatisieren Sie die Datenvalidierung und das Routing basierend auf geografischen Parametern. Nutzen Sie den visuellen Editor von Latenode, um skalierbare, standortbezogene Prozesse ohne komplexe Programmierung zu erstellen.

Über Uns Databricks

Nutzen Sie Databricks in Latenode, um Datenverarbeitungs-Pipelines zu automatisieren. Lösen Sie ereignisbasierte Databricks-Jobs aus und leiten Sie Erkenntnisse direkt in Ihre Workflows für Berichte oder Aktionen weiter. Optimieren Sie Big-Data-Aufgaben mit visuellen Flows, benutzerdefiniertem JavaScript und der skalierbaren Ausführungs-Engine von Latenode.

So funktioniert Latenode

FAQ Apollo sowie Databricks

Wie kann ich mein Apollo-Konto mithilfe von Latenode mit Databricks verbinden?

Um Ihr Apollo-Konto mit Databricks 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 Apollo aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Apollo- und Databricks-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich Lead-Daten von Apollo in Databricks anreichern?

Ja, das können Sie! Latenode ermöglicht eine nahtlose Datenübertragung und reichert Apollo-Lead-Daten in Databricks automatisch an, um bessere Einblicke und eine gezieltere Ansprache zu ermöglichen.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Apollo mit Databricks ausführen?

Durch die Integration von Apollo mit Databricks können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatische Aktualisierung von Databricks mit neuen Kontaktinformationen von Apollo.
  • Analysieren von Apollo-Outreach-Daten innerhalb von Databricks, um Trends zu erkennen.
  • Erstellen gezielter Kontaktlisten in Apollo basierend auf Databricks-Analysen.
  • Synchronisierung von Lead-Scores zwischen Apollo und Databricks zur Priorisierung des Verkaufs.
  • Auslösen personalisierter E-Mail-Kampagnen in Apollo aus Databricks-Erkenntnissen.

Kann ich JavaScript verwenden, um Daten zwischen Apollo und Databricks zu transformieren?

Ja! Latenode ermöglicht eine vollständige Datentransformation mit JavaScript und ermöglicht so komplexe Manipulationen zwischen Apollo und Databricks.

Gibt es Einschränkungen bei der Apollo- und Databricks-Integration auf Latenode?

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

  • Die anfängliche Datensynchronisierung kann je nach Größe Ihrer Datensätze einige Zeit in Anspruch nehmen.
  • Benutzerdefinierte Feldzuordnungen erfordern eine sorgfältige Konfiguration.
  • API-Ratenbegrenzungen von Apollo und Databricks können sich auf große Datenübertragungen auswirken.

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