Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery Integration

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Bereichern Sie Daten in Google Cloud BigQuery mit Enrich Layer – alles im visuellen Editor von Latenode. Erstellen Sie benutzerdefinierte Datenpipelines mit JavaScript und skalieren Sie diese kostengünstig, indem Sie nur für die Ausführungszeit bezahlen.

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Google Cloud-BigQuery

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

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Wie verbinden Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery

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 Layer anreichern, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Layer anreichern or Google Cloud-BigQuery ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Layer anreichern or Google Cloud-BigQueryund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Layer anreichern Knoten

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

+
1

Layer anreichern

Konfigurieren Sie die Layer anreichern

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

+
1

Layer anreichern

Knotentyp

#1 Layer anreichern

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Layer anreichern

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten

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

1

Layer anreichern

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2

Google Cloud-BigQuery

Authentifizieren Google Cloud-BigQuery

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

1

Layer anreichern

+
2

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#2 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery 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

Layer anreichern

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2

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#2 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Google Cloud-BigQuery OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery 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

1

Trigger auf Webhook

2

Layer anreichern

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Layer anreichern, Google Cloud-BigQueryund 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 Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery

Airtable + Enrich Layer + Google Cloud BigQuery: Wenn in Airtable ein neuer Datensatz erstellt wird, reichern Sie die Kontaktdaten mit Enrich Layer an. Speichern Sie die angereicherten Daten anschließend zur Analyse und Berichterstellung in Google Cloud BigQuery (Google Cloud BigQuery-Aktionen sind nicht verfügbar, daher ist eine Speicherung erforderlich).

Google Cloud BigQuery + Enrich Layer + HubSpot: Analysieren Sie Kundendaten. Da für Google Cloud BigQuery leider keine Trigger oder Aktionen verfügbar sind, wird dieses Szenario so modifiziert, dass HubSpot die Datenanreicherung und -aktualisierung auslöst. Wenn in HubSpot ein neuer Kontakt erstellt wird, reichern Sie die Kontaktdaten mit Enrich Layer an und aktualisieren Sie anschließend den HubSpot-Kontakt mit den angereicherten Daten.

Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery Integrationsalternativen

Über uns Layer anreichern

Enrich Layer in Latenode automatisiert die Datenvalidierung und -anreicherung. Beheben Sie Fehler und ergänzen Sie fehlende Informationen zu Leads oder Kontakten. Bereinigen Sie Daten aus beliebigen Quellen, bevor sie Ihr CRM oder Ihre Datenbank erreichen. Latenode verarbeitet komplexe Logik und skaliert den Prozess ohne Kosten pro Schritt. So bleiben die Daten präzise und die Arbeitsabläufe effizient.

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Über uns Google Cloud-BigQuery

Nutzen Sie Google Cloud BigQuery in Latenode, um Data-Warehousing-Aufgaben zu automatisieren. Fragen Sie riesige Datensätze ab, analysieren und transformieren Sie sie im Rahmen Ihrer Workflows. Planen Sie Datenimporte, lösen Sie Berichte aus oder geben Sie Erkenntnisse an andere Anwendungen weiter. Automatisieren Sie komplexe Analysen ohne Code und skalieren Sie Ihre Erkenntnisse mit der flexiblen Pay-as-you-go-Plattform von Latenode.

Layer anreichern + Google Cloud-BigQuery Integration

Verbinden Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery in Minuten mit Latenode.

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So funktioniert Latenode

FAQ Layer anreichern und Google Cloud-BigQuery

Wie kann ich mein Enrich Layer-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery verbinden?

Um Ihr Enrich Layer-Konto mit Google Cloud BigQuery 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 „Ebene anreichern“ und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Enrich Layer- und Google Cloud BigQuery-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich Kontaktdaten anreichern und dann in BigQuery speichern?

Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie dies automatisieren, indem Sie Daten aus Enrich Layer anreichern und nahtlos in Google Cloud BigQuery zur Analyse speichern. Sparen Sie Zeit und verbessern Sie die Datenqualität.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Enrich Layer mit Google Cloud BigQuery ausführen?

Durch die Integration von Enrich Layer in Google Cloud BigQuery können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Anreichern von Lead-Daten aus Enrich Layer und Speichern in einem BigQuery-Datensatz.
  • Automatische Aktualisierung von BigQuery-Tabellen mit den neuesten Unternehmensdaten.
  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte basierend auf angereicherten Daten mithilfe der Analyse von BigQuery.
  • Validieren von Daten in BigQuery anhand der Datenbank von Enrich Layer in Echtzeit.
  • Auslösen von Warnungen basierend auf bestimmten Datenänderungen, die über Enrich Layer gefunden wurden.

Kann ich EnrichLayer-Daten als Eingabe für BigQuery-Machine-Learning-Modelle verwenden?

Ja, das ist möglich. Latenode ermöglicht einen nahtlosen Fluss angereicherter Daten direkt in BigQuery ML-Modelle und verbessert so die Modellgenauigkeit und die Erkenntnisse.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Enrich Layer und Google Cloud BigQuery auf Latenode?

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

  • Große Datensätze erfordern möglicherweise optimierte Arbeitsabläufe für eine effiziente Verarbeitung.
  • Aufgrund der Komplexität der Datentransformation können JavaScript-Codeblöcke erforderlich sein.
  • Innerhalb von Latenode-Workflows gelten Ratenbegrenzungen der Enrich Layer-API.

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