Wie verbinden Google Analytics und Google Cloud BigQuery (REST)
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Analytics 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 Google Analytics, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Analytics or Google Cloud BigQuery (REST) ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Analytics or Google Cloud BigQuery (REST)und wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Analytics Knoten
Wähle aus Google Analytics Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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

Google Analytics
Knotentyp
#1 Google Analytics
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Analytics
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Analytics 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).

Google Analytics
⚙
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.

Google Analytics
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Knotentyp
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Analytics 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.

Google Analytics
⚙
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
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Analytics 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.

JavaScript
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KI Anthropischer Claude 3
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Trigger auf Webhook
⚙
Google Analytics
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Analytics, 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 Google Analytics und Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Analytics 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 Google Analytics und Google Cloud BigQuery (REST)
Google Analytics + Google Cloud BigQuery (REST) + Google Tabellen: Google Analytics erstellt einen Bericht über den Website-Verkehr. Die Daten werden anschließend in eine BigQuery-Tabelle eingefügt. Anschließend ruft Google Sheets die Daten aus BigQuery ab und visualisiert sie.
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Analytics + Slack: Einer BigQuery-Tabelle (REST) wird eine neue Zeile hinzugefügt. Dadurch wird ein Abfragejob ausgelöst, der Google Analytics-Daten analysiert und bei einem plötzlichen Verkehrsrückgang eine Warnung an einen Slack-Kanal sendet.
Google Analytics und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen
Über uns Google Analytics
Automatisieren Sie Marketing-Insights mit Google Analytics in Latenode. Verfolgen Sie das Nutzerverhalten und lösen Sie Aktionen basierend auf wichtigen Kennzahlen aus. Senden Sie Daten automatisch an CRMs, Datenbanken oder Werbeplattformen. Latenode optimiert Analyse-Workflows ohne Code und bietet flexible Logik und Integrationen – im Gegensatz zu manueller Berichterstattung oder begrenzten Einzellösungen.
Ähnliche Anwendungen
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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.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Analytics und Google Cloud BigQuery (REST)
Wie kann ich mein Google Analytics-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery (REST) verbinden?
Um Ihr Google Analytics-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 Google Analytics aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Analytics- 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 Erstellung und Speicherung benutzerdefinierter Berichte automatisieren?
Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht die automatisierte Berichterstellung mit benutzerdefinierten Metriken und Dimensionen. Speichern Sie diese direkt in Google Cloud BigQuery (REST) mithilfe unserer visuellen Oberfläche und der integrierten Planung.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Analytics mit Google Cloud BigQuery (REST) ausführen?
Durch die Integration von Google Analytics in Google Cloud BigQuery (REST) können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisieren Sie Datenexporte für benutzerdefinierte Berichte und Analysen.
- Kombinieren von Webanalysen mit anderen Business Intelligence-Daten.
- Erstellen von Echtzeit-Dashboards mit aggregierten Metriken.
- Auslösen personalisierter Marketingkampagnen basierend auf dem Verhalten.
- Analysieren von Benutzersegmenten zur gezielten Bereitstellung von Inhalten.
Wie gehe ich mit großen Google Analytics-Datenmengen um?
Latenode zeichnet sich durch die Skalierung von Daten-Workflows aus. Nutzen Sie serverlose Funktionen und Stapelverarbeitung, um riesige Google Analytics-Datensätze nahtlos zu verarbeiten.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Analytics und Google Cloud BigQuery (REST) auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für das Nachfüllen historischer Daten ist möglicherweise eine zusätzliche Konfiguration erforderlich.
- API-Ratenlimits von Google Analytics und Google Cloud BigQuery (REST) gelten weiterhin.
- Komplexe benutzerdefinierte Dimensionen erfordern möglicherweise eine JavaScript-Transformation.