Google Cloud BigQuery (REST) und Amazon-SES Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Analysieren Sie Daten in Google Cloud BigQuery (REST) ​​und nutzen Sie Amazon SES, um gezielte Berichte oder Warnmeldungen zu versenden. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht den Prozess, und die Abrechnung nach Ausführung macht umfangreiche Berichte erschwinglich.

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Google Cloud BigQuery (REST)

Amazon-SES

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

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

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

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

Wähle aus Google Cloud BigQuery (REST) Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Google Cloud BigQuery (REST)

Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST)

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

+
1

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#1 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Amazon-SES Knoten

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

Amazon-SES

Authentifizieren Amazon-SES

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

Amazon-SES

Knotentyp

#2 Amazon-SES

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Amazon-SES

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

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

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

Amazon-SES

Knotentyp

#2 Amazon-SES

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Amazon-SES

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

Amazon-SES

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud BigQuery (REST)

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud BigQuery (REST), Amazon-SESund 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 Cloud BigQuery (REST) und Amazon-SES Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud BigQuery (REST) und Amazon-SES (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 Cloud BigQuery (REST) und Amazon-SES

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Amazon SES + Google Sheets: Dieser Flow analysiert Daten in BigQuery mithilfe eines Abfragejobs. Die Ergebnisse werden dann verwendet, um einen E-Mail-Bericht über Amazon SES zu erstellen und zu versenden. Abschließend werden die wichtigsten Kennzahlen des Berichts zur Nachverfolgung und Analyse in einem Google Sheet gespeichert.

Amazon SES + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack: Diese Automatisierung verfolgt die E-Mail-Absprungraten mithilfe von Amazon SES. Die Absprungdaten werden anschließend mithilfe von BigQuery auf Trends analysiert. Werden bei der Analyse kritische Probleme erkannt (z. B. überschreitet die Absprungrate einen Schwellenwert), wird eine Slack-Nachricht gesendet, um die Administratoren zu benachrichtigen.

Google Cloud BigQuery (REST) und Amazon-SES Integrationsalternativen

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.

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.

Ähnliche Anwendungen

Verwandte Kategorien

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud BigQuery (REST) und Amazon-SES

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

Um Ihr Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mit Amazon SES 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 Cloud BigQuery (REST) ​​aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery (REST)- und Amazon SES-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich personalisierte E-Mails basierend auf BigQuery-Daten senden?

Ja! Latenode ermöglicht dies durch die Nutzung von BigQuery-Daten, um E-Mail-Vorlagen in Amazon SES dynamisch zu füllen. Dies gewährleistet zielgerichtete Nachrichten und verbessertes Engagement durch die Nutzung von No-Code und Codeblöcken.

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

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

  • Automatisches Senden von in BigQuery gespeicherten Berichten per E-Mail.
  • Benutzer über SES über Datenänderungen in BigQuery benachrichtigen.
  • Erstellen von E-Mail-Listen in Amazon SES aus BigQuery-Datensätzen.
  • Senden personalisierter Marketing-E-Mails basierend auf BigQuery-Analysen.
  • Erstellen und Versenden von Rechnungen per E-Mail basierend auf BigQuery-Abrechnungsdaten.

Wie gehe ich sicher mit BigQuery-Daten um, wenn ich Amazon SES auf Latenode verwende?

Latenode verwendet sichere Datenübertragungsprotokolle und Verschlüsselung, um sicherzustellen, dass Ihre BigQuery-Daten bei Verwendung mit Amazon SES-Workflows sicher behandelt werden.

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

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

  • Große Datensätze müssen möglicherweise optimiert werden, um eine Überschreitung der API-Grenzen zu vermeiden.
  • Für benutzerdefinierte E-Mail-Vorlagen sind Kenntnisse in HTML und der Amazon SES-Vorlagensyntax erforderlich.
  • Für komplexe Datentransformationen ist möglicherweise JavaScript für erweiterte Manipulationen erforderlich.

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