Wie verbinden Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk
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 CloudTalk ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud BigQuery (REST) or CloudTalkund 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.

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.

Google Cloud BigQuery (REST)
Knotentyp
#1 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie CloudTalk Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud BigQuery (REST) Knoten, auswählen CloudTalk aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb CloudTalk.

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

Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
CloudTalk
Knotentyp
#2 CloudTalk
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden CloudTalk
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk 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 Cloud BigQuery (REST)
⚙
CloudTalk
Knotentyp
#2 CloudTalk
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden CloudTalk
CloudTalk 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 Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk 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
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙
CloudTalk
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud BigQuery (REST), CloudTalkund 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 CloudTalk Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk (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 CloudTalk
CloudTalk + Google Cloud BigQuery (REST) + Slack: Wenn ein neuer Anruf in CloudTalk registriert wird, werden die Anrufdetails in Google Cloud BigQuery gespeichert. Ein Abfragejob analysiert Anruftrends, und eine Zusammenfassung der wichtigsten Trends wird anschließend an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal für Manager gesendet.
CloudTalk + Google Cloud BigQuery (REST) + Google Tabellen: Wenn ein neuer Anruf in CloudTalk endet, werden die Anrufdetails wie Anrufdauer, Agenten- und Kundeninformationen als neue Zeile in einer Google Cloud BigQuery-Tabelle gespeichert. Google Tabellen ruft diese Daten aus BigQuery ab, um Anrufmetriken zu melden und benutzerdefinierte Berichte zu erstellen.
Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk 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.
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Über uns CloudTalk
Automatisieren Sie CloudTalk-Anruf- und SMS-Daten in Latenode. Lösen Sie Workflows bei neuen Anrufen, Nachrichten oder Statusänderungen Ihrer Agenten aus. Aktualisieren Sie CRMs, senden Sie Benachrichtigungen oder erstellen Sie automatisch Berichte. Nutzen Sie den visuellen Editor und die Datentransformationstools von Latenode, um Callcenter-Automatisierungen ohne komplexe Programmierung anzupassen und Ihre Workflows effizient zu skalieren.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mithilfe von Latenode mit CloudTalk verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mit CloudTalk 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 CloudTalk-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Anrufdaten in BigQuery analysieren?
Ja, mit Latenode können Sie CloudTalk-Anrufdaten automatisch in Google Cloud BigQuery (REST) exportieren, um sie detailliert zu analysieren. Entdecken Sie Trends, verbessern Sie die Agentenleistung und optimieren Sie Anrufstrategien effizient.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery (REST) mit CloudTalk ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery (REST) mit CloudTalk können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Sichern von CloudTalk-Anrufprotokollen in Google Cloud BigQuery (REST).
- Erstellen von Berichten zu Anrufdauer und Leistungskennzahlen der Agenten.
- Analysieren der Kundenstimmung anhand von in BigQuery gespeicherten Anruftranskripten.
- Erstellen von Dashboards zur Visualisierung wichtiger CloudTalk-Metriken in Echtzeit.
- Auslösen von CloudTalk-Aktionen basierend auf den Ergebnissen der BigQuery-Datenanalyse.
Wie sicher sind meine BigQuery-Daten bei der Verwendung von Latenode-Workflows?
Latenode setzt robuste Sicherheitsmaßnahmen ein, darunter Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten während der Ausführung des Workflows sicher bleiben.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery (REST) und CloudTalk auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die anfängliche Datensynchronisierung kann je nach Datenvolumen einige Zeit in Anspruch nehmen.
- Komplexe Abfragen in Google Cloud BigQuery (REST) erfordern SQL-Kenntnisse.
- Die Echtzeit-Datenübertragung hängt von den API-Ratenbegrenzungen beider Dienste ab.