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

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

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

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

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

Google Cloud-BigQuery
⚙
Aufladen
Knotentyp
#2 Aufladen
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Aufladen
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Aufladen 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
⚙
Aufladen
Knotentyp
#2 Aufladen
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Aufladen
Aufladen 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 und Aufladen 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
⚙
Aufladen
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Aufladenund 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 und Aufladen Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Aufladen (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 und Aufladen
Encharge + Slack: Wenn eine neue Person zu Encharge hinzugefügt wird, wird eine Nachricht an einen Slack-Kanal gesendet, um das Vertriebsteam zu benachrichtigen.
Encharge + Google Tabellen: Wenn eine Person in Encharge aktualisiert wird, wird Google Sheets eine neue Zeile mit den aktualisierten Informationen hinzugefügt.
Google Cloud-BigQuery und Aufladen Integrationsalternativen
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.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
Über uns Aufladen
Nutzen Sie Encharge in Latenode, um personalisiertes Marketing zu automatisieren. Erstellen Sie Workflows, die Leads segmentieren, E-Mail-Sequenzen auslösen und Kundenprofile basierend auf Echtzeitverhalten aktualisieren. Verbinden Sie Encharge mit beliebigen Datenquellen und nutzen Sie die No-Code-Tools oder JavaScript von Latenode, um anspruchsvolle, ereignisgesteuerte Kampagnen ohne komplexe Programmierung zu orchestrieren.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Aufladen
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Encharge verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Encharge 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 aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery- und Encharge-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich BigQuery-Daten mit Encharge-Benutzern synchronisieren?
Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie die Datensynchronisierung automatisieren und Encharge-Benutzerprofile aus BigQuery aktualisieren. So bleiben Ihre Marketingdaten aktuell und ermöglichen personalisierte Kampagnen.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Encharge ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Encharge können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Hinzufügen neuer BigQuery-Leads zu Encharge als Abonnenten.
- Aktualisieren der Encharge-Benutzereigenschaften basierend auf den Ergebnissen der BigQuery-Analyse.
- Auslösen von Encharge-E-Mail-Sequenzen basierend auf BigQuery-Datenschwellenwerten.
- Segmentieren Sie Encharge-Benutzer gemäß aus BigQuery gewonnenen Erkenntnissen.
- Erstellen von Berichten in Encharge mithilfe von Daten aus Google Cloud BigQuery.
Wie verarbeite ich große Datensätze aus Google Cloud BigQuery in Latenode?
Latenode verarbeitet mithilfe seiner skalierbaren Architektur große Datensätze effizient und ermöglicht Ihnen die reibungslose Transformation und Übertragung von Daten zwischen Google Cloud BigQuery und Encharge.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Encharge auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Die anfängliche Datensynchronisierung kann je nach Datensatzgröße einige Zeit in Anspruch nehmen.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
- Echtzeit-Datenaktualisierungen unterliegen den Beschränkungen der Google Cloud BigQuery-API.