Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und Lerche
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und Lerche
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 Lerche ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or Lercheund 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 Lerche Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswählen Lerche aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Lerche.

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

Google Cloud-BigQuery
⚙
Lerche
Knotentyp
#2 Lerche
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Lerche
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Lerche 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
⚙
Lerche
Knotentyp
#2 Lerche
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Lerche
Lerche 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 Lerche 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
⚙
Lerche
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Lercheund 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 Lerche Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Lerche (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 Lerche
Google Cloud BigQuery + Lark + Google Tabellen: Analysieren Sie Daten in Google Cloud BigQuery (dieser Schritt wird vorausgesetzt und erfordert benutzerdefiniertes Skripting). Senden Sie eine Zusammenfassung der Analyse als Nachricht an einen Lark-Gruppenchat. Speichern Sie die vollständigen Berichtsdaten in einer Google Sheets-Tabelle.
Lark + Google Cloud BigQuery + Slack: Wenn in einem Lark-Gruppenchat neues Feedback eingeht, speichern Sie den Nachrichteninhalt und die Metadaten in Google Cloud BigQuery (dieser Schritt wird vorausgesetzt und erfordert benutzerdefiniertes Skripting). Benachrichtigen Sie gleichzeitig die relevanten Teams per Slack-Kanalnachricht über das neue Feedback.
Google Cloud-BigQuery und Lerche 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 Lerche
Nutzen Sie Lark innerhalb von Latenode, um die Teamkommunikation zu zentralisieren und Benachrichtigungen basierend auf Workflow-Triggern zu automatisieren. Fassen Sie Nachrichten zusammen, optimieren Sie Genehmigungen und veröffentlichen Sie Updates in spezifischen Kanälen. Profitieren Sie vom visuellen Editor und den Logik-Tools von Latenode für erweitertes Routing, damit alle informiert und auf dem Laufenden bleiben.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Lerche
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Lark verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Lark 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 Lark-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich BigQuery-Dateneinblicke an Lark-Kanäle senden?
Ja, Sie können Google Cloud BigQuery-Erkenntnisse ganz einfach mit Latenode an Lark senden. Automatisieren Sie Berichte und teilen Sie wichtige Datenpunkte, um Ihr Team ohne manuelle Exporte oder Skripte auf dem Laufenden zu halten. Genießen Sie die No-Code-Einrichtung!
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Lark ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Lark können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Posten von BigQuery-Abfrageergebnissen in einem Lark-Kanal.
- Senden täglicher Verkaufsberichte von BigQuery an eine Lark-Gruppe.
- Auslösen von Lark-Benachrichtigungen basierend auf Datenschwellenwerten in BigQuery.
- Erstellen von Lark-Aufgaben aus neuen Zeilen, die zu BigQuery-Datensätzen hinzugefügt wurden.
- Teilen Sie BigQuery-Datenvisualisierungen direkt in Lark-Meetings.
Wie kann Latenode mir bei der Verwaltung der BigQuery-Datenverwaltung helfen?
Die visuelle Benutzeroberfläche von Latenode vereinfacht komplexe Daten-Workflows. Zentralisieren Sie das Datenmanagement und verbessern Sie die Governance mit klaren, überprüfbaren Automatisierungsabläufen.
Gibt es Einschränkungen bei der Google Cloud BigQuery- und Lark-Integration auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Komplexe BigQuery-Abfragen erfordern möglicherweise eine optimierte Ausführung für eine zeitnahe Datenübertragung.
- Die API-Ratenbegrenzungen von Lark können die Häufigkeit automatisierter Nachrichten beeinflussen.
- Für eine optimale Lark-Anzeige ist möglicherweise eine Datentransformation innerhalb von Latenode erforderlich.