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

Google Cloud-BigQuery
⚙

Pipefy

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

Google Cloud-BigQuery
⚙

Pipefy
Knotentyp
#2 Pipefy
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Pipefy
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Pipefy 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
⚙

Pipefy
Knotentyp
#2 Pipefy
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Pipefy
Pipefy 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 Pipefy 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
⚙

Pipefy
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Pipefyund 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 Pipefy Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Pipefy (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 Pipefy
Pipefy + Google Tabellen + Slack: Wenn in Pipefy eine Karte erstellt wird, werden ihre Details zur Nachverfolgung einem Google Sheet hinzugefügt. Anschließend wird eine Slack-Benachrichtigung an einen festgelegten Kanal gesendet, die das Team über die neue Karte informiert und einen Link zum entsprechenden Sheet bereitstellt.
Pipefy + Google Tabellen + Slack: Wenn eine Karte in Pipefy aktualisiert wird (z. B. in eine neue Phase verschoben wird), wird die entsprechende Zeile in einem Google Sheet mit dem neuen Status aktualisiert. Anschließend wird eine Slack-Nachricht an einen bestimmten Kanal gesendet, um das Team über den Fortschritt der Karte zu informieren.
Google Cloud-BigQuery und Pipefy 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.
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Über uns Pipefy
Orchestrieren Sie das Pipefy-Prozessmanagement in Latenode für eine durchgängige Automatisierung. Lösen Sie Flows bei Kartenänderungen aus, erstellen Sie neue Karten aus externen Daten und synchronisieren Sie Pipefy-Daten mit anderen Apps. Umgehen Sie manuelle Updates und erstellen Sie komplexe Workflows mit visuellen Tools, Code oder KI – ohne Schrittlimits oder Anbieterabhängigkeit.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Pipefy
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Pipefy verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Pipefy 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 Pipefy-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Pipefy-Daten in Google Cloud BigQuery analysieren?
Ja, das ist möglich. Latenode vereinfacht dies, indem Pipefy-Daten automatisch mit Google Cloud BigQuery synchronisiert werden, um detaillierte Analysen zu ermöglichen und die Entscheidungsfindung durch umfassende Einblicke zu verbessern.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Pipefy ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Pipefy können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Sichern von Pipefy-Daten in Google Cloud BigQuery zur Datensicherheit.
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte, indem Sie Pipefy-Daten mit anderen Geschäftsmetriken kombinieren.
- Auslösen von Pipefy-Aktionen basierend auf Erkenntnissen aus der Google Cloud BigQuery-Analyse.
- Durchführen einer Stimmungsanalyse des Pipefy-Feedbacks mithilfe von Google Cloud-Daten.
- Generieren personalisierter Pipefy-Aufgabenempfehlungen aus Google Cloud BigQuery.
Wie sicher ist die Google Cloud BigQuery-Verbindung in Latenode?
Latenode verwendet sichere Authentifizierung und Verschlüsselung, um Ihre Google Cloud BigQuery-Verbindung zu schützen und so Datenschutz und Compliance zu gewährleisten.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Pipefy 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 erfordern möglicherweise einige SQL-Kenntnisse.
- Die Echtzeit-Datensynchronisierung hängt von den API-Ratenbegrenzungen beider Dienste ab.