Harvest und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Analysieren Sie Harvest-Zeiterfassungsdaten in Google Cloud BigQuery (REST) ​​für verbesserte Berichte und Einblicke. Der visuelle Editor und die JavaScript-Knoten von Latenode ermöglichen benutzerdefinierte Datentransformationen sowie kostengünstige Skalierung für wachsende Datenanforderungen.

Apps austauschen

Harvest

Google Cloud BigQuery (REST)

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

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Wie verbinden Harvest und Google Cloud BigQuery (REST)

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Harvest und Google Cloud BigQuery (REST)

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

Fügen Sie Harvest Knoten

Wähle aus Harvest Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Harvest

Konfigurieren Sie die Harvest

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

+
1

Harvest

Knotentyp

#1 Harvest

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Harvest

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

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

1

Harvest

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifizieren Google Cloud BigQuery (REST)

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

1

Harvest

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Harvest und Google Cloud BigQuery (REST) 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

Harvest

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) 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 Harvest und Google Cloud BigQuery (REST) 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

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Trigger auf Webhook

2

Harvest

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Harvest, Google Cloud BigQuery (REST)und 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 Harvest und Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Harvest und Google Cloud BigQuery (REST) (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Harvest und Google Cloud BigQuery (REST)

Harvest + Google Tabellen + Slack: Wenn in Harvest ein neuer Zeiteintrag erstellt wird, werden die Daten einem Google Sheet hinzugefügt. Anschließend wird eine Zusammenfassung des neuen Zeiteintrags an einen Slack-Kanal gesendet.

Harvest + Google Tabellen + Slack: Wenn ein Timer in Harvest gestoppt wird, wird der Zeiteintrag in einem Google Sheet gespeichert. Anschließend wird eine Zusammenfassung mit der Gesamtzahl der abrechenbaren Stunden in einem Slack-Kanal gepostet.

Harvest und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen

Über uns Harvest

Automatisieren Sie die Zeiterfassung mit Harvest in Latenode. Synchronisieren Sie Zeiteinträge mit Buchhaltung, Lohnbuchhaltung oder Projektmanagement. Erstellen Sie Flows, die automatisch Rechnungen generieren oder Warnungen bei Budgetüberschreitungen auslösen. Latenode bietet die Flexibilität, Harvest-Daten mit anderen Apps zu verbinden und benutzerdefinierte Logik hinzuzufügen, um manuelle Aktualisierungen und Verzögerungen zu vermeiden.

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.

So funktioniert Latenode

FAQ Harvest und Google Cloud BigQuery (REST)

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

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

Kann ich die Zeiterfassungsdaten von Harvest in BigQuery zentralisieren?

Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht das Data Warehousing und ermöglicht die nahtlose Übertragung von Harvest-Daten in Google Cloud BigQuery (REST) ​​zur Analyse und Berichterstellung – ganz ohne komplexe Programmierung.

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

Durch die Integration von Harvest in Google Cloud BigQuery (REST) ​​können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatisieren Sie die Sicherung von Erntezeiteinträgen in Google Cloud BigQuery (REST).
  • Analysieren der Projektrentabilität mithilfe von Harvest-Daten in BigQuery.
  • Erstellen benutzerdefinierter Berichte zur Zeitauslastung der Mitarbeiter.
  • Erstellen von Dashboards zur Verfolgung des Projektfortschritts im Vergleich zum Budget.
  • Auslösen von Warnungen basierend auf in BigQuery gespeicherten Zeiteintragsdaten.

Wie geht Latenode mit der Datensicherheit von Harvest um?

Latenode verwendet Verschlüsselung und sichere Authentifizierung, um Ihre Harvest-Daten während der Übertragung und Speicherung zu schützen. Die Zugriffskontrolle ist granular.

Gibt es Einschränkungen bei der Harvest- und Google Cloud BigQuery (REST)-Integration auf Latenode?

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

  • Die Migration historischer Daten erfordert möglicherweise eine manuelle Konfiguration.
  • Die von Harvest und Google Cloud BigQuery (REST) ​​auferlegten Ratenbegrenzungen gelten weiterhin.
  • Für komplexe Datentransformationen ist möglicherweise benutzerdefinierter JavaScript-Code erforderlich.

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