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

Fügen Sie Flink Knoten
Wähle aus Flink Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.


Flink

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


Flink
Knotentyp
#1 Flink
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Flink
Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Flink 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).


Flink
⚙
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.


Flink
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Knotentyp
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Flink 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.


Flink
⚙
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
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Flink 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.

JavaScript
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KI Anthropischer Claude 3
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Trigger auf Webhook
⚙

Flink
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Flink, 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 Flink und Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Flink 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 Flink und Google Cloud BigQuery (REST)
Nimble + Google Cloud BigQuery (REST) + Google Tabellen: Wenn in Nimble ein neuer Kontakt erstellt wird, werden die Kontaktdaten in eine BigQuery-Tabelle eingefügt. BigQuery analysiert anschließend die CRM-Daten und aktualisiert mit den Ergebnissen ein Google Sheet für die Berichterstattung zur Vertriebsleistung.
Google Cloud BigQuery (REST) + Nimble + Slack: BigQuery überwacht aus Nimble-Daten abgeleitete Kennzahlen zur Kundenbindung. Stellt BigQuery einen deutlichen Rückgang der Kundenbindung fest, wird eine Slack-Nachricht ausgelöst, um das Vertriebsteam zu benachrichtigen.
Flink und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen

Über uns Flink
Nutzen Sie Nimble innerhalb von Latenode, um Kontaktdaten anzureichern und die Kontaktaufnahme zu automatisieren. Aktualisieren Sie Ihr CRM, personalisieren Sie E-Mails und lösen Sie Follow-ups basierend auf dem Engagement aus – alles visuell. Latenode übernimmt die Workflow-Logik und -Skalierung, während Nimble gezielte Kontaktinformationen für eine intelligentere Automatisierung bereitstellt.
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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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So funktioniert Latenode
FAQ Flink und Google Cloud BigQuery (REST)
Wie kann ich mein Nimble-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery (REST) verbinden?
Um Ihr Nimble-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 Nimble aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Nimble- 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 Deal-Daten von Nimble-Kontakten in BigQuery analysieren?
Ja, das ist möglich! Mit den Datentransformationsfunktionen von Latenode können Sie Nimble-Daten problemlos verschieben und für die Analyse in BigQuery vorbereiten. So gewinnen Sie mit skalierbaren Workflows wertvolle Vertriebseinblicke.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Nimble mit Google Cloud BigQuery (REST) ausführen?
Durch die Integration von Nimble in Google Cloud BigQuery (REST) können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Sichern von Nimble-Kontaktdaten in einem sicheren BigQuery-Datensatz.
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte zur Verkaufsleistung mithilfe der Analysefunktionen von BigQuery.
- Anreicherung von Nimble-Kontakten mit in BigQuery gespeicherten demografischen Daten.
- Auslösen automatisierter Warnungen basierend auf Verkaufsdatenschwellenwerten in BigQuery.
- Segmentieren Sie Nimble-Kontakte basierend auf BigQuery-Daten für gezielte Kampagnen.
Kann ich JavaScript-Code verwenden, um Datentransformationen zu verbessern?
Ja! Latenode ermöglicht Ihnen die Integration von JavaScript-Code für erweiterte Datenmanipulation und benutzerdefinierte Logik zwischen Nimble und BigQuery.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Nimble und Google Cloud BigQuery (REST) auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Das anfängliche Laden der Daten von Nimble nach BigQuery kann bei großen Datensätzen einige Zeit in Anspruch nehmen.
- Die Komplexität von Datentransformationen kann sich auf die Ausführungsgeschwindigkeit des Workflows auswirken.
- API-Ratenbegrenzungen von Nimble und BigQuery können sich auf die Übertragung großer Datenmengen auswirken.