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Como conectar NubeHablar y Databricks
Crear un nuevo escenario para conectar NubeHablar y Databricks
En el espacio de trabajo, haga clic en el botón “Crear nuevo escenario”.
Añade el primer paso
Agregue el primer nodo: un disparador que iniciará el escenario cuando reciba el evento requerido. Los disparadores pueden programarse, llamarse mediante un NubeHablar, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, NubeHablar or Databricks Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca NubeHablar or Databricksy seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el formulario NubeHablar Nodo
Seleccione el botón NubeHablar nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
+
1
NubeHablar
Configura el NubeHablar
Haga clic en el sección NubeHablar Nodo para configurarlo. Puedes modificar el NubeHablar URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
+
1
NubeHablar
Tipo de nodo
#1 NubeHablar
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese NubeHablar
Agregar el formulario Databricks Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el NubeHablar nodo, seleccione Databricks de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Databricks.
1
NubeHablar
⚙
+
2
Databricks
Autenticar Databricks
Ahora, haga clic en el Databricks Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Databricks Configuración. La autenticación le permite utilizar Databricks a través de Latenode.
1
NubeHablar
⚙
+
2
Databricks
Tipo de nodo
#2 Databricks
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese Databricks
Configura el NubeHablar y Databricks Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.
Configurar el NubeHablar y Databricks Integración:
Utilice varios nodos Latenode para transformar datos y mejorar su integración:
- Derivación: Cree múltiples ramas dentro del escenario para manejar una lógica compleja.
- Fusión: Combine diferentes ramas de nodos en una, pasando datos a través de ella.
- Nodos Plug n Play: Utilice nodos que no requieran credenciales de cuenta.
- Pregunte a IA: utilice la opción impulsada por GPT para agregar capacidades de IA a cualquier nodo.
- Esperar: Establezca tiempos de espera, ya sea por intervalos o hasta fechas específicas.
- Subescenarios (Nódulos): Crea subescenarios que estén encapsulados en un solo nodo.
- Iteración: procesar matrices de datos cuando sea necesario.
- Código: Escriba un código personalizado o pídale a nuestro asistente de IA que lo haga por usted.
5
JavaScript
⚙
6
IA Antrópica Claude 3
⚙
+
7
Databricks
1
Activador en webhook
⚙
2
NubeHablar
⚙
⚙
3
Iterador
⚙
+
4
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar NubeHablar, Databricks, y cualquier nodo adicional, no olvide guardar el escenario y hacer clic en "Implementar". Al activar el escenario, se garantiza que se ejecutará automáticamente cada vez que el nodo de activación reciba una entrada o se cumpla una condición. De manera predeterminada, todos los escenarios creados recientemente están desactivados.
Pruebe el escenario
Ejecute el escenario haciendo clic en "Ejecutar una vez" y activando un evento para verificar si NubeHablar y Databricks La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre NubeHablar y Databricks (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse NubeHablar y Databricks
CloudTalk + Databricks + Hojas de cálculo de Google: Cuando se graba una nueva llamada en CloudTalk, los datos se envían a Databricks. Databricks procesa los datos y consulta el almacén SQL. Los resultados se resumen y se añaden como una nueva fila en Hojas de Cálculo de Google para los informes diarios.
Databricks + CloudTalk + Slack: Databricks monitoriza los datos de las llamadas mediante un trabajo programado. Cuando se detectan anomalías mediante una consulta, Databricks ejecuta un trabajo que envía una alerta a un usuario específico de CloudTalk y publica los detalles de la anomalía en un canal de Slack designado.
NubeHablar y Databricks alternativas de integración
Acerca de NubeHablar
Automatice los datos de llamadas y SMS de CloudTalk en Latenode. Active flujos de trabajo al recibir nuevas llamadas, mensajes o cambios en el estado de los agentes. Actualice CRM, envíe alertas o genere informes automáticamente. Utilice el editor visual y las herramientas de transformación de datos de Latenode para personalizar las automatizaciones del centro de llamadas sin necesidad de programación compleja y escalar sus flujos de trabajo de forma eficiente.
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Acerca de Databricks
Utilice Databricks dentro de Latenode para automatizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos. Active trabajos de Databricks según eventos y dirija la información directamente a sus flujos de trabajo para generar informes o tomar medidas. Optimice las tareas de big data con flujos visuales, JavaScript personalizado y el motor de ejecución escalable de Latenode.
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Vea cómo funciona Latenode
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Preguntas Frecuentes NubeHablar y Databricks
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de CloudTalk a Databricks usando Latenode?
Para conectar su cuenta de CloudTalk a Databricks en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione CloudTalk y haga clic en “Conectar”.
- Autentique sus cuentas de CloudTalk y Databricks proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar el sentimiento de llamadas de CloudTalk en Databricks?
¡Sí, puedes! Latenode permite el análisis de sentimientos de las llamadas de CloudTalk y almacena los resultados en Databricks. Usa los pasos de IA para obtener información avanzada, optimizando el servicio al cliente y los ciclos de retroalimentación del producto.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar CloudTalk con Databricks?
La integración de CloudTalk con Databricks le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Actualice automáticamente las tablas de Databricks con nuevos datos de llamadas de CloudTalk.
- Cree informes sobre tendencias de llamadas basados en datos de CloudTalk dentro de Databricks.
- Active campañas de marketing personalizadas según los resultados de las llamadas.
- Analice la duración de las llamadas y el rendimiento de los agentes utilizando Databricks.
- Realice un seguimiento de las puntuaciones de satisfacción del cliente derivadas de las interacciones de CloudTalk.
¿Cómo automatizo las copias de seguridad de los datos de llamadas de CloudTalk en Latenode?
Utilice Latenode para programar exportaciones periódicas de datos de CloudTalk y guardarlas automáticamente en Databricks. Esto garantiza la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos sin necesidad de código.
¿Existen limitaciones para la integración de CloudTalk y Databricks en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- La carga inicial de datos de CloudTalk a Databricks puede llevar tiempo para conjuntos de datos grandes.
- La sincronización de datos en tiempo real está sujeta a los límites de velocidad de la API de CloudTalk.
- Las transformaciones de datos complejas pueden requerir conocimientos de JavaScript.
