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Como conectar Databricks y NubeHablar
Crear un nuevo escenario para conectar Databricks y NubeHablar
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 Databricks, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Databricks or NubeHablar Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Databricks or NubeHablary seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el formulario Databricks Nodo
Seleccione el botón Databricks nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
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1
Databricks
Configura el Databricks
Haga clic en el sección Databricks Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Databricks URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
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1
Databricks
Tipo de nodo
#1 Databricks
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese Databricks
Agregar el formulario NubeHablar Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Databricks nodo, seleccione NubeHablar de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro NubeHablar.
1
Databricks
⚙
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2
NubeHablar
Autenticar NubeHablar
Ahora, haga clic en el NubeHablar Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su NubeHablar Configuración. La autenticación le permite utilizar NubeHablar a través de Latenode.
1
Databricks
⚙
+
2
NubeHablar
Tipo de nodo
#2 NubeHablar
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccione
Mapear
Conéctese NubeHablar
Configura el Databricks y NubeHablar Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.
Configurar el Databricks y NubeHablar 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
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6
IA Antrópica Claude 3
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NubeHablar
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Activador en webhook
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2
Databricks
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3
Iterador
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4
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Databricks, NubeHablar, 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 Databricks y NubeHablar La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Databricks y NubeHablar (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse Databricks y NubeHablar
CloudTalk + Databricks + Slack: Cuando se recibe una nueva llamada en CloudTalk, los datos se envían a Databricks para analizar las tendencias de las llamadas. Si el análisis identifica tendencias que requieren un análisis más profundo de la ciencia de datos, se envía un mensaje a un canal de Slack dedicado para notificar al equipo de ciencia de datos.
CloudTalk + Databricks + Hojas de cálculo de Google: Cuando se registra una nueva llamada en CloudTalk, los datos se envían a Databricks para analizar la satisfacción del cliente. Tras el análisis, la información sobre la satisfacción del cliente se actualiza en una Hoja de Cálculo de Google para su seguimiento y generación de informes.
Databricks y NubeHablar alternativas de integración
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.
aplicaciones similares
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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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Vea cómo funciona Latenode
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Preguntas Frecuentes Databricks y NubeHablar
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Databricks a CloudTalk usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Databricks a CloudTalk en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Databricks y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Databricks y CloudTalk proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo activar llamadas de CloudTalk en función del análisis de datos de Databricks?
¡Sí, puedes! Latenode lo permite con su interfaz visual. Activa acciones automatizadas de CloudTalk basadas en la información de Databricks, mejorando la interacción con el cliente en tiempo real.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Databricks con CloudTalk?
La integración de Databricks con CloudTalk le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Actualización automática de los detalles de contacto de CloudTalk a partir de los datos de Databricks.
- Creación de tareas de CloudTalk basadas en alertas de calidad de datos de Databricks.
- Activación de campañas SMS personalizadas de CloudTalk a partir de información de Databricks.
- Registrar datos de llamadas de CloudTalk en Databricks para análisis avanzados.
- Enrutamiento de llamadas de CloudTalk según los datos de clientes almacenados en Databricks.
¿Cómo maneja Latenode grandes conjuntos de datos de Databricks para las automatizaciones de CloudTalk?
Latenode procesa de manera eficiente grandes conjuntos de datos de Databricks utilizando un manejo de datos optimizado y tareas asincrónicas, lo que garantiza automatizaciones escalables de CloudTalk.
¿Existen limitaciones para la integración de Databricks y CloudTalk en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- El mapeo de datos inicial entre Databricks y CloudTalk requiere configuración manual.
- Las transformaciones complejas de Databricks pueden requerir el uso de bloques de JavaScript o IA.
- La sincronización de datos en tiempo real está sujeta a los límites de API de Databricks y CloudTalk.
