Como conectar Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST)
Crear un nuevo escenario para conectar Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST)
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 Google Analytics, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Google Analytics or Google Cloud BigQuery (REST) Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Google Analytics or Google Cloud BigQuery (REST)y seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.

Agregar el Google Analytics Nodo
Seleccione el botón Google Analytics nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.

Google Analytics
Configura el Google Analytics
Haz clic en el botón Google Analytics Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Google Analytics URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.

Google Analytics
Tipo de nodo
#1 Google Analytics
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Google Analytics
Agregar el Google Cloud BigQuery (REST) Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Google Analytics nodo, seleccione Google Cloud BigQuery (REST) de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Google Cloud BigQuery (REST).

Google Analytics
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Autenticar Google Cloud BigQuery (REST)
Ahora, haga clic en el Google Cloud BigQuery (REST) Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Google Cloud BigQuery (REST) Configuración. La autenticación le permite utilizar Google Cloud BigQuery (REST) a través de Latenode.

Google Analytics
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Google Cloud BigQuery (REST)
Tipo de nodo
#2 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Google Cloud BigQuery (REST)
Configura el Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST) Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.

Google Analytics
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Configurar el Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST) 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.

JavaScript
⚙
IA Antrópica Claude 3
⚙
Google Cloud BigQuery (REST)
Activador en webhook
⚙
Google Analytics
⚙
⚙
Iterador
⚙
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Google Analytics, Google Cloud BigQuery (REST), 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 Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST) La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST) (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST)
Google Analytics + Google Cloud BigQuery (REST) + Hojas de cálculo de Google: Google Analytics genera un informe sobre el tráfico del sitio web. Los datos se insertan en una tabla de BigQuery. Finalmente, Hojas de Cálculo de Google recupera los datos de BigQuery y los visualiza.
Google Cloud BigQuery (REST) + Google Analytics + Slack: Se añade una nueva fila a una tabla de BigQuery (REST). Esto activa una consulta que analiza los datos de Google Analytics y, si se detecta una caída repentina del tráfico, envía una alerta a un canal de Slack.
Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST) alternativas de integración
QUIENES SOMOS Google Analytics
Automatice la información de marketing con Google Analytics en Latenode. Realice un seguimiento del comportamiento del usuario y active acciones según métricas clave. Envíe datos automáticamente a CRM, bases de datos o plataformas publicitarias. Latenode optimiza los flujos de trabajo de análisis sin necesidad de código, ofreciendo una lógica flexible e integraciones, a diferencia de los informes manuales o las soluciones puntuales limitadas.
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QUIENES SOMOS Google Cloud BigQuery (REST)
Automatice los flujos de trabajo de datos de BigQuery en Latenode. Consulte y analice conjuntos de datos masivos directamente en sus escenarios de automatización, evitando el uso manual de SQL. Programe consultas, transforme resultados con JavaScript y canalice datos a otras aplicaciones. Escale su procesamiento de datos sin codificación compleja ni costosas tarifas por operación. Perfecto para la automatización de informes, análisis y almacenamiento de datos.
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Vea cómo funciona Latenode
Preguntas Frecuentes Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST)
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Analytics a Google Cloud BigQuery (REST) usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Analytics a Google Cloud BigQuery (REST) en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Google Analytics y haga clic en “Conectar”.
- Autentique sus cuentas de Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST) proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo automatizar la generación y el almacenamiento de informes personalizados?
¡Sí, puedes! Latenode permite la generación automatizada de informes con métricas y dimensiones personalizadas. Almacénalos directamente en Google Cloud BigQuery (REST) con nuestra interfaz visual y programación integrada.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Analytics con Google Cloud BigQuery (REST)?
La integración de Google Analytics con Google Cloud BigQuery (REST) le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Automatizar las exportaciones de datos para generar informes y análisis personalizados.
- Combinando análisis web con otros datos de inteligencia empresarial.
- Creación de paneles de control en tiempo real con métricas agregadas.
- Activación de campañas de marketing personalizadas en función del comportamiento.
- Análisis de segmentos de usuarios para la entrega de contenido específico.
¿Cómo manejo grandes volúmenes de datos de Google Analytics?
Latenode destaca por escalar flujos de trabajo de datos. Aproveche las funciones sin servidor y el procesamiento por lotes para gestionar conjuntos de datos masivos de Google Analytics sin problemas.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST) en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Es posible que los rellenos de datos históricos requieran una configuración adicional.
- Aún se aplican los límites de velocidad de la API de Google Analytics y Google Cloud BigQuery (REST).
- Las dimensiones personalizadas complejas podrían requerir una transformación de JavaScript.