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Como conectar Google Cloud BigQuery (REST) y NubeHablar
Crear un nuevo escenario para conectar Google Cloud BigQuery (REST) 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 Google Cloud BigQuery (REST), desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, Google Cloud BigQuery (REST) or NubeHablar Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Google Cloud BigQuery (REST) or NubeHablary seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el Google Cloud BigQuery (REST) Nodo
Seleccione el botón Google Cloud BigQuery (REST) nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
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Google Cloud BigQuery (REST)
Configura el Google Cloud BigQuery (REST)
Haz clic en el botón Google Cloud BigQuery (REST) Nodo para configurarlo. Puedes modificar el Google Cloud BigQuery (REST) URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
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Google Cloud BigQuery (REST)
Tipo de nodo
#1 Google Cloud BigQuery (REST)
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Google Cloud BigQuery (REST)
Agregar el NubeHablar Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Google Cloud BigQuery (REST) nodo, seleccione NubeHablar de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro NubeHablar.
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Google Cloud BigQuery (REST)
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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.
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Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
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NubeHablar
Tipo de nodo
#2 NubeHablar
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate NubeHablar
Configura el Google Cloud BigQuery (REST) 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 Google Cloud BigQuery (REST) 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.
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JavaScript
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IA Antrópica Claude 3
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NubeHablar
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Activador en webhook
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Google Cloud BigQuery (REST)
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Iterador
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Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Google Cloud BigQuery (REST), 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 Google Cloud BigQuery (REST) y NubeHablar La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Google Cloud BigQuery (REST) 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 Google Cloud BigQuery (REST) y NubeHablar
CloudTalk + Google Cloud BigQuery (REST) + Slack: Cuando se registra una nueva llamada en CloudTalk, sus detalles se almacenan en Google Cloud BigQuery. Una consulta analiza las tendencias de las llamadas y envía un resumen de las tendencias clave a un canal de Slack designado para los administradores.
CloudTalk + Google Cloud BigQuery (REST) + Hojas de cálculo de Google: Cuando finaliza una llamada en CloudTalk, los detalles de la llamada, como la duración, el agente y la información del cliente, se almacenan como una nueva fila en una tabla de Google Cloud BigQuery. Hojas de Cálculo de Google recupera estos datos de BigQuery para generar informes de métricas de llamadas y personalizados.
Google Cloud BigQuery (REST) y NubeHablar alternativas de integración
Quien es 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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Quien es 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 Google Cloud BigQuery (REST) y NubeHablar
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Cloud BigQuery (REST) a CloudTalk usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Cloud BigQuery (REST) a CloudTalk en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Google Cloud BigQuery (REST) y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Google Cloud BigQuery (REST) y CloudTalk proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar datos de llamadas en BigQuery?
Sí, con Latenode, exporta automáticamente los datos de llamadas de CloudTalk a Google Cloud BigQuery (REST) para un análisis exhaustivo. Descubre tendencias, mejora el rendimiento de los agentes y optimiza las estrategias de llamadas de forma eficiente.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Cloud BigQuery (REST) con CloudTalk?
La integración de Google Cloud BigQuery (REST) con CloudTalk le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Realizar copias de seguridad automáticas de los registros de llamadas de CloudTalk en Google Cloud BigQuery (REST).
- Generar informes sobre la duración de las llamadas y las métricas de rendimiento del agente.
- Análisis del sentimiento del cliente a partir de las transcripciones de llamadas almacenadas en BigQuery.
- Creación de paneles para visualizar métricas clave de CloudTalk en tiempo real.
- Activación de acciones de CloudTalk en función de los resultados del análisis de datos de BigQuery.
¿Qué tan seguros están mis datos de BigQuery cuando uso flujos de trabajo de Latenode?
Latenode emplea sólidas medidas de seguridad, que incluyen cifrado y controles de acceso, lo que garantiza que sus datos permanezcan seguros durante la ejecución del flujo de trabajo.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Cloud BigQuery (REST) y CloudTalk en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- La sincronización inicial de datos puede tardar un tiempo dependiendo del volumen de datos.
- Las consultas complejas en Google Cloud BigQuery (REST) requieren conocimientos de SQL.
- La transferencia de datos en tiempo real depende de los límites de velocidad de la API de ambos servicios.
