.svg){kind=icon}
Como conectar Google Cloud BigQuery (REST) y Cosecha
Crear un nuevo escenario para conectar Google Cloud BigQuery (REST) y Cosecha
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 Cosecha Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca Google Cloud BigQuery (REST) or Cosechay 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.
+
1
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.
+
1
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 Cosecha Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el Google Cloud BigQuery (REST) nodo, seleccione Cosecha de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Cosecha.
1
Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
+
2
Cosecha
Autenticar Cosecha
Ahora, haga clic en el Cosecha Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Cosecha Configuración. La autenticación le permite utilizar Cosecha a través de Latenode.
1
Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
+
2
Cosecha
Tipo de nodo
#2 Cosecha
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Cosecha
Configura el Google Cloud BigQuery (REST) y Cosecha 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 Cosecha 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
Cosecha
1
Activador en webhook
⚙
2
Google Cloud BigQuery (REST)
⚙
⚙
3
Iterador
⚙
+
4
Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar Google Cloud BigQuery (REST), Cosecha, 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 Cosecha La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre Google Cloud BigQuery (REST) y Cosecha (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 Cosecha
Cosecha + Google Cloud BigQuery (REST) + Hojas de cálculo de Google: Cuando se crea una nueva entrada de tiempo en Harvest, los datos se insertan en una tabla de BigQuery para su análisis. Un trabajo de consulta analiza los datos y actualiza una Hoja de Cálculo de Google con informes resumidos.
Cosecha + Google Cloud BigQuery (REST) + Slack: Cuando se crea una nueva entrada de tiempo en Harvest, los datos se insertan en una tabla de BigQuery. BigQuery analiza las entradas de tiempo y, si se excede el presupuesto del proyecto, envía un mensaje de Slack al gerente del proyecto.
Google Cloud BigQuery (REST) y Cosecha alternativas de integración
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.
aplicaciones similares
Categorias relacionadas
QUIENES SOMOS Cosecha
Automatice el seguimiento del tiempo con Harvest en Latenode. Sincronice las entradas de tiempo con contabilidad, nóminas o gestión de proyectos. Cree flujos que generen facturas automáticamente o activen alertas por sobrecostos. Latenode ofrece la flexibilidad de conectar los datos de Harvest con otras aplicaciones y añadir lógica personalizada, evitando actualizaciones manuales y retrasos.
aplicaciones similares
Categorias relacionadas
Vea cómo funciona Latenode
.svg)
.png)
Preguntas Frecuentes Google Cloud BigQuery (REST) y Cosecha
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Cloud BigQuery (REST) a Harvest usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Cloud BigQuery (REST) a Harvest 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 Harvest proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar las entradas de tiempo de cosecha usando BigQuery?
¡Sí, puedes! La interfaz sin código de Latenode permite transferencias automatizadas de datos a BigQuery, lo que te ofrece análisis avanzados sin necesidad de scripts complejos ni canalizaciones de datos.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Cloud BigQuery (REST) con Harvest?
La integración de Google Cloud BigQuery (REST) con Harvest le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Realizar copias de seguridad automáticas de los datos de entrada del tiempo de cosecha en BigQuery.
- Creación de informes personalizados que combinan datos de tiempo y presupuestos del proyecto.
- Análisis de las tendencias de eficiencia del equipo almacenadas en Harvest mediante BigQuery.
- Activación de alertas basadas en anomalías de seguimiento de tiempo en BigQuery.
- Visualización de datos de Harvest mediante las herramientas de visualización de datos de BigQuery.
¿Qué tan segura es la integración de Google Cloud BigQuery (REST) en Latenode?
Latenode utiliza autenticación OAuth segura y encripta datos confidenciales en tránsito y en reposo, lo que garantiza la transferencia y el procesamiento seguros de datos.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Cloud BigQuery (REST) y Harvest en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- La migración de datos históricos de Harvest a BigQuery puede requerir scripts personalizados para conjuntos de datos grandes.
- Las transformaciones de datos complejas pueden requerir codificación JavaScript dentro de Latenode.
- La sincronización en tiempo real depende de los límites de velocidad de la API de Google Cloud BigQuery (REST) y Harvest.
