Enrichissement des données et Databricks Intégration :

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Enrichissez les données Databricks dans Latenode en les connectant aux outils d'enrichissement de données pour ajouter les détails manquants aux enregistrements. Personnalisez la logique de transformation des données avec JavaScript et évoluez à moindre coût en ne payant que le temps d'exécution.

Enrichissement des données + Databricks l'intégration

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Enrichissement des données

Databricks

Étape 1 : Choisir un déclencheur

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Comment se connecter Enrichissement des données et Databricks

Créer un nouveau scénario pour se connecter Enrichissement des données et Databricks

Dans l’espace de travail, cliquez sur le bouton « Créer un nouveau scénario ».

Ajouter la première étape

Ajoutez le premier nœud – un déclencheur qui lancera le scénario lorsqu’il recevra l’événement requis. Les déclencheurs peuvent être planifiés, appelés par un Enrichissement des données, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Enrichissement des données or Databricks sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Enrichissement des données or Databrickset sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Enrichissement des données Nœud

Sélectionnez le Enrichissement des données nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Enrichissement des données

Configurer le Enrichissement des données

Cliquez sur le Enrichissement des données nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Enrichissement des données URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

+
1

Enrichissement des données

Type de nœud

#1 Enrichissement des données

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Enrichissement des données

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Databricks Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Enrichissement des données noeud, sélectionnez Databricks dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Databricks.

1

Enrichissement des données

(I.e.

+
2

Databricks

Authentifier Databricks

Maintenant, cliquez sur le Databricks nœud et sélectionnez l'option de connexion. Il peut s'agir d'une connexion OAuth2 ou d'une clé API, que vous pouvez obtenir dans votre Databricks paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Databricks via Latenode.

1

Enrichissement des données

(I.e.

+
2

Databricks

Type de nœud

#2 Databricks

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Databricks

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Enrichissement des données et Databricks Nodes

Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

1

Enrichissement des données

(I.e.

+
2

Databricks

Type de nœud

#2 Databricks

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Databricks

Databricks Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Choisir

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Enrichissement des données et Databricks Intégration :

Utilisez différents nœuds Latenode pour transformer les données et améliorer votre intégration :

  • Branchement : Créez plusieurs branches dans le scénario pour gérer une logique complexe.
  • Fusion: Combinez différentes branches de nœuds en une seule, en transmettant des données à travers elle.
  • Nœuds Plug n Play : Utilisez des nœuds qui ne nécessitent pas d’informations d’identification de compte.
  • Demandez à l'IA : utilisez l'option optimisée par GPT pour ajouter des fonctionnalités d'IA à n'importe quel nœud.
  • Attendre : définissez des temps d'attente, soit pour des intervalles, soit jusqu'à des dates spécifiques.
  • Sous-scénarios (Nodules) : Créez des sous-scénarios encapsulés dans un seul nœud.
  • Itération : Traiter des tableaux de données lorsque cela est nécessaire.
  • Code : écrivez du code personnalisé ou demandez à notre assistant IA de le faire pour vous.
5

JavaScript

(I.e.

6

IA Anthropique Claude 3

(I.e.

+
7

Databricks

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Enrichissement des données

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Enrichissement des données, Databricks, ainsi que tous les nœuds supplémentaires, n'oubliez pas d'enregistrer le scénario et de cliquer sur « Déployer ». L'activation du scénario garantit qu'il s'exécutera automatiquement chaque fois que le nœud déclencheur recevra une entrée ou qu'une condition sera remplie. Par défaut, tous les scénarios nouvellement créés sont désactivés.

Tester le scénario

Exécutez le scénario en cliquant sur « Exécuter une fois » et en déclenchant un événement pour vérifier si le Enrichissement des données et Databricks l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Enrichissement des données et Databricks (ou vice versa). Résolvez facilement les problèmes du scénario en examinant l'historique d'exécution pour identifier et résoudre les problèmes éventuels.

Les moyens les plus puissants de se connecter Enrichissement des données et Databricks

Enrichissement des données + Databricks + Airtable : Lorsque de nouvelles données de prospects sont disponibles, elles sont enrichies grâce à l'enrichissement des données. Ces données enrichies sont ensuite enregistrées dans Databricks pour stockage et analyse. Les points de données clés sont synchronisés avec Airtable pour un accès et une vue d'ensemble simplifiés.

Databricks + Enrichissement des données + Slack : Lorsqu'une anomalie de données est détectée par une requête Databricks, les détails de l'enregistrement concerné sont enrichis grâce à l'enrichissement des données. Un message Slack est ensuite envoyé à l'équipe concernée pour l'avertir de l'anomalie et lui fournir les détails de l'enregistrement enrichi.

Enrichissement des données et Databricks alternatives d'intégration

À propos Enrichissement des données

Enrichissez les données des prospects, vérifiez les adresses ou signalez les risques de fraude dans les workflows Latenode. Connectez les API d'enrichissement des données pour mettre à jour automatiquement les enregistrements dans toutes les applications. Simplifiez le nettoyage et la validation des données grâce à des blocs sans code ou du JavaScript personnalisé. Automatisez les tâches nécessitant des données enrichies pour prendre de meilleures décisions, à grande échelle.

À propos Databricks

Utilisez Databricks dans Latenode pour automatiser vos pipelines de traitement de données. Déclenchez des tâches Databricks en fonction d'événements, puis transférez les informations directement dans vos workflows pour générer des rapports ou des actions. Simplifiez les tâches Big Data grâce à des flux visuels, du JavaScript personnalisé et au moteur d'exécution évolutif de Latenode.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Enrichissement des données et Databricks

Comment puis-je connecter mon compte Data Enrichment à Databricks en utilisant Latenode ?

Pour connecter votre compte Data Enrichment à Databricks sur Latenode, suivez ces étapes :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Enrichissement des données et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Data Enrichment et Databricks en fournissant les autorisations nécessaires.
  • Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.

Puis-je enrichir les données des prospects avant de les stocker dans Databricks ?

Oui, c'est possible ! L'éditeur visuel de Latenode simplifie l'automatisation de l'enrichissement et du stockage. Cela garantit une analyse des données plus claire et plus pertinente, vous faisant gagner du temps et améliorant votre prise de décision.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Data Enrichment à Databricks ?

L'intégration de l'enrichissement des données avec Databricks vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :

  • Enrichir automatiquement les profils clients avant de les stocker dans Databricks.
  • Déclenchement de tâches Databricks en fonction des modifications apportées aux données enrichies.
  • Création de segments marketing personnalisés à l'aide de données enrichies et d'analyses Databricks.
  • Mise à jour des tables Databricks avec les dernières informations sur l'entreprise provenant de Data Enrichment.
  • Génération de rapports sur des données enrichies directement à partir de Databricks.

Comment puis-je gérer les erreurs d'enrichissement des données sur Latenode ?

Latenode offre une gestion des erreurs robuste. Vous pouvez configurer une logique conditionnelle pour gérer les enrichissements échoués, garantissant ainsi l'intégrité des données et évitant les interruptions de flux de travail.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de Data Enrichment et de Databricks sur Latenode ?

Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :

  • Les limites de débit imposées par l’API d’enrichissement des données peuvent affecter le traitement des données à grande échelle.
  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un codage JavaScript dans Latenode.
  • La configuration initiale de Databricks est requise avant d'utiliser l'intégration.

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