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Orchestrez des interactions CloudTalk personnalisées basées sur les données de Databricks. L'éditeur visuel et les intégrations d'API flexibles de Latenode facilitent le déclenchement d'actions de support client en temps réel basées sur des modèles de données complexes, et permettent une évolutivité économique.
Se connectez Databricks et CloudTalk en quelques minutes avec Latenode.
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CloudTalk
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Créer un nouveau scénario pour se connecter Databricks et CloudTalk
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 Databricks, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Databricks or CloudTalk sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Databricks or CloudTalket sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.
Ajoutez le Databricks Nœud
Sélectionnez le Databricks nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.
Databricks
Configurer le Databricks
Cliquez sur le Databricks nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Databricks URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.
Databricks
Type de nœud
#1 Databricks
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Choisir
Carte
Se connectez Databricks
Exécuter le nœud une fois
Ajoutez le CloudTalk Nœud
Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Databricks noeud, sélectionnez CloudTalk dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans CloudTalk.
Databricks
(I.e.
CloudTalk
Authentifier CloudTalk
Maintenant, cliquez sur le CloudTalk 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 CloudTalk paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser CloudTalk via Latenode.
Databricks
(I.e.
CloudTalk
Type de nœud
#2 CloudTalk
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Choisir
Carte
Se connectez CloudTalk
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Databricks et CloudTalk Nodes
Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.
Databricks
(I.e.
CloudTalk
Type de nœud
#2 CloudTalk
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Choisir
Carte
Se connectez CloudTalk
CloudTalk Authentification 2.0
Sélectionnez une action *
Choisir
Carte
L'ID d'action
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Databricks et CloudTalk Intégration :
Utilisez différents nœuds Latenode pour transformer les données et améliorer votre intégration :
JavaScript
(I.e.
IA Anthropique Claude 3
(I.e.
CloudTalk
Déclencheur sur Webhook
(I.e.
Databricks
(I.e.
(I.e.
Itérateur
(I.e.
Réponse du webhook
Enregistrer et activer le scénario
Après la configuration Databricks, CloudTalk, 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 Databricks et CloudTalk l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Databricks et CloudTalk (ou vice versa). Résolvez facilement les problèmes du scénario en examinant l'historique d'exécution pour identifier et résoudre les problèmes éventuels.
CloudTalk + Databricks + Slack : Lorsqu'un nouvel appel arrive dans CloudTalk, les données sont envoyées à Databricks pour analyser les tendances des appels. Si l'analyse identifie des tendances nécessitant une analyse plus approfondie des données scientifiques, un message est envoyé à un canal Slack dédié pour informer l'équipe de data science.
CloudTalk + Databricks + Google Sheets : Lorsqu'un nouvel appel est enregistré dans CloudTalk, les données sont envoyées à Databricks pour analyser la satisfaction client. Après analyse, les informations sur la satisfaction client sont mises à jour dans une feuille Google Sheets à des fins de suivi et de reporting.
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.
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À propos CloudTalk
Automatisez les données d'appels et SMS CloudTalk dans Latenode. Déclenchez des workflows dès les nouveaux appels, messages ou changements de statut des agents. Mettez à jour vos CRM, envoyez des alertes ou générez des rapports automatiquement. Utilisez l'éditeur visuel et les outils de transformation de données de Latenode pour personnaliser les automatisations de votre centre d'appels sans codage complexe et faire évoluer vos workflows efficacement.
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Comment puis-je connecter mon compte Databricks à CloudTalk en utilisant Latenode ?
Pour connecter votre compte Databricks à CloudTalk sur Latenode, suivez ces étapes :
Puis-je déclencher des appels CloudTalk en fonction de l’analyse des données Databricks ?
Oui, c'est possible ! Latenode le permet grâce à son interface visuelle. Déclenchez des actions CloudTalk automatisées basées sur les informations de Databricks, améliorant ainsi l'engagement client en temps réel.
Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Databricks à CloudTalk ?
L'intégration de Databricks avec CloudTalk vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :
Comment Latenode gère-t-il les grands ensembles de données Databricks pour les automatisations CloudTalk ?
Latenode traite efficacement les grands ensembles de données Databricks à l'aide d'une gestion optimisée des données et de tâches asynchrones, garantissant des automatisations CloudTalk évolutives.
Existe-t-il des limitations à l’intégration de Databricks et CloudTalk sur Latenode ?
Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :