Comment se connecter Google Cloud BigQuery et Un travail
Créer un nouveau scénario pour se connecter Google Cloud BigQuery et Un travail
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 Google Cloud BigQuery, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Google Cloud BigQuery or Un travail sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud BigQuery or Un travailet sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Google Cloud BigQuery Nœud
Sélectionnez le Google Cloud BigQuery nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

Google Cloud BigQuery
Configurer le Google Cloud BigQuery
Cliquez sur le Google Cloud BigQuery nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Google Cloud BigQuery URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

Google Cloud BigQuery
Type de nœud
#1 Google Cloud BigQuery
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Pour plus d'information
Carte
Se connectez Google Cloud BigQuery
Exécuter le nœud une fois
Ajoutez le Un travail Nœud
Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud BigQuery noeud, sélectionnez Un travail dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Un travail.

Google Cloud BigQuery
(I.e.
Un travail
Authentifier Un travail
Maintenant, cliquez sur le Un travail 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 Un travail paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Un travail via Latenode.

Google Cloud BigQuery
(I.e.
Un travail
Type de nœud
#2 Un travail
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Pour plus d'information
Carte
Se connectez Un travail
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Google Cloud BigQuery et Un travail Nodes
Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

Google Cloud BigQuery
(I.e.
Un travail
Type de nœud
#2 Un travail
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Pour plus d'information
Carte
Se connectez Un travail
Un travail Authentification 2.0
Sélectionnez une action *
Pour plus d'information
Carte
L'ID d'action
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Google Cloud BigQuery et Un travail 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.

JavaScript
(I.e.
IA Anthropique Claude 3
(I.e.
Un travail
Déclencheur sur Webhook
(I.e.
Google Cloud BigQuery
(I.e.
(I.e.
Itérateur
(I.e.
Réponse du webhook
Enregistrer et activer le scénario
Après la configuration Google Cloud BigQuery, Un travail, 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 Google Cloud BigQuery et Un travail l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud BigQuery et Un travail (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 Google Cloud BigQuery et Un travail
Awork + Google Cloud BigQuery + Slack : Lorsqu'une tâche est mise à jour dans Awork, les informations sont transmises à Google Cloud BigQuery pour analyse. Si la tâche est en retard, une notification est envoyée au chef de projet dans Slack.
Awork + Google Cloud BigQuery + Google Sheets : Suivez l'avancement de vos projets dans Awork. Lorsqu'une entrée de temps est mise à jour, les données sont envoyées à BigQuery pour analyse et les indicateurs clés sont visualisés dans Google Sheets.
Google Cloud BigQuery et Un travail alternatives d'intégration
À propos Google Cloud BigQuery
Utilisez Google Cloud BigQuery dans Latenode pour automatiser vos tâches d'entreposage de données. Interrogez, analysez et transformez d'énormes ensembles de données dans le cadre de vos workflows. Planifiez des importations de données, déclenchez des rapports ou alimentez d'autres applications avec des insights. Automatisez des analyses complexes sans code et étendez vos insights grâce à la plateforme flexible et payante de Latenode.
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À propos Un travail
Gérez les tâches Awork dans Latenode pour automatiser les mises à jour et les rapports de projet. Déclenchez des flux pour les nouvelles tâches, synchronisez les échéances entre les outils ou créez des rapports personnalisés. Utilisez les fonctions logiques et les webhooks de Latenode pour connecter Awork à n'importe quel système, créer des workflows automatisés sans codage complexe et gérer efficacement les tâches de gestion de projet.
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Découvrez comment fonctionne Latenode
QFP Google Cloud BigQuery et Un travail
Comment puis-je connecter mon compte Google Cloud BigQuery à Awork à l'aide de Latenode ?
Pour connecter votre compte Google Cloud BigQuery à Awork sur Latenode, suivez ces étapes :
- Connectez-vous à votre compte Latenode.
- Accédez à la section intégrations.
- Sélectionnez Google Cloud BigQuery et cliquez sur « Connecter ».
- Authentifiez vos comptes Google Cloud BigQuery et Awork en fournissant les autorisations nécessaires.
- Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.
Puis-je automatiser le suivi du budget du projet à l’aide des données Google Cloud BigQuery dans Awork ?
Oui, c'est possible ! L'éditeur visuel de Latenode facilite l'extraction des données budgétaires depuis Google Cloud BigQuery et la mise à jour des statuts des projets dans Awork, garantissant ainsi une supervision financière précise.
Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Google Cloud BigQuery à Awork ?
L'intégration de Google Cloud BigQuery avec Awork vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :
- Création automatique de tâches Awork à partir de nouvelles entrées de données Google Cloud BigQuery.
- Mise à jour des statuts des projets Awork en fonction des résultats de requête Google Cloud BigQuery.
- Génération de rapports dans Google Cloud BigQuery à l'aide des données d'achèvement des tâches Awork.
- Déclenchement de notifications Awork en fonction des anomalies détectées dans Google Cloud BigQuery.
- Synchronisation des calendriers de projet entre Google Cloud BigQuery et Awork.
Dans quelle mesure le transfert de données entre Google Cloud BigQuery et Awork on Latenode est-il sécurisé ?
Latenode utilise des connexions OAuth sécurisées et crypte les données en transit, garantissant un transfert sécurisé des informations entre Google Cloud BigQuery et Awork.
Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud BigQuery et Awork sur Latenode ?
Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :
- La synchronisation initiale des données peut prendre du temps en fonction du volume de données.
- Les requêtes Google Cloud BigQuery complexes peuvent nécessiter une configuration optimisée.
- Les limites de débit de l'API Awork peuvent affecter la fréquence des mises à jour des données.