Comment se connecter Google Cloud BigQuery et Landbot.io
Créer un nouveau scénario pour se connecter Google Cloud BigQuery et Landbot.io
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 Landbot.io sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud BigQuery or Landbot.ioet 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 Landbot.io Nœud
Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud BigQuery noeud, sélectionnez Landbot.io dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Landbot.io.

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

Google Cloud BigQuery
(I.e.
Landbot.io
Type de nœud
#2 Landbot.io
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Pour plus d'information
Carte
Se connectez Landbot.io
Exécuter le nœud une fois
Configurer le Google Cloud BigQuery et Landbot.io 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.
Landbot.io
Type de nœud
#2 Landbot.io
/
Nom
Sans titre
La connexion *
Pour plus d'information
Carte
Se connectez Landbot.io
Landbot.io 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 Landbot.io 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.
Landbot.io
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, Landbot.io, 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 Landbot.io l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud BigQuery et Landbot.io (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 Landbot.io
Landbot.io + Google Sheets : Capturez les nouvelles réponses de Landbot.io et enregistrez-les sous forme de nouvelles lignes dans une feuille Google pour analyse et conservation des enregistrements.
Landbot.io + Google Cloud BigQuery + Slack : Enregistre les données de conversation du chatbot dans BigQuery à des fins d'analyse et notifie un canal Slack lorsqu'un événement spécifique se produit.
Google Cloud BigQuery et Landbot.io 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 Landbot.io
Utilisez Landbot.io dans Latenode pour créer des chatbots sans code, puis intégrez-les à votre système d'automatisation. Capturez des leads, qualifiez vos prospects, fournissez une assistance instantanée et déclenchez des actions de suivi directement dans votre CRM, vos bases de données ou vos outils marketing. Latenode gère les logiques complexes, la scalabilité et les intégrations sans frais par étape.
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Découvrez comment fonctionne Latenode
QFP Google Cloud BigQuery et Landbot.io
Comment puis-je connecter mon compte Google Cloud BigQuery à Landbot.io à l'aide de Latenode ?
Pour connecter votre compte Google Cloud BigQuery à Landbot.io 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 Landbot.io en fournissant les autorisations nécessaires.
- Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.
Puis-je analyser les données Landbot dans BigQuery ?
Oui, c'est possible ! L'éditeur visuel de Latenode simplifie le transfert de données et vous permet d'analyser les données de chatbot dans Google Cloud BigQuery. Obtenez des informations plus précises sur le comportement des utilisateurs et optimisez vos flux Landbot.
Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Google Cloud BigQuery à Landbot.io ?
L'intégration de Google Cloud BigQuery avec Landbot.io vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :
- Stockez les données de conversation Landbot dans Google Cloud BigQuery pour analyse.
- Mettez à jour automatiquement les tables Google Cloud BigQuery avec de nouveaux prospects Landbot.
- Déclenchez les flux Landbot en fonction des modifications de données dans Google Cloud BigQuery.
- Enrichissez les conversations Landbot avec les données de vos ensembles de données Google Cloud BigQuery.
- Créez des rapports personnalisés sur les performances du chatbot à l’aide des données Google Cloud BigQuery.
Dans quelle mesure la connexion BigQuery dans Latenode est-elle sécurisée ?
Latenode utilise une authentification et un cryptage sécurisés pour protéger vos données Google Cloud BigQuery pendant le transfert et le traitement au sein de vos workflows.
Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud BigQuery et Landbot.io sur Latenode ?
Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :
- Les transformations de données complexes peuvent nécessiter des connaissances en JavaScript.
- Des ensembles de données très volumineux peuvent avoir un impact sur le temps d’exécution du flux de travail.
- La synchronisation des données en temps réel dépend de la disponibilité de l'API.