Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST) Intégration :

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Analysez les données Pipefy dans Google Cloud BigQuery (REST) pour des rapports et une BI optimisés. L'éditeur visuel de Latenode et sa tarification abordable basée sur l'exécution simplifient plus que jamais la mise à l'échelle de workflows de données complexes, offrant une personnalisation totale avec JavaScript.

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Pipefy

Google Cloud BigQuery (REST)

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST)

Créer un nouveau scénario pour se connecter Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST)

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

Ajoutez le Pipefy Nœud

Sélectionnez le Pipefy nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Pipefy

Configurer le Pipefy

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

+
1

Pipefy

Type de nœud

#1 Pipefy

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Pipefy

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Pipefy noeud, sélectionnez Google Cloud BigQuery (REST) dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Google Cloud BigQuery (REST).

1

Pipefy

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifier Google Cloud BigQuery (REST)

Maintenant, cliquez sur le Google Cloud BigQuery (REST) 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 Google Cloud BigQuery (REST) paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Google Cloud BigQuery (REST) via Latenode.

1

Pipefy

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST) Nodes

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

1

Pipefy

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Choisir

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Choisir

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST) 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

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Pipefy

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Pipefy, Google Cloud BigQuery (REST), 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 Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST) l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST) (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 Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST)

Pipefy + Google Cloud BigQuery (REST) + Google Sheets : Lorsqu'une carte atteint la phase « Terminé » dans Pipefy, ses données sont envoyées à BigQuery pour analyse. Google Sheets extrait ensuite les données synthétisées de BigQuery pour générer des rapports sur l'efficacité du workflow et les goulots d'étranglement.

Google Cloud BigQuery (REST) + Pipefy + Slack : BigQuery analyse les données Pipefy et, dès qu'un goulot d'étranglement est détecté (par exemple, des cartes en retard ou bloquées dans une phase), déclenche une notification dans Slack. Ce message Slack alerte l'équipe concernée avec des informations détaillées sur le goulot d'étranglement et les cartes concernées.

Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST) alternatives d'intégration

À propos Pipefy

Orchestrez la gestion des processus Pipefy dans Latenode pour une automatisation de bout en bout. Déclenchez des flux lors de modifications de cartes, créez de nouvelles cartes à partir de données externes et synchronisez les données Pipefy avec d'autres applications. Évitez les mises à jour manuelles et créez des workflows complexes à l'aide d'outils visuels, de code ou d'IA, sans limitation d'étapes ni dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

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À propos Google Cloud BigQuery (REST)

Automatisez les workflows de données BigQuery dans Latenode. Interrogez et analysez des ensembles de données volumineux directement dans vos scénarios d'automatisation, sans avoir recours au SQL manuel. Planifiez les requêtes, transformez les résultats avec JavaScript et transférez les données vers d'autres applications. Adaptez le traitement de vos données sans codage complexe ni frais par opération élevés. Idéal pour l'automatisation du reporting, de l'analyse et de l'entreposage de données.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST)

Comment puis-je connecter mon compte Pipefy à Google Cloud BigQuery (REST) à l'aide de Latenode ?

Pour connecter votre compte Pipefy à Google Cloud BigQuery (REST) sur Latenode, suivez ces étapes :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Pipefy et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST) 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 Pipefy dans BigQuery ?

Oui, avec Latenode, transférez facilement vos données Pipefy vers BigQuery pour les analyser. Utilisez notre éditeur visuel et nos blocs JavaScript pour des transformations personnalisées et optimisez efficacement vos analyses de données.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Pipefy à Google Cloud BigQuery (REST) ?

L'intégration de Pipefy avec Google Cloud BigQuery (REST) vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :

  • Sauvegardez automatiquement les données Pipefy sur BigQuery pour la reprise après sinistre.
  • Créez des rapports personnalisés sur les données Pipefy à l'aide des analyses avancées de BigQuery.
  • Suivez les indicateurs de performance clés (KPI) de Pipefy dans un tableau de bord BigQuery.
  • Enrichissez les données Pipefy avec des ensembles de données externes stockés dans BigQuery.
  • Déclenchez des actions Pipefy en fonction des informations dérivées de l'analyse BigQuery.

Puis-je utiliser des webhooks pour déclencher des workflows depuis Pipefy dans Latenode ?

Oui, Latenode prend en charge les webhooks Pipefy pour déclencher des workflows. Configurez des déclencheurs et utilisez l'IA pour affiner les données avant de charger BigQuery, optimisant ainsi l'efficacité de l'automatisation.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de Pipefy et Google Cloud BigQuery (REST) sur Latenode ?

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

  • Les transferts de données volumineux peuvent être soumis aux limites de débit de l'API de BigQuery.
  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter des connaissances en JavaScript.
  • La configuration initiale nécessite une familiarité avec les schémas Pipefy et BigQuery.

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