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Como conectar Enriquecer Camada e Google CloudBigQuery
Crie um novo cenário para conectar Enriquecer Camada e Google CloudBigQuery
No espaço de trabalho, clique no botão “Criar novo cenário”.
Adicione o primeiro passo
Adicione o primeiro nó – um gatilho que iniciará o cenário quando receber o evento necessário. Os gatilhos podem ser agendados, chamados por um Enriquecer Camada, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Enriquecer Camada or Google CloudBigQuery será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Enriquecer Camada or Google CloudBigQuerye selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Enriquecer Camada Node
Selecione os Enriquecer Camada nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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1
Enriquecer Camada
Configure o Enriquecer Camada
Clique no Enriquecer Camada nó para configurá-lo. Você pode modificar o Enriquecer Camada URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o Google CloudBigQuery Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Enriquecer Camada nó, selecione Google CloudBigQuery da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Google CloudBigQuery.
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Enriquecer Camada
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Google CloudBigQuery
Autenticar Google CloudBigQuery
Agora, clique no Google CloudBigQuery nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Google CloudBigQuery configurações. A autenticação permite que você use Google CloudBigQuery através do Latenode.
Configure o Enriquecer Camada e Google CloudBigQuery Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
Configure o Enriquecer Camada e Google CloudBigQuery Integração
Use vários nós Latenode para transformar dados e aprimorar sua integração:
- Ramificação: Crie várias ramificações dentro do cenário para lidar com lógica complexa.
- Mesclando: Combine diferentes ramos de nós em um, passando dados por ele.
- Nós Plug n Play: Use nós que não exijam credenciais de conta.
- Pergunte à IA: use a opção com tecnologia GPT para adicionar recursos de IA a qualquer nó.
- Espera: defina tempos de espera, seja para intervalos ou até datas específicas.
- Subcenários (nódulos): crie subcenários encapsulados em um único nó.
- Iteração: processe matrizes de dados quando necessário.
- Código: escreva um código personalizado ou peça ao nosso assistente de IA para fazer isso por você.
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JavaScript
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IA Antrópico Claude 3
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Google CloudBigQuery
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Acionador no Webhook
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Enriquecer Camada
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Iterador
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Enriquecer Camada, Google CloudBigQuery, e quaisquer nós adicionais, não se esqueça de salvar o cenário e clicar em "Deploy". A ativação do cenário garante que ele será executado automaticamente sempre que o nó de gatilho receber entrada ou uma condição for atendida. Por padrão, todos os cenários recém-criados são desativados.
Teste o cenário
Execute o cenário clicando em “Executar uma vez” e disparando um evento para verificar se o Enriquecer Camada e Google CloudBigQuery a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Enriquecer Camada e Google CloudBigQuery (ou vice-versa). Solucione facilmente o cenário revisando o histórico de execução para identificar e corrigir quaisquer problemas.
As formas mais poderosas de se conectar Enriquecer Camada e Google CloudBigQuery
Airtable + Camada de Enriquecimento + Google Cloud BigQuery: Quando um novo registro for criado no Airtable, enriqueça os dados de contato usando a Camada de Enriquecimento. Em seguida, armazene os dados enriquecidos no Google Cloud BigQuery para análise e geração de relatórios (as ações do Google Cloud BigQuery não estão disponíveis, portanto, o armazenamento é implícito).
Google Cloud BigQuery + Camada de enriquecimento + HubSpot: Analisar dados de clientes. Infelizmente, não há gatilhos ou ações disponíveis para o Google Cloud BigQuery, portanto, este cenário foi modificado para disparar o HubSpot para enriquecer os dados e atualizá-los. Quando um novo contato for criado no HubSpot, enriqueça os dados do contato com o Enrich Layer e, em seguida, atualize o contato do HubSpot com os dados enriquecidos.
Enriquecer Camada e Google CloudBigQuery alternativas de integração
Sobre Enriquecer Camada
A Camada Enrich dentro do Latenode automatiza a validação e o aprimoramento de dados. Corrija erros e adicione informações ausentes a leads ou contatos. Limpe dados de qualquer fonte antes que cheguem ao seu CRM ou banco de dados. O Latenode lida com lógica complexa e escala o processo sem custos por etapa, mantendo os dados precisos e os fluxos de trabalho eficientes.
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Sobre Google CloudBigQuery
Use o Google Cloud BigQuery no Latenode para automatizar tarefas de data warehouse. Consulte, analise e transforme grandes conjuntos de dados como parte dos seus fluxos de trabalho. Agende importações de dados, acione relatórios ou insira insights em outros aplicativos. Automatize análises complexas sem código e dimensione seus insights com a plataforma flexível e paga conforme o uso do Latenode.
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Enriquecer Camada + Google CloudBigQuery integração
Conecte-se Enriquecer Camada e Google CloudBigQuery em minutos com Latenode.
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Veja como o Latenode funciona
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Perguntas frequentes Enriquecer Camada e Google CloudBigQuery
Como posso conectar minha conta Enrich Layer ao Google Cloud BigQuery usando o Latenode?
Para conectar sua conta Enrich Layer ao Google Cloud BigQuery no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione Enriquecer Camada e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas do Enrich Layer e do Google Cloud BigQuery fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso enriquecer dados de contato e armazená-los no BigQuery?
Sim, você pode! O Latenode permite automatizar isso, enriquecendo dados da Camada de Enriquecimento e armazenando-os perfeitamente no Google Cloud BigQuery para análise. Economize tempo e melhore a qualidade dos dados.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Enrich Layer com o Google Cloud BigQuery?
A integração do Enrich Layer com o Google Cloud BigQuery permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Enriquecer dados de leads do Enrich Layer e armazená-los em um conjunto de dados do BigQuery.
- Atualização automática de tabelas do BigQuery com os dados mais recentes da empresa.
- Criação de relatórios personalizados com base em dados enriquecidos usando a análise do BigQuery.
- Validando dados no BigQuery em relação ao banco de dados do Enrich Layer em tempo real.
- Disparando alertas com base em alterações específicas de dados encontradas por meio do Enrich Layer.
Posso usar dados do EnrichLayer como uma entrada para modelos de machine learning do BigQuery?
Sim, você pode. O Latenode permite um fluxo contínuo de dados enriquecidos diretamente nos modelos de ML do BigQuery, melhorando a precisão e os insights do modelo.
Há alguma limitação para a integração do Enrich Layer e do Google Cloud BigQuery no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- Grandes conjuntos de dados podem exigir fluxos de trabalho otimizados para processamento eficiente.
- A complexidade da transformação de dados pode exigir blocos de código JavaScript.
- Os limites de taxa da API Enrich Layer se aplicam aos fluxos de trabalho do Latenode.
