Automatisation Google BigQuery avec n8n : traitement de données
Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser le traitement de données à partir de Google BigQuery. Dans un contexte où les entreprises doivent gérer de grandes quantités de données, ce workflow permet de simplifier l'extraction et le traitement des informations nécessaires pour des analyses approfondies. Par exemple, une entreprise peut utiliser ce workflow pour récupérer des données de ventes, les transformer et les envoyer vers un autre service pour des rapports automatisés. Étape 1 : le déclencheur est un Cron qui permet d'exécuter le workflow à des intervalles réguliers. Étape 2 : le noeud Google BigQuery est utilisé pour interroger une table spécifique, en définissant les colonnes et les options nécessaires. Étape 3 : les données récupérées sont ensuite traitées par le noeud Set, qui permet de configurer les valeurs à transmettre. Étape 4 : enfin, une requête HTTP est effectuée pour envoyer les données traitées vers un autre service ou API. Grâce à cette automatisation n8n, les entreprises peuvent réduire le temps consacré à la gestion des données, minimiser les erreurs humaines et garantir une prise de décision rapide et éclairée. Tags clés : Google BigQuery, automatisation, data processing.
Vue d'ensemble du workflow n8n
Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.
Détail des nœuds du workflow n8n
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"nodes": [
{
"name": "Google BigQuery",
"type": "n8n-nodes-base.googleBigQuery",
"position": [
1010,
240
],
"parameters": {
"columns": "name, latitude, longitude, timestamp",
"options": {},
"tableId": "position",
"datasetId": "iss",
"projectId": "supple-cabinet-289219"
},
"credentials": {
"googleBigQueryOAuth2Api": "BigQuery Credentials"
},
"typeVersion": 1
},
{
"name": "Set",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
810,
240
],
"parameters": {
"values": {
"number": [
{
"name": "latitude",
"value": "={{$node[\"HTTP Request\"].json[\"0\"][\"latitude\"]}}"
},
{
"name": "longitude",
"value": "={{$node[\"HTTP Request\"].json[\"0\"][\"longitude\"]}}"
},
{
"name": "timestamp",
"value": "={{$node[\"HTTP Request\"].json[\"0\"][\"timestamp\"]}}"
}
],
"string": [
{
"name": "name",
"value": "={{$json[\"0\"][\"name\"]}}"
}
]
},
"options": {},
"keepOnlySet": true
},
"typeVersion": 1
},
{
"name": "HTTP Request",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"position": [
610,
240
],
"parameters": {
"url": "https://api.wheretheiss.at/v1/satellites/25544/positions",
"options": {},
"queryParametersUi": {
"parameter": [
{
"name": "timestamps",
"value": "={{Date.now();}}"
}
]
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"name": "Cron",
"type": "n8n-nodes-base.cron",
"position": [
410,
240
],
"parameters": {
"triggerTimes": {
"item": [
{
"mode": "everyMinute"
}
]
}
},
"typeVersion": 1
}
],
"connections": {
"Set": {
"main": [
[
{
"node": "Google BigQuery",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Cron": {
"main": [
[
{
"node": "HTTP Request",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"HTTP Request": {
"main": [
[
{
"node": "Set",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}Pour qui est ce workflow ?
Ce workflow s'adresse aux entreprises de taille moyenne à grande qui utilisent Google BigQuery pour la gestion de leurs données. Il est particulièrement utile pour les équipes de data analysts, de business intelligence ou de marketing qui cherchent à automatiser leurs processus de traitement de données sans nécessiter de compétences techniques avancées.
Problème résolu
Ce workflow résout le problème de la gestion manuelle des données, qui peut être chronophage et sujet à des erreurs. En automatisant le processus d'extraction et de traitement des données, les utilisateurs peuvent gagner un temps précieux, réduire les risques d'erreurs et assurer une mise à jour régulière des informations critiques. Ainsi, les équipes peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme l'analyse des résultats et la prise de décisions stratégiques.
Étapes du workflow
Étape 1 : le workflow est déclenché par un Cron qui exécute le processus à des intervalles définis. Étape 2 : le noeud Google BigQuery interroge une table spécifique pour récupérer les données nécessaires. Étape 3 : les données sont ensuite traitées par le noeud Set, qui configure les valeurs à transmettre. Étape 4 : enfin, une requête HTTP est envoyée pour transmettre les données traitées vers un autre service ou API.
Guide de personnalisation du workflow n8n
Pour personnaliser ce workflow, il est possible de modifier les paramètres du noeud Google BigQuery, notamment l'ID de la table, le dataset et le projet. Il est également possible d'ajuster les colonnes à récupérer selon les besoins spécifiques de l'entreprise. Pour le noeud Set, les valeurs peuvent être adaptées en fonction des données que vous souhaitez transmettre. Enfin, l'URL de la requête HTTP peut être modifiée pour pointer vers l'API ou le service de destination souhaité, garantissant ainsi une intégration fluide avec d'autres outils.