Как отобразить данные Google BigQuery в Dixa
Posted: Mon Dec 02, 2024 9:20 am
Одной из проблем, с которой сталкиваются агенты службы поддержки клиентов, является быстрый доступ к релевантной информации из различных внутренних систем. В этом руководстве показано, как отображать данные из Google BigQuery в пользовательской карточке в разговорах Dixa с помощью FactBranch.
FactBranch — это мощный инструмент, который подключается к различным Список email-маркетинга по странам источникам данных и отображает информацию прямо на кончиках пальцев вашего агента. Мы проведем вас через настройку учетной записи FactBranch, подключение ее к Google BigQuery и создание пользовательской карты в Dixa для отображения данных.
Предпосылки
Прежде чем начать, вам понадобится следующее:
Учетная запись Google BigQuery с набором данных и таблицей.
Учетная запись Dixa с возможностью создания собственных карт.
Аккаунт FactBranch. Вы можете начать 14-дневную бесплатную пробную версию здесь .
Подключите FactBranch к Google BigQuery
После входа в FactBranch нажмите на Data Sources в левом меню. Выберите Add data source в правом верхнем углу и выберите Google BigQuery . Следуйте инструкциям, чтобы пройти аутентификацию и предоставить FactBranch доступ на чтение к вашей учетной записи BigQuery.
Источники данных FactBranch
После подключения вы увидите Google BigQuery в списке «Источники данных» в вашей учетной записи FactBranch.
Создайте новый поток в FactBranch
После подключения Google BigQuery в качестве источника данных пришло время создать конвейер данных для запроса данных из BigQuery. Поток в FactBranch представляет собой конвейер данных, который в этом случае запускается, когда пользователь просматривает разговор в Dixa и загружается пользовательская карточка.
Чтобы создать новый поток, нажмите «Потоки» в левом меню, а затем «Создать поток» .
Выберите «Показать данные в пользовательской карточке Dixa» .
Вы увидите базовый поток, который начинается с триггера и заканчивается визуальным узлом для генерации пользовательского интерфейса, отображаемого в разговоре с пользовательской картой Dixa. Чтобы запросить данные из Google BigQuery, вам нужно добавить узел REST API . Нажмите Создать узел и выберите REST API .
В узле REST API перейдите на вкладку «Аутентификация» и выберите учетную запись Google BigQuery, которую мы подключили ранее.
FactBranch — это мощный инструмент, который подключается к различным Список email-маркетинга по странам источникам данных и отображает информацию прямо на кончиках пальцев вашего агента. Мы проведем вас через настройку учетной записи FactBranch, подключение ее к Google BigQuery и создание пользовательской карты в Dixa для отображения данных.
Предпосылки
Прежде чем начать, вам понадобится следующее:
Учетная запись Google BigQuery с набором данных и таблицей.
Учетная запись Dixa с возможностью создания собственных карт.
Аккаунт FactBranch. Вы можете начать 14-дневную бесплатную пробную версию здесь .
Подключите FactBranch к Google BigQuery
После входа в FactBranch нажмите на Data Sources в левом меню. Выберите Add data source в правом верхнем углу и выберите Google BigQuery . Следуйте инструкциям, чтобы пройти аутентификацию и предоставить FactBranch доступ на чтение к вашей учетной записи BigQuery.
Источники данных FactBranch
После подключения вы увидите Google BigQuery в списке «Источники данных» в вашей учетной записи FactBranch.
Создайте новый поток в FactBranch
После подключения Google BigQuery в качестве источника данных пришло время создать конвейер данных для запроса данных из BigQuery. Поток в FactBranch представляет собой конвейер данных, который в этом случае запускается, когда пользователь просматривает разговор в Dixa и загружается пользовательская карточка.
Чтобы создать новый поток, нажмите «Потоки» в левом меню, а затем «Создать поток» .
Выберите «Показать данные в пользовательской карточке Dixa» .
Вы увидите базовый поток, который начинается с триггера и заканчивается визуальным узлом для генерации пользовательского интерфейса, отображаемого в разговоре с пользовательской картой Dixa. Чтобы запросить данные из Google BigQuery, вам нужно добавить узел REST API . Нажмите Создать узел и выберите REST API .
В узле REST API перейдите на вкладку «Аутентификация» и выберите учетную запись Google BigQuery, которую мы подключили ранее.