Facebook-Leads und BigQuery Integration

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Anwendungsbeispiel:
Wie kann ich BigQuery noch nützlicher, komfortabler und funktionaler machen? Sie müssen nur die Facebook-Integration einrichten, um Daten aus Lead-Formularen automatisch zu übertragen! Und unser No-Code-Service SaveMyLeads hilft Ihnen dabei, dies in wenigen Minuten ganz einfach zu tun!

Die SML-Funktionalität ermöglicht es Ihnen, Facebook mit anderen Plattformen zu verknüpfen, um den Informationsaustausch zwischen ihnen zu automatisieren. Sie können ein solches Bundle über eine praktische Weboberfläche einrichten, ohne manuell Code zu schreiben oder Integrator-Programmierer zu verwenden.

SaveMyLeads ist ein leistungsstarkes Tool, um Routineprozesse zu automatisieren und Ihnen Zeit zu sparen.

Vergessen Sie den langwierigen manuellen Datentransfer, denn mit Hilfe unseres Services können Sie diesen Vorgang in wenigen Minuten automatisieren!

SaveMyLeads bietet ein fertiges Bundle für Facebook Lead Ads + BigQuery-Plattformen. Sie benötigen keine Programmierkenntnisse oder die Hilfe von Drittanbietern - verbinden Sie einfach Ihre Konten in diesen Systemen und starten Sie die automatische Datenübertragung.

Probieren Sie die SaveMyLeads-Funktionalität aus, um ihre Vorteile und Vorteile für Ihr Unternehmen voll zu schätzen!

Google BigQuery wurde entwickelt, um Big Data zu speichern und zu verarbeiten – riesige Mengen an Informationen („Big Data“). Es wurde 2011 entwickelt und wird als PaaS-Dienst angeboten und bietet eine Reihe von Werkzeugen im Bereich des Datenbankmanagements. Es ist Teil der Google Cloud Platform, einer Reihe von Diensten und Anwendungen für die Interaktion mit Daten.

Google BigQuery kann als Cloud-basierte Datenbank mit breitem Funktionsumfang, hoher Verarbeitungsgeschwindigkeit und unbegrenztem Datenspeicher bezeichnet werden. Es ermöglicht Benutzern, Daten in 2D-Tabellen zu speichern, sie über SQL abzufragen und ihre Ergebnisse zu speichern und zu exportieren.

BigQuery unterstützt alle wichtigen Funktionen moderner DBMS, kann verwendet werden, um Tabellen und Funktionen zu manipulieren, SQL-Abfragen zu erstellen und eine Antwort im JSON-Format zu erhalten. Unabhängig davon sind die Optionen zur Freigabekontrolle erwähnenswert, mit denen Sie Benutzerdaten öffentlich machen oder einschränken können. Darüber hinaus gibt es Möglichkeiten für maschinelles Lernen, einschließlich der Entwicklung und Ausführung von ML-Modellen mithilfe von SQL-Abfragen.

Google BigQuery verfügt über eine breite Palette von Integrationen, um seine Funktionalität zu erweitern. Die Plattform kann mit Microsoft Excel und Google Sheets, Microsoft Power BI, BIME Analytics und QlikView usw. verbunden werden. Es ist möglich, sie im Skriptformat von Google Apps Scripts oder in einem anderen Format zu verwenden, das mit der REST-API kompatibel ist. Die Kosten für diesen Service hängen von der Menge der gespeicherten / verarbeiteten Daten ab, eine Testphase ist verfügbar.

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