LinkedIn in Google Cloud SQL integrieren

Erfahren Sie, wie man LinkedIn und Google Cloud SQL integrieren kann, um sofort auf Daten zugreifen zu können.

MIT DATA VIRTUALITY PIPES
Replizieren Sie Daten aus LinkedIn in Google Cloud SQL und analysieren Sie integrierte Daten mit Ihrem BI-Tool.
LinkedIn in Google Cloud SQL integrieren mit Pipes


Über LinkedIn

LinkedIn ist weltweit das derzeit größte soziale Berufsnetzwerk. Die webbasierte Kontaktplattform verbindet Geschäftskontakte und gilt als wichtiger Vertriebskanal für Produktneuheiten und Unternehmens-News. Die virtuelle Kontaktbörse erlaubt Links zur eigenen Website, Empfehlungsklicks und das Erstellen eines eigenen Unternehmensprofils. Mit weiteren Tools wie der Gründung von Themengruppen und mehrsprachigen Lebensläufen verbindet LinkedIn B2B Kontakte global.

Über Google Cloud SQL

Google Cloud SQL ist ein umfassender Datenbank Service, der die Einrichtung, Unterhaltung und Administration Ihrer relationalen Datenbank auf der Google Cloud Plattform erleichtert.

BEWEGEN SIE IN IHRE DATEN MIT PIPES

Pipes ermöglicht es Ihnen Daten aus LinkedIn, Google Cloud SQL und mehr als 200 anderen Cloud-Diensten und Datenbanken zu integrieren. Automatisieren Sie Ihre Daten-Workflows mit Daten-Pipelines.

DATA VIRTUALITY BIETET ZWEI PIPES LÖSUNGEN

je nach Ihren Anforderungen.

Pipes

Einfache und zuverlässige Datenreplikation in der Cloud

Mit Pipes können Sie Daten aus jeder Datenquelle nach Zeitplan in Ihren Zielspeicher oder Ihr Data Warehouse bewegen. Integrieren Sie all Ihre Daten mit ein paar Klicks - nicht mit Code.

Pipes Professional

Anspruchsvolle Datenreplikation, gehostet in der Cloud oder On-Premises

Mit Pipes Professional können Sie Daten vor der Replikation mit SQL transformieren und modellieren. Profitieren Sie von granularen Anpassungsmöglichkeiten und erstellen Sie Datenmodelle über verschiedene Quellen hinweg mit 80 % weniger Zeitaufwand.

Features von Pipes Professional umfassen:

  • SQL-Modellierungsschicht
  • Komplexe Replikationstypen
  • Erweitertes Scheduling
  • Metadaten Repositories
  • Benutzerdefinierte Extrahierung
  • Job-Abhängigkeiten
  • Mehrere Zieldatenspeicher
  • Datenföderation
  • Individuelle Job-Trigger
Ihre Zukunft mit automatisierten Daten-Workflows ist nur wenige Klicks entfernt.