便签自动化

目标受众

- 数据分析师：需要定期从数据库中提取用户信息并进行处理。
- 市场营销人员：希望通过自动化工具获取潜在客户的联系信息。
- 开发者：需要集成多个API并处理批量数据请求。
- 项目经理：关注工作流的自动化，提升团队效率。
- 企业决策者：希望通过数据驱动决策，优化客户获取策略。

解决的问题

- 高效获取客户信息：自动化从数据库中查询并处理用户资料，避免手动操作的低效。
- 批量请求处理：通过Dropcontact API实现批量请求，节省时间，提升数据处理速度。
- 数据更新：确保客户信息的及时更新，避免信息过时。
- 自动化通知：在出现问题时及时通过Slack通知相关人员，确保快速响应。

工作流步骤

1. 调度触发器：根据设定的时间表定期触发工作流。
2. 数据库查询：从PostgreSQL数据库中提取符合条件的用户资料。
3. 数据聚合：对提取的数据进行聚合，整理成适合后续处理的格式。
4. 数据转换：使用Python脚本将提取的数据转换为目标格式，准备发送至Dropcontact API。
5. 批量请求发送：将转换后的数据批量发送至Dropcontact API进行处理。
6. 等待响应：设置等待时间以便处理API的响应。
7. 下载处理结果：从Dropcontact API获取处理结果，并进行分离。
8. 更新数据库：将处理结果更新回PostgreSQL数据库中。
9. 发送通知：在处理过程中出现问题时，通过Slack发送通知，确保团队及时获知问题。

自定义指南

- 修改查询条件：在PROFILES QUERY节点中调整SQL查询，以获取不同条件的用户信息。
- 调整批量大小：在Loop Over Items2节点中修改batchSize参数，以控制每次请求的用户数量。
- 更改API请求设置：在BULK DROPCONTACT REQUESTS节点中调整请求的URL和头信息，以适应不同的API需求。
- 添加数据处理逻辑：在DATA TRANSFORMATION节点中自定义Python代码，以实现特定的数据处理逻辑。
- 配置Slack通知：在Slack节点中设置接收通知的用户或频道，以确保相关人员及时收到信息。