Workflow-Struktur
- Auslöser: Nach Zeitplan
- Code: Ihr Data Warehouse abfragen
- Code (optional): Daten als Array formatieren
- Iterator: Jedes Produkt durchlaufen
- Upsert Record: In Twenty erstellen oder aktualisieren

Schritt 1: Auslöser planen
Stellen Sie den Workflow so ein, dass er mit einer Häufigkeit läuft, die Ihren Anforderungen an die Datenaktualität entspricht:- Alle 5 Minuten für eine nahezu Echtzeit-Synchronisierung
- Stündlich für weniger kritische Daten
- Täglich für Batch-Updates
Schritt 2: Ihr Data Warehouse abfragen
Fügen Sie eine Code-Aktion hinzu, um aktuelle Daten abzurufen:Schritt 3: Daten formatieren (optional)
Wenn Ihr Data Warehouse Daten in einem Format zurückgibt, das transformiert werden muss, fügen Sie eine weitere Code-Aktion hinzu. Häufige Transformationen umfassen Typkonvertierungen, Feldumbenennungen und Datenbereinigung.Beispiel: Benutzerdaten mit booleschen und Statusfeldern
Beispiel: Produktdaten mit Typkonvertierungen
Beispiel: Datums- und Währungsformatierung
Häufige Transformationen
| Quellformat | Zielformat | Code |
|---|---|---|
"true" / "false" | true / false | v === true || v === "true" |
"123.45" | 123.45 | parseFloat(value) |
"active" | "ACTIVE" | value.toUpperCase() |
1704067200 (Unix) | ISO-Datum | new Date(v * 1000).toISOString() |
"$1,234.56" | 1234.56 | parseFloat(v.replace(/[^0-9.-]/g, "")) |
null / undefined | "" | value || "" |
Schritt 4: Durch die Produkte iterieren
Fügen Sie eine Iterator-Aktion hinzu:- Eingabe:
{{code.products}}
Schritt 5: Jeden Datensatz upserten
Fügen Sie innerhalb des Iterators eine Upsert Record-Aktion hinzu:| Einstellung | Wert |
|---|---|
| Objekt | Ihr benutzerdefiniertes Produktobjekt |
| Abgleichen anhand | Externe ID oder SKU (eindeutiger Bezeichner) |
| Name | {{iterator.item.name}} |
| SKU | {{iterator.item.sku}} |
| Preis | {{iterator.item.price}} |
Beispielanwendungsfälle
| Quelle | Daten |
|---|---|
| ERP-System | Produktkatalog, Preise, Bestand |
| E-Commerce-Plattform | Bestellungen, Kunden, Produktaktualisierungen |
| Data Warehouse | Aggregierte Metriken, angereicherte Daten |
| Bestandsverwaltungssystem | Bestandsmengen, Nachbestellwarnungen |