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# Importer les données de produits dans Twenty
> Synchronisez les données du catalogue de produits depuis un entrepôt de données vers votre CRM selon une planification.
Utilisez ce modèle pour garder Twenty synchronisé avec les données produits de votre entrepôt de données (par ex. Snowflake, BigQuery, PostgreSQL).
## Structure du flux de travail
1. **Déclencheur** : Selon une planification
2. **Code** : Interroger votre entrepôt de données
3. **Code** (facultatif) : Formater les données en tableau
4. **Iterator** : Parcourir chaque produit
5. **Upsert Record** : Créer ou mettre à jour dans Twenty
## Étape 1 : Planifier le déclencheur
Définissez le flux de travail pour s'exécuter à une fréquence correspondant à vos besoins d'actualisation des données :
* Toutes les 5 minutes pour une synchronisation quasi en temps réel
* Toutes les heures pour des données moins critiques
* Quotidiennement pour des mises à jour par lots
## Étape 2 : Interroger votre entrepôt de données
Ajoutez une action **Code** pour récupérer les données récentes :
```javascript theme={null}
export const main = async () => {
const intervalMinutes = 10; // Match your schedule frequency
const cutoffTime = new Date(Date.now() - intervalMinutes * 60 * 1000).toISOString();
// Replace with your actual data warehouse connection
const response = await fetch("https://your-warehouse-api.com/query", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
query: `
SELECT id, name, sku, price, stock_quantity, updated_at
FROM products
WHERE updated_at >= '${cutoffTime}'
`
})
});
const data = await response.json();
return { products: data.results };
};
```
Filtrez par `updated_at >= last X minutes` pour ne récupérer que les enregistrements récemment modifiés. Cela rend la synchronisation plus efficace.
## Étape 3 : Formater les données (facultatif)
Si votre entrepôt renvoie des données dans un format nécessitant une transformation, ajoutez une autre action **Code**. Les transformations courantes incluent les conversions de type, le renommage de champs et le nettoyage des données.
### Exemple : données utilisateur avec champs booléens et de statut
```javascript theme={null}
export const main = async (params: {
users: any;
}): Promise
## Étape 1 : Planifier le déclencheur
Définissez le flux de travail pour s'exécuter à une fréquence correspondant à vos besoins d'actualisation des données :
* Toutes les 5 minutes pour une synchronisation quasi en temps réel
* Toutes les heures pour des données moins critiques
* Quotidiennement pour des mises à jour par lots
## Étape 2 : Interroger votre entrepôt de données
Ajoutez une action **Code** pour récupérer les données récentes :
```javascript theme={null}
export const main = async () => {
const intervalMinutes = 10; // Match your schedule frequency
const cutoffTime = new Date(Date.now() - intervalMinutes * 60 * 1000).toISOString();
// Replace with your actual data warehouse connection
const response = await fetch("https://your-warehouse-api.com/query", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
query: `
SELECT id, name, sku, price, stock_quantity, updated_at
FROM products
WHERE updated_at >= '${cutoffTime}'
`
})
});
const data = await response.json();
return { products: data.results };
};
```