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# Porta i dati di prodotto in Twenty
> Sincronizza i dati del catalogo prodotti da un data warehouse nel tuo CRM in base a una pianificazione.
Usa questo modello per mantenere Twenty sincronizzato con i dati di prodotto dal tuo data warehouse (ad esempio, Snowflake, BigQuery, PostgreSQL).
## Struttura del flusso di lavoro
1. **Trigger**: In base a una pianificazione
2. **Code**: Interroga il tuo data warehouse
3. **Code** (opzionale): Formatta i dati come array
4. **Iterator**: Itera su ciascun prodotto
5. **Upsert Record**: Crea o aggiorna in Twenty
## Passaggio 1: Pianifica il trigger
Imposta il flusso di lavoro per l'esecuzione con una frequenza che corrisponda alle tue esigenze di aggiornamento dei dati:
* Ogni 5 minuti per una sincronizzazione quasi in tempo reale
* Ogni ora per i dati meno critici
* Ogni giorno per aggiornamenti in batch
## Passaggio 2: Interroga il tuo data warehouse
Aggiungi un'azione **Code** per recuperare i dati recenti:
```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 >= '${cutoffTime}'
`
})
});
const data = await response.json();
return { products: data.results };
};
```
Filtra per `updated_at >= last X minutes` per recuperare solo i record modificati di recente. Questo mantiene efficiente la sincronizzazione.
## Passaggio 3: Formatta i dati (opzionale)
Se il tuo data warehouse restituisce dati in un formato che richiede una trasformazione, aggiungi un'altra azione **Code**. Le trasformazioni comuni includono conversioni di tipo, ridenominazione dei campi e pulizia dei dati.
### Esempio: Dati utente con campi booleani e di stato
```javascript theme={null}
export const main = async (params: {
users: any;
}): Promise
## Passaggio 1: Pianifica il trigger
Imposta il flusso di lavoro per l'esecuzione con una frequenza che corrisponda alle tue esigenze di aggiornamento dei dati:
* Ogni 5 minuti per una sincronizzazione quasi in tempo reale
* Ogni ora per i dati meno critici
* Ogni giorno per aggiornamenti in batch
## Passaggio 2: Interroga il tuo data warehouse
Aggiungi un'azione **Code** per recuperare i dati recenti:
```javascript theme={null}
export const main = async () => {
const intervalMinutes = 10; // Match your schedule frequency
const cutoffTime = new Date(Date.now() - intervalMinutes * 60 * 1000).toISOString();
// Replace with your actual data warehouse connection
const response = await fetch("https://your-warehouse-api.com/query", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
query: `
SELECT id, name, sku, price, stock_quantity, updated_at
FROM products
WHERE updated_at >= '${cutoffTime}'
`
})
});
const data = await response.json();
return { products: data.results };
};
```