{"id":16892,"date":"2025-02-27T15:49:04","date_gmt":"2025-02-27T15:49:04","guid":{"rendered":"https:\/\/datama.io\/how-to-send-datama-notifications-by-webhook-via-an-orchestrator-ga4-bq-gcp-example\/"},"modified":"2026-01-29T18:42:27","modified_gmt":"2026-01-29T18:42:27","slug":"how-to-send-datama-notifications-by-webhook-via-an-orchestrator-ga4-bq-gcp-example","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datama.io\/fr\/how-to-send-datama-notifications-by-webhook-via-an-orchestrator-ga4-bq-gcp-example\/","title":{"rendered":"Comment envoyer des notifications Datama par webhook via un orchestrateur (exemple GA4 BQ GCP) ?"},"content":{"rendered":"\t\t
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Datama peut \u00eatre utilis\u00e9 pour envoyer des messages contenant des analyses ou des alertes, mais il arrive que les donn\u00e9es ne soient pas disponibles \u00e0 une heure fixe. C’est le cas, par exemple, des donn\u00e9es interjournali\u00e8res GA4 pour les web players. <\/p>\n

Dans ce cas, Datama permet d’envoyer des notifications depuis un outil externe, via un syst\u00e8me de webhook. L’outil externe, typiquement un orchestrateur (dans Google Cloud Platform il s’agit de Workflow, mais ces op\u00e9rations peuvent \u00eatre r\u00e9alis\u00e9es dans des outils tels que Apache Airflow, AWS Step Functions ou Azure Logic Apps), appellera le webhook qui d\u00e9clenchera l’analyse et l’envoi du message au bon moment, pr\u00e9cis\u00e9ment lorsque les donn\u00e9es sont pr\u00eates. <\/p>\n

Dans cet exemple, nous allons suivre la proc\u00e9dure de mise en place des exportations dans Datama bas\u00e9e sur cette m\u00e9thode, le \u00a0\u00bb webhook \u00a0\u00bb (une option alternative au \u00a0\u00bb scheduled \u00ab\u00a0). L’objectif est de d\u00e9clencher l’export suite \u00e0 un \u00e9v\u00e9nement dans le datawarehouse (ex : mise \u00e0 jour d’une table, cr\u00e9ation, etc.). Cette option est particuli\u00e8rement utile dans le cas de l’attente de mises \u00e0 jour de donn\u00e9es GA4 qui n’arrivent pas \u00e0 une heure fixe. Si vous n’\u00eates pas familier avec le probl\u00e8me, je vous invite \u00e0 lire cet article<\/a> sur le sujet. <\/p>\n

Dans notre exemple, nous suivrons la proc\u00e9dure de d\u00e9clenchement de la requ\u00eate apr\u00e8s la mise \u00e0 jour des donn\u00e9es GA4 de la table event_intraday vers la table event.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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A. Cr\u00e9ez votre classeur dans Datama<\/h2>\n

Une condition pr\u00e9alable \u00e0 ce que nous essayons d’obtenir est d’avoir un classeur pr\u00e9cis dans Datama que vous souhaitez d\u00e9clencher \u00e0 l’aide d’un webhook. Dans notre cas, il s’agira typiquement d’un cas d’utilisation de Datama \u00e0 partir de tables Big Query GA4 dont nous voulons nous assurer qu’elles sont \u00e0 jour. <\/p>\n

Une fois cr\u00e9\u00e9, vous pouvez alors cr\u00e9er une exportation, puis obtenir un webhook.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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B. D\u00e9finir le flux de travail<\/h2>\n

Avant de pouvoir automatiser l’envoi des exports Datama au bon moment, il est indispensable de mettre en place un workflow. Celui-ci sera activ\u00e9 sur un trigger : d\u00e8s qu’un \u00e9v\u00e9nement sp\u00e9cifique se produira dans votre datawarehouse, il appellera automatiquement l’API Datama pour ex\u00e9cuter l’export. Dans notre cas, nous mettrons en place un webhook bas\u00e9 sur la suppression de la table event_intraday, garantissant ainsi que les donn\u00e9es ne seront envoy\u00e9es qu’une fois qu’elles auront \u00e9t\u00e9 enti\u00e8rement mises \u00e0 jour. Suivez les \u00e9tapes suivantes pour configurer efficacement votre webhook dans BigQuery.
La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 cr\u00e9er un flux de travail dans votre entrep\u00f4t de donn\u00e9es, dont le but est de d\u00e9clencher l’appel \u00e0 l’API d’exportation de Datama via le webhook apr\u00e8s une certaine action, dans notre cas l’insertion des donn\u00e9es event_intraday dans la table event_.
Pour ce faire, allez dans Bigquery <\/p>\n

\u00c9tape 1 : Ouvrez le menu Flux de travail<\/strong><\/h3>\n
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  • Dans le menu de navigation (en haut \u00e0 gauche), allez sur Worflows > Worflows ou recherchez \u00ab\u00a0Worflows\u00a0\u00bb dans la barre de recherche.
    \"\"<\/li>\n<\/ul>\n

    \u00c9tape 2 : Cr\u00e9er un nouveau flux de travail<\/h3>\n
      \n
    • S\u00e9lectionnez le bouton \u00ab\u00a0CR\u00c9ER\u00a0\u00bb pour cr\u00e9er un nouveau flux de travail.<\/li>\n
    • D\u00e9finissez sa r\u00e9gion, qui doit correspondre \u00e0 la r\u00e9gion du projet Bigquery sur lequel vous souhaitez travailler.<\/li>\n
    • Dans \u00ab\u00a0Niveau du journal des appels\u00a0\u00bb, s\u00e9lectionnez \u00ab\u00a0Tous les appels\u00a0\u00bb ; les appels seront filtr\u00e9s ult\u00e9rieurement dans la section \u00ab\u00a0D\u00e9clencheur\u00a0\u00bb.<\/li>\n
    • Vous pouvez ajouter des \u00e9tiquettes \u00e0 votre webhook, par exemple avec une \u00e9tiquette Type=\u00a0\u00bbwebhook-job\u00a0\u00bb et une \u00e9tiquette App=\u00a0\u00bbdatama\u00a0\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n

      \u00c9tape 3 : D\u00e9finir le d\u00e9clencheur du flux de travail<\/h3>\n
        \n
      • Dans la section D\u00e9clencheurs en bas de la page, s\u00e9lectionnez \u00ab\u00a0Ajouter un nouveau d\u00e9clencheur\u00a0\u00bb > \u00ab\u00a0Eventarc\u00a0\u00bb.<\/li>\n
      • Donnez-lui un nom et s\u00e9lectionnez \u00ab\u00a0BigQuery\u00a0\u00bb comme fournisseur d’\u00e9v\u00e9nements.<\/li>\n
      • Pour le type d’\u00e9v\u00e9nement, nous nous baserons sur la suppression de la table event_intraday. Dans la s\u00e9quence, Bigquery cr\u00e9e une nouvelle table partitionn\u00e9e pour la nouvelle date, charge les donn\u00e9es dans cette nouvelle table, puis supprime la table event_intraday une fois que toutes les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 charg\u00e9es. Ainsi, dans la s\u00e9quence, la suppression de cette table garantit que toutes les donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 charg\u00e9es, c’est pourquoi nous allons nous appuyer sur elle. Nous allons donc choisir google.cloud.bigquery.v2.TableService.DeleteTable comme type d’\u00e9v\u00e9nement. <\/li>\n
      • Ensuite, pour la partie ressources, il y a deux options possibles :\n
          \n
        • S\u00e9lectionnez \u00ab\u00a0Toute ressource\u00a0\u00bb pour voir toutes les suppressions de tables et trouver la bonne suppression dans l’historique des d\u00e9clencheurs, puis s\u00e9lectionnez l’option \u00ab\u00a0Mod\u00e8le de chemin\u00a0\u00bb et choisissez le bon mod\u00e8le.<\/li>\n
        • Vous pouvez \u00e9galement s\u00e9lectionner directement \u00ab\u00a0Path Pattern\u00a0\u00bb et trouver le bon \u00e9v\u00e9nement dans les journaux (voir l’\u00e9tape 4 (facultative) pour trouver les journaux).
          Dans notre cas, le mod\u00e8le de chemin ressemblera \u00e0 ceci : projects\/NAME_OF_PROJECT\/datasets\/analytics_XXXXXXX\/tables\/*<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
        • Enfin, s\u00e9lectionnez la r\u00e9gion correspondant \u00e0 la r\u00e9gion du projet.<\/li>\n<\/ul>\n

          Si vous ne voyez pas de webhook d\u00e9clench\u00e9 dans l’historique alors qu’il y a eu des suppressions de tables dans l’ensemble de donn\u00e9es, je vous sugg\u00e8re de s\u00e9lectionner l’option 1 dans la section \u00ab\u00a0Ressource\u00a0\u00bb pour vous assurer que le mod\u00e8le de chemin est le bon. Sinon, il peut s’agir d’un probl\u00e8me de r\u00e9gion. <\/p>\n

          \u00c9tape 4 (facultative) : R\u00e9cup\u00e9rez les journaux<\/h3>\n

          Pour acc\u00e9der aux journaux, vous devez ouvrir un deuxi\u00e8me onglet de la Google Cloud Console.<\/p>\n

            \n
          • Dans le menu de navigation (en haut \u00e0 gauche), allez \u00e0 Logging > Logs Explorer.<\/li>\n
          • Dans Logs Explorer, d\u00e9finissez un filtre pour cibler l’activit\u00e9 BigQuery.<\/li>\n
          • Vous pouvez utiliser la requ\u00eate avanc\u00e9e suivante pour filtrer les journaux des modifications apport\u00e9es \u00e0 une table sp\u00e9cifique, par exemple :\n
              \n
            • resource.type=\u00a0\u00bbbigquery_resource\u00a0\u00bb (Limite les r\u00e9sultats aux ressources BigQuery)<\/li>\n
            • resource.labels.dataset_id= \u00ab\u00a0NOM_DU_DATASET\u00a0\u00bb (Filtre le nom du dataset contenant le tableau)<\/li>\n
            • resource.labels.table_id= \u00ab\u00a0NOM_DE_LA_TABLE\u00a0\u00bb (Filtre sur le nom de la table)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

              \u00c9tape 5 : D\u00e9finir le webhook \u00e0 appeler<\/h3>\n
                \n
              • Une fois le trigger d\u00e9fini, passez \u00e0 l’\u00e9tape suivante. Pour ceux qui ne sont pas familiers avec le code, ne vous inqui\u00e9tez pas, nous allons vous donner les quelques lignes \u00e0 ajouter : <\/li>\n<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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                \n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tmain:\r\n  params: [event]\r\n  steps:\r\n    - callDatama:\r\n        call: http.get\r\n        args:\r\n          url: 'https:\/\/api.prep.datama.io\/v1.0\/webhook\/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'\r\n        result: response\r\n    \r\n    - returnCallOutput:\r\n        return: '${response}'\r\n<\/xmp>\n\t\t\t\t<\/code>\n\t\t\t<\/pre>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-edc5ed9 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"edc5ed9\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73c5de3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"73c5de3\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<ul>\n<li>Le seul champ que vous devrez modifier est \u00ab\u00a0url\u00a0\u00bb, que vous pouvez copier depuis le bloc d&rsquo;exportation de Datama, depuis le champ webhook url, cliquez dessus et il sera copi\u00e9 dans votre presse-papiers.<\/li>\n<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ef4c7e5 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"ef4c7e5\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a559ed elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4a559ed\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"345\" src=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Image_3-1024x441.png\" class=\"attachment-large size-large 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data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<ul>\n<li>Appuyez sur Deploy et votre webhook est pr\u00eat \u00e0 \u00eatre test\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u00c9tape 6 : Finaliser le flux de travail<\/h3>\n<ul>\n<li>La finalisation consiste \u00e0 s&rsquo;assurer que le webhook fonctionne correctement.<\/li>\n<li>Tout d&rsquo;abord, v\u00e9rifions que le script fonctionne.  <br \/>Acc\u00e9dez \u00e0 votre webhook et s\u00e9lectionnez \u00ab\u00a0Execute\u00a0\u00bb dans le menu sup\u00e9rieur pour ex\u00e9cuter votre script manuellement :<\/li>\n<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79188c8 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"79188c8\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-298eed6 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class=\"elementor-element elementor-element-9a0ab77 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"9a0ab77\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-90612cf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"90612cf\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<ul>\n<li>Ex\u00e9cutez le programme pour vous assurer que tout fonctionne correctement, et vous aurez : <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-16875\" src=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Image_5-300x26.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"26\" srcset=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Image_5-300x26.png 300w, https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Image_5.png 312w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><br \/>Si l&rsquo;op\u00e9ration est r\u00e9ussie et que vous recevez votre exportation Datama, le script est fonctionnel.<\/li>\n<li>Pour ce faire, acc\u00e9dez \u00e0 l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es d\u00e9fini dans votre mod\u00e8le de parcours, cr\u00e9ez une table vide et supprimez-la. Pour simuler la suppression d&rsquo;une table, vous devriez voir un appel au webhook appara\u00eetre sur la page des d\u00e9tails du flux de travail et recevoir une exportation. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Si ces deux tests sont concluants, votre webhook est fonctionnel.<\/p>\n<h2>C. (facultatif) Mettez \u00e0 jour le classeur Datama<\/h2>\n<p>Veuillez noter que l&rsquo;URL du webhook contient des informations sp\u00e9cifiques \u00e0 l&rsquo;exportation que vous avez d\u00e9finie dans Datama Prep. Cela implique que chaque fois que vous modifiez ne serait-ce qu&rsquo;un seul param\u00e8tre dans Datama, l&rsquo;adresse du webhook est modifi\u00e9e. <\/p>\n<p>Il faut donc copier le nouveau lien dans Datama Prep et le remplacer dans le code que nous avons d\u00e9fini \u00e0 l&rsquo;\u00e9tape 5. Le nouveau lien \u00e0 coller doit remplacer celui pr\u00e9sent \u00e0 l&#8217;emplacement suivant : \u00ab\u00a0url : &lsquo;nouvelle URL de webhook \u00e0 coller&rsquo; \u00ab\u00a0. <\/p>\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<p>En int\u00e9grant un webhook dans votre workflow BigQuery, vous optimisez l&rsquo;envoi des exports Datama en les d\u00e9clenchant pr\u00e9cis\u00e9ment au bon moment, sans d\u00e9pendre d&rsquo;horaires fixes. Cette approche garantit que vos analyses reposent sur des donn\u00e9es fra\u00eeches et compl\u00e8tes, notamment pour le GA4. Gr\u00e2ce \u00e0 un param\u00e9trage minutieux, de la d\u00e9finition des d\u00e9clencheurs \u00e0 la validation du workflow, vous vous assurez un processus automatis\u00e9, fiable et r\u00e9actif.  <\/p>\n<p>En bref, cette m\u00e9thode vous permet d&rsquo;utiliser vos donn\u00e9es de mani\u00e8re plus efficace et plus pertinente.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Datama peut \u00eatre utilis\u00e9 pour envoyer des messages contenant des analyses ou des alertes, mais il arrive que les donn\u00e9es ne soient pas disponibles \u00e0 une heure fixe. C&rsquo;est le cas, par exemple, des donn\u00e9es interjournali\u00e8res GA4 pour les web players. 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