Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Analysieren Sie Sprachdaten, indem Sie Google Cloud Speech-To-Text mit Amazon Redshift verbinden. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Strukturierung von Transkriptdaten. Mit benutzerdefiniertem JavaScript können Sie die Ergebnisse verfeinern und so dank Low-Code-Automatisierung Entwicklungszeit sparen.

Apps austauschen

Amazon RedShift

Google Cloud Spracherkennung

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Wie verbinden Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung

Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu

Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Amazon RedShift, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Amazon RedShift or Google Cloud Spracherkennung ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Amazon RedShift or Google Cloud Spracherkennungund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Amazon RedShift Knoten

Wähle aus Amazon RedShift Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Amazon RedShift

Konfigurieren Sie die Amazon RedShift

Klicken Sie auf Amazon RedShift Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Amazon RedShift URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

+
1

Amazon RedShift

Knotentyp

#1 Amazon RedShift

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Amazon RedShift

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud Spracherkennung Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Amazon RedShift Knoten, auswählen Google Cloud Spracherkennung aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Cloud Spracherkennung.

1

Amazon RedShift

+
2

Google Cloud Spracherkennung

Authentifizieren Google Cloud Spracherkennung

Klicken Sie nun auf Google Cloud Spracherkennung und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Google Cloud Spracherkennung Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Google Cloud Spracherkennung durch Latenode.

1

Amazon RedShift

+
2

Google Cloud Spracherkennung

Knotentyp

#2 Google Cloud Spracherkennung

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud Spracherkennung

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung Nodes

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

Amazon RedShift

+
2

Google Cloud Spracherkennung

Knotentyp

#2 Google Cloud Spracherkennung

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud Spracherkennung

Google Cloud Spracherkennung OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung Integration

Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:

  • Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
  • Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
  • Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
  • Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
  • Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
  • Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
  • Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
  • Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Google Cloud Spracherkennung

1

Trigger auf Webhook

2

Amazon RedShift

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Amazon RedShift, Google Cloud Spracherkennungund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.

Testen Sie das Szenario

Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung

Amazon S3 + Google Cloud Speech-To-Text + Amazon Redshift: Wenn eine neue Audiodatei in Amazon S3 hochgeladen wird, wird ein Transkriptionsprozess mit Google Cloud Speech-To-Text ausgelöst. Das resultierende Transkript und die zugehörigen Erkenntnisse werden anschließend zur Analyse in Amazon Redshift geladen.

Zendesk + Google Cloud Speech-To-Text + Amazon Redshift: Wenn ein Zendesk-Ticket aktualisiert wird und einen Link zu einer Audiodatei eines Kundensupportanrufs im Cloud-Speicher enthält, wird die Audiodatei mithilfe von Google Cloud Speech-To-Text transkribiert. Die Transkriptionsdaten werden anschließend zur Stimmungsanalyse und Berichterstattung an Amazon Redshift gesendet, wodurch die Kundensupportdaten angereichert werden.

Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung Integrationsalternativen

Über uns Amazon RedShift

Nutzen Sie Amazon Redshift in Latenode, um Data-Warehousing-Aufgaben zu automatisieren. Extrahieren, transformieren und laden Sie (ETL) Daten aus verschiedenen Quellen ohne Code in Redshift. Automatisieren Sie Berichte, synchronisieren Sie Daten mit anderen Anwendungen oder lösen Sie Warnmeldungen bei Datenänderungen aus. Skalieren Sie Ihre Analyse-Pipelines mit den flexiblen, visuellen Workflows und dem Pay-as-you-go-Preismodell von Latenode.

Über uns Google Cloud Spracherkennung

Automatisieren Sie die Audiotranskription mit Google Cloud Speech-To-Text in Latenode. Konvertieren Sie Audiodateien in Text und nutzen Sie die Ergebnisse, um Datenbanken zu füllen, Warnmeldungen auszulösen oder Kundenfeedback zu analysieren. Latenode bietet visuelle Tools zur Steuerung des Workflows sowie Codeoptionen für benutzerdefiniertes Parsen oder Filtern. Skalieren Sie Sprach-Workflows ohne komplexe Programmierung.

Amazon RedShift + Google Cloud Spracherkennung Integration

Verbinden Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung in Minuten mit Latenode.

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Automatisieren Sie Ihren Workflow

So funktioniert Latenode

FAQ Amazon RedShift und Google Cloud Spracherkennung

Wie kann ich mein Amazon Redshift-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud Speech-To-Text verbinden?

Um Ihr Amazon Redshift-Konto mit Google Cloud Speech-To-Text auf Latenode zu verbinden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie Amazon Redshift aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Amazon Redshift- und Google Cloud Speech-To-Text-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich in Amazon Redshift gespeichertes Callcenter-Audio analysieren?

Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht dies durch die Automatisierung der Datenübertragung zu Google Cloud Speech-To-Text. Gewinnen Sie Erkenntnisse aus Transkriptionen ohne manuellen Export und steigern Sie so die Effizienz.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Amazon Redshift mit Google Cloud Speech-To-Text ausführen?

Durch die Integration von Amazon Redshift mit Google Cloud Speech-To-Text können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Transkribieren von in Amazon Redshift gespeicherten Audiodaten in Text.
  • Analysieren des transkribierten Textes auf Stimmung und Schlüsselthemen.
  • Automatisierte Dateneingabe von Audio- in Datenbankeinträge.
  • Erstellen von Berichten basierend auf der Audiodatenanalyse.
  • Gewinnen von Erkenntnissen zum Kundenservice aus Anrufaufzeichnungen.

Wie sicher sind Amazon Redshift-Daten bei Verwendung von Latenode-Integrationen?

Latenode verwendet Verschlüsselung und sichere Authentifizierungsprotokolle und schützt so Ihre Amazon Redshift-Daten während aller Integrationsprozesse.

Gibt es Einschränkungen bei der Spracherkennungsintegration von Amazon Redshift und Google Cloud auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Die Verarbeitung großer Audiodateien kann je nach API-Beschränkungen von Google Cloud Speech-To-Text länger dauern.
  • Für die Ersteinrichtung sind die entsprechenden Berechtigungen und Anmeldeinformationen für beide Dienste erforderlich.
  • Für komplexe Datentransformationen kann in fortgeschrittenen Anwendungsfällen JavaScript-Codierung erforderlich sein.

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