Docparser und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Extrahieren Sie automatisch Daten aus analysierten Dokumenten in Docparser und laden Sie sie anschließend zur Analyse in Google Cloud BigQuery (REST). Der visuelle Editor und die günstigen Preise von Latenode erleichtern die Skalierung dieser Datenpipeline mithilfe von No-Code-Tools oder benutzerdefiniertem JavaScript.

Apps austauschen

Docparser

Google Cloud BigQuery (REST)

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

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Wie verbinden Docparser und Google Cloud BigQuery (REST)

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Docparser und Google Cloud BigQuery (REST)

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 Docparser, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Docparser or Google Cloud BigQuery (REST) ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Docparser or Google Cloud BigQuery (REST)und wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Docparser Knoten

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

+
1

Docparser

Konfigurieren Sie die Docparser

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

+
1

Docparser

Knotentyp

#1 Docparser

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Docparser

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

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

1

Docparser

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifizieren Google Cloud BigQuery (REST)

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

1

Docparser

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Docparser und Google Cloud BigQuery (REST) 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

Docparser

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Tag auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Docparser und Google Cloud BigQuery (REST) 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 BigQuery (REST)

1

Trigger auf Webhook

2

Docparser

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Docparser, Google Cloud BigQuery (REST)und 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 Docparser und Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Docparser und Google Cloud BigQuery (REST) (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Docparser und Google Cloud BigQuery (REST)

Docparser + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Tabellen: Wenn Docparser ein Dokument analysiert, werden die extrahierten Daten in eine BigQuery-Tabelle eingefügt. Anschließend werden die Daten aus BigQuery verwendet, um ein Google Sheet zur Visualisierung und Analyse zu aktualisieren.

Docparser + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack: Nachdem Docparser ein Dokument analysiert hat, werden die extrahierten Daten in eine BigQuery-Tabelle eingefügt. Ein Abfragejob analysiert die Daten. Bei Anomalien wird eine Nachricht an einen Slack-Kanal gesendet.

Docparser und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen

Über uns Docparser

Extrahieren Sie Daten aus PDFs, Rechnungen und Formularen automatisch mit Docparser in Latenode. Schluss mit der manuellen Dateneingabe. Erstellen Sie Workflows, die Aktionen basierend auf analysierten Inhalten auslösen. Nutzen Sie die No-Code-Tools von Latenode, um Daten zu filtern, zu transformieren und an Ihre Datenbank oder Apps weiterzuleiten und so skalierbare Dokumentenverarbeitungs-Pipelines zu erstellen.

Über uns Google Cloud BigQuery (REST)

Automatisieren Sie BigQuery-Daten-Workflows in Latenode. Fragen Sie riesige Datensätze direkt in Ihren Automatisierungsszenarien ab und analysieren Sie sie – ganz ohne manuelles SQL. Planen Sie Abfragen, transformieren Sie Ergebnisse mit JavaScript und leiten Sie Daten an andere Anwendungen weiter. Skalieren Sie Ihre Datenverarbeitung ohne komplexe Programmierung oder hohe Kosten pro Vorgang. Ideal für Reporting, Analyse und Data-Warehousing-Automatisierung.

So funktioniert Latenode

FAQ Docparser und Google Cloud BigQuery (REST)

Wie kann ich mein Docparser-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​verbinden?

Um Ihr Docparser-Konto mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​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 Docparser aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Docparser- und Google Cloud BigQuery (REST)-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich analysierte Rechnungen direkt in BigQuery analysieren?

Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie analysierte Rechnungsdaten nahtlos von Docparser an Google Cloud BigQuery (REST) ​​senden, um erweiterte Analysen durchzuführen. Gewinnen Sie tiefere Einblicke mit leistungsstarken Datenverarbeitungsfunktionen.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Docparser mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​ausführen?

Durch die Integration von Docparser in Google Cloud BigQuery (REST) ​​können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatischer Export analysierter Daten in ein Data Warehouse zur Analyse.
  • Erstellen von Echtzeit-Dashboards mit aus Dokumenten abgeleiteten Daten.
  • Verfolgung wichtiger Kennzahlen, die im Laufe der Zeit aus Dokumenten extrahiert wurden.
  • Erstellen benutzerdefinierter Berichte basierend auf analysierten Daten in BigQuery.
  • Automatisierte Dateneingabe aus analysierten Dokumenten in Datenbanken.

Wie hilft Latencode bei der Fehlerbehandlung zwischen Docparser und BigQuery?

Die integrierte Fehlerbehandlung und Protokollierung von Latenode bieten detaillierte Einblicke, vereinfachen das Debuggen und gewährleisten eine zuverlässige Datenübertragung zwischen den Apps.

Gibt es Einschränkungen bei der Docparser- und Google Cloud BigQuery (REST)-Integration auf Latenode?

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

  • Für die Übertragung großer Datenmengen gelten möglicherweise Ratenbegrenzungen der Google Cloud BigQuery (REST)-API.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
  • Für die Ersteinrichtung sind Kenntnisse sowohl mit der Docparser- als auch mit der Google Cloud BigQuery-Konfiguration (REST) ​​erforderlich.

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