Google Cloud BigQuery (REST) und Docparser Integration

90 % günstiger mit Latenode

KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Automatisieren Sie die Datenextraktion aus Dokumenten mit Docparser und laden Sie diese zur Analyse in Google Cloud BigQuery (REST). Der visuelle Editor von Latenode und die geringen Ausführungskosten machen dies skalierbar. Kombinieren Sie es mit KI oder benutzerdefiniertem Code.

Apps austauschen

Google Cloud BigQuery (REST)

Docparser

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Wie verbinden Google Cloud BigQuery (REST) und Docparser

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

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

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

Wähle aus Google Cloud BigQuery (REST) Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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1

Google Cloud BigQuery (REST)

Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST)

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

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Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#1 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Docparser Knoten

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

Docparser

Authentifizieren Docparser

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

Docparser

Knotentyp

#2 Docparser

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Docparser

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST) und Docparser 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

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

Docparser

Knotentyp

#2 Docparser

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Docparser

Docparser 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 Google Cloud BigQuery (REST) und Docparser 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

Docparser

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud BigQuery (REST)

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

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

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Google Cloud BigQuery (REST) und Docparser

Docparser + Google Tabellen + Google Tabellen: Wenn ein Dokument in Docparser analysiert wird, werden die extrahierten Daten als neue Zeile in einem Google Sheet hinzugefügt. Diese neue Zeile löst dann eine Aktualisierung eines anderen Google Sheets aus, möglicherweise zu Zusammenfassungs- oder Berichtszwecken.

Docparser + Google Cloud BigQuery + Slack: Nachdem Docparser Daten aus einem Dokument extrahiert hat, werden diese in Google Cloud BigQuery geladen. Anschließend wird eine Slack-Nachricht an einen angegebenen Kanal gesendet, um das Team über den neuen Dateneintrag zu informieren.

Google Cloud BigQuery (REST) und Docparser Integrationsalternativen

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.

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.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud BigQuery (REST) und Docparser

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

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

Kann ich analysierte Rechnungsdaten in BigQuery analysieren?

Ja, das ist möglich! Latenode ermöglicht die automatisierte Datenübertragung von Docparser zu Google Cloud BigQuery (REST) ​​zur Analyse. Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von BigQuery, um Trends in Rechnungsdaten zu erkennen.

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

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

  • Automatischer Export analysierter Daten von Docparser in Google Cloud BigQuery (REST).
  • Erstellen von Echtzeit-Dashboards mit analysierten Daten unter Verwendung von BigQuery und Visualisierungstools.
  • Erstellen benutzerdefinierter Berichte mithilfe von SQL-Abfragen für Docparser-Daten in BigQuery.
  • Planen Sie regelmäßige Importe aktualisierter Docparser-Daten in Ihre BigQuery-Datensätze.
  • Anreichern vorhandener BigQuery-Daten mit Informationen, die über Docparser aus Dokumenten extrahiert wurden.

Wie handhabe ich die Authentifizierung für Google Cloud BigQuery (REST) ​​in Latenode?

Latenode verwendet sicheres OAuth 2.0 für Google Cloud BigQuery (REST), vereinfacht die Authentifizierung und schützt Ihre Anmeldeinformationen effektiv.

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

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

  • Das Parsen großer Dokumente kann sich je nach den API-Grenzen von Docparser auf die Ausführungsgeschwindigkeit des Workflows auswirken.
  • Für komplexe Datentransformationen sind möglicherweise JavaScript-Blöcke für eine benutzerdefinierte Datenzuordnung erforderlich.
  • Für die Ersteinrichtung sind Kenntnisse sowohl mit den API-Strukturen von Google Cloud BigQuery (REST) ​​als auch von Docparser erforderlich.

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