Google Cloud BigQuery (REST) sowie Microsoft Power BI Integration

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Verbinden Sie Google Cloud BigQuery (REST) ​​mit Microsoft Power BI für die Echtzeit-Datenvisualisierung. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht komplexe Abfragen, während die kostengünstige, ausführungsbasierte Preisgestaltung die Skalierung von Dashboards ohne Kostenbedenken ermöglicht.

Google Cloud BigQuery (REST) + Microsoft Power BI Integration

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Wie verbinden Google Cloud BigQuery (REST) sowie Microsoft Power BI

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud BigQuery (REST) sowie Microsoft Power BI

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 Microsoft Power BI ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud BigQuery (REST) or Microsoft Power BIund 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)

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Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

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Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Microsoft Power BI Knoten

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

+
2

Microsoft Power BI

Authentifizieren Microsoft Power BI

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

1

Google Cloud BigQuery (REST)

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2

Microsoft Power BI

Knotentyp

#2 Microsoft Power BI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Microsoft Power BI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud BigQuery (REST) sowie Microsoft Power BI 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)

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2

Microsoft Power BI

Knotentyp

#2 Microsoft Power BI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Microsoft Power BI

Microsoft Power BI OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

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Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Google Cloud BigQuery (REST) sowie Microsoft Power BI 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

Microsoft Power BI

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), Microsoft Power BIund 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) sowie Microsoft Power BI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud BigQuery (REST) sowie Microsoft Power BI (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) sowie Microsoft Power BI

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Microsoft Power BI + Slack: Wenn in BigQuery eine neue Tabelle erstellt wird, die auf eine bedeutende Aktualisierung der Datenanalyse hinweist, rufen Sie einen Power BI-Bericht ab und senden Sie eine Slack-Nachricht, um das Team über die Aktualisierung zu benachrichtigen, einschließlich einer Zusammenfassung der BigQuery-Tabelle.

Microsoft Power BI + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Tabellen: Wenn ein Power BI-Datensatz aktualisiert wird, extrahieren Sie seine Daten, fügen Sie sie in eine BigQuery-Tabelle ein und aktualisieren Sie dann ein Google Sheet mit den neuen Daten, um einen breiteren Teamzugriff und eine umfassendere Berichterstattung zu ermöglichen.

Google Cloud BigQuery (REST) sowie Microsoft Power BI 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 Microsoft Power BI

Nutzen Sie Power BI in Latenode, um die Berichterstellung und Datenanalyse zu automatisieren. Lösen Sie Berichtsaktualisierungen basierend auf Echtzeitereignissen aus und nutzen Sie Latenode, um Erkenntnisse mit Ihrem Team über Slack, E-Mail oder andere Apps zu teilen. Automatisieren Sie Ihre Analyse-Pipeline und reagieren Sie schneller – ohne manuelle Power BI-Updates. Latenode übernimmt Planung und Verteilung.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud BigQuery (REST) sowie Microsoft Power BI

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

Um Ihr Google Cloud BigQuery (REST)-Konto mit Microsoft Power BI 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 Microsoft Power BI-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich die Berichterstellung basierend auf BigQuery-Daten automatisieren?

Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie automatische Power BI-Berichtsaktualisierungen aus BigQuery-Daten planen. Das spart Zeit und stellt sicher, dass alle Beteiligten stets auf aktuelle Erkenntnisse zugreifen können.

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

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

  • Aktualisieren Sie Power BI-Dashboards automatisch mit den neuesten BigQuery-Daten.
  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Warnungen basierend auf Datenschwellenwerten in Google Cloud BigQuery (REST).
  • Erstellen Sie wöchentliche Leistungsberichte mithilfe von Daten aus BigQuery.
  • Lösen Sie E-Mail-Benachrichtigungen aus, wenn signifikante Datenänderungen erkannt werden.
  • Planen Sie regelmäßige Datenexporte von Google Cloud BigQuery (REST) ​​nach Power BI.

Wie sicher ist die GoogleCloudBigQuery(REST)-Integration auf Latenode?

Latenode verwendet sichere Authentifizierungsprotokolle und Verschlüsselung, um Ihre Daten während der Integrationsworkflows von Google Cloud BigQuery (REST) ​​und Power BI zu schützen.

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

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

  • Die anfängliche Datenzuordnung zwischen Google Cloud BigQuery (REST) ​​und Power BI erfordert möglicherweise eine manuelle Konfiguration.
  • Sehr große Datensätze können die Ausführungszeit des Workflows beeinträchtigen.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise JavaScript-Codierung innerhalb von Latenode.

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