Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und Google AI
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und Google AI
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, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud-BigQuery or Google AI ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or Google AIund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten
Wähle aus Google Cloud-BigQuery Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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

Google Cloud-BigQuery
Knotentyp
#1 Google Cloud-BigQuery
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud-BigQuery
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Google AI Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswählen Google AI aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google AI.

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

Google Cloud-BigQuery
⚙
Google AI
Knotentyp
#2 Google AI
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google AI
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Google AI Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Google Cloud-BigQuery
⚙
Google AI
Knotentyp
#2 Google AI
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google AI
Google AI OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus
Richten Sie das ein Google Cloud-BigQuery und Google AI 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.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙
Google AI
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Google AIund 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 und Google AI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Google AI (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 und Google AI
Google Cloud BigQuery + Google AI + Google Tabellen: Dieser Flow analysiert Daten aus Google Cloud BigQuery mithilfe des Gemini-Modells von Google AI, um Erkenntnisse zu gewinnen, und speichert die analysierten Daten dann zu Berichtszwecken in Google Sheets.
Google Cloud BigQuery + Google AI + Slack: Dieser Flow ruft Kundenfeedbackdaten aus Google Cloud BigQuery ab, verwendet das Gemini-Modell von Google AI, um die Stimmung des Feedbacks zu analysieren, und sendet dann basierend auf den Ergebnissen der Stimmungsanalyse eine Warnung an einen Slack-Kanal.
Google Cloud-BigQuery und Google AI Integrationsalternativen
Über uns Google Cloud-BigQuery
Nutzen Sie Google Cloud BigQuery in Latenode, um Data-Warehousing-Aufgaben zu automatisieren. Fragen Sie riesige Datensätze ab, analysieren und transformieren Sie sie im Rahmen Ihrer Workflows. Planen Sie Datenimporte, lösen Sie Berichte aus oder geben Sie Erkenntnisse an andere Anwendungen weiter. Automatisieren Sie komplexe Analysen ohne Code und skalieren Sie Ihre Erkenntnisse mit der flexiblen Pay-as-you-go-Plattform von Latenode.
Ähnliche Anwendungen
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Über uns Google AI
Nutzen Sie Google AI in Latenode, um Ihre Workflows zu optimieren. Verarbeiten Sie Texte, übersetzen Sie Sprachen oder analysieren Sie Bilder automatisch. Im Gegensatz zu direkten API-Aufrufen können Sie mit Latenode KI mit anderen Apps kombinieren, Logik hinzufügen und ohne Code skalieren. Automatisieren Sie Inhaltsmoderation, Sentimentanalyse und mehr.
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Google AI
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Google AI verbinden?
Um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Google AI 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 aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud BigQuery- und Google AI-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich die Kundenstimmung anhand von BigQuery-Daten mithilfe von Google AI analysieren?
Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht dies und ermöglicht Ihnen die Automatisierung der Sentimentanalyse. Gewinnen Sie schnellere, umsetzbare Einblicke in das Kundenfeedback mithilfe von No-Code-Blöcken und KI-Schritten.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Google AI ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Google AI können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Generieren Sie personalisierte Produktempfehlungen basierend auf der Kaufhistorie.
- Automatisieren Sie die Datenanreicherung mit KI-gestützten Erkenntnissen aus BigQuery-Datensätzen.
- Klassifizieren Sie Kundensupporttickets mithilfe von KI und historischer Datenanalyse.
- Sagen Sie Verkaufstrends voraus, indem Sie historische Daten und KI-Prognosen kombinieren.
- Extrahieren und fassen Sie wichtige Erkenntnisse aus großen, in BigQuery gespeicherten Textdatensätzen zusammen.
Wie sicher ist die Datenübertragung zwischen Google Cloud BigQuery und Google AI auf Latenode?
Latenode verwendet sichere Authentifizierungsmethoden und verschlüsselt Daten während der Übertragung, wodurch die Datensicherheit zwischen Google Cloud BigQuery und Google AI gewährleistet wird.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Google AI auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Bei großen Datenübertragungen kann es zu längeren Verarbeitungszeiten kommen.
- Komplexe KI-Modelle erfordern ausreichende Ressourcen für eine optimale Leistung.
- Die Integration hängt von der API-Verfügbarkeit beider Google-Dienste ab.