Wie verbinden Google Cloud-BigQuery und Google Cloud Übersetzer
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud-BigQuery und Google Cloud Übersetzer
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 Cloud Übersetzer ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud-BigQuery or Google Cloud Übersetzerund 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 Cloud Übersetzer Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud-BigQuery Knoten, auswählen Google Cloud Übersetzer aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Cloud Übersetzer.

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

Google Cloud-BigQuery
⚙
Google Cloud Übersetzer
Knotentyp
#2 Google Cloud Übersetzer
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud Übersetzer
Führen Sie den Knoten einmal aus
Konfigurieren Sie die Google Cloud-BigQuery und Google Cloud Übersetzer 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 Cloud Übersetzer
Knotentyp
#2 Google Cloud Übersetzer
/
Name
Ohne Titel
Verbindung *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Cloud Übersetzer
Google Cloud Übersetzer 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 Cloud Übersetzer 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 Cloud Übersetzer
Trigger auf Webhook
⚙
Google Cloud-BigQuery
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort
Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Cloud-BigQuery, Google Cloud Übersetzerund 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 Cloud Übersetzer Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud-BigQuery und Google Cloud Übersetzer (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 Cloud Übersetzer
Google Cloud BigQuery + Google Cloud Translate + Slack: Analysieren Sie neue Kundenfeedback-Einträge in Google Cloud BigQuery, übersetzen Sie die ermittelten Schlüsselerkenntnisse ins Englische und teilen Sie die übersetzten Erkenntnisse in einem dedizierten Slack-Kanal.
Google Tabellen + Google Cloud Translate + Google Cloud BigQuery: Wenn einer Google-Tabelle eine neue Zeile mit Kundenbewertungen hinzugefügt wird, wird der Text mit Google Cloud Translate ins Englische übersetzt. Die übersetzte Bewertung wird anschließend zur Sentimentanalyse in Google Cloud BigQuery gespeichert.
Google Cloud-BigQuery und Google Cloud Übersetzer 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 Cloud Übersetzer
Automatisieren Sie mehrsprachige Workflows mit Google Cloud Translate in Latenode. Übersetzen Sie Texte direkt in jeder Automatisierung: Lokalisieren Sie Inhalte aus Webformularen, übersetzen Sie Support-Tickets oder passen Sie Marketingtexte für ein globales Publikum an. Integrieren Sie die Übersetzung in komplexe Abläufe und steuern Sie die Übersetzungslogik visuell – optional mit JS-Code für benutzerdefinierte Regeln.
Ähnliche Anwendungen
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So funktioniert Latenode
FAQ Google Cloud-BigQuery und Google Cloud Übersetzer
Wie kann ich mein Google Cloud BigQuery-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud Translate verbinden?
Gehen Sie folgendermaßen vor, um Ihr Google Cloud BigQuery-Konto mit Google Cloud Translate auf Latenode zu verbinden:
- 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 Cloud Translate-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich in BigQuery gespeichertes Kundenfeedback übersetzen?
Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht dies durch die Verbindung von BigQuery mit Translate und automatisiert so die Analyse globaler Kundendaten. Erhalten Sie schneller Erkenntnisse dank skalierbarer, visueller Workflows.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Google Cloud Translate ausführen?
Durch die Integration von Google Cloud BigQuery mit Google Cloud Translate können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Übersetzen großer Datensätze mit Kundenbewertungen für die Stimmungsanalyse.
- Lokalisieren von in BigQuery gespeicherten Produktbeschreibungen für verschiedene Regionen.
- Analysieren mehrsprachiger Umfrageantworten zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
- Erstellen von Dashboards mit übersetzten Erkenntnissen aus globalen Datenquellen.
- Automatisieren Sie die Übersetzung von Support-Tickets für schnellere Reaktionszeiten.
Wie verarbeitet Latenode große BigQuery-Datensätze effizient?
Latenode verwendet optimiertes Datenstreaming, sodass Sie große BigQuery-Datensätze ohne Speicherbeschränkungen verarbeiten und skalierbare Übersetzungs-Workflows gewährleisten können.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud BigQuery und Google Cloud Translate auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Es gelten Übersetzungskontingente und API-Nutzungsbeschränkungen basierend auf Ihrem Google Cloud Translate-Abonnement.
- Komplexe Datentransformationen innerhalb von BigQuery erfordern möglicherweise benutzerdefinierte JavaScript-Knoten.
- Bei der Echtzeitkonvertierung extrem großer Datensätze kann es zu Verarbeitungsverzögerungen kommen.