Google Cloud Übersetzer und Google Cloud-BigQuery Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Analysieren Sie mehrsprachiges Kundenfeedback, indem Sie Google Cloud Translate mit Google Cloud BigQuery verbinden. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht Datenflüsse, während die Abrechnung nach Ausführung globale Einblicke erschwinglich macht. Fügen Sie benutzerdefiniertes JavaScript für eine maßgeschneiderte Sentimentanalyse hinzu.

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Google Cloud Übersetzer

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Wie verbinden Google Cloud Übersetzer und Google Cloud-BigQuery

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud Übersetzer und Google Cloud-BigQuery

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

Fügen Sie Google Cloud Übersetzer Knoten

Wähle aus Google Cloud Übersetzer Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
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Google Cloud Übersetzer

Konfigurieren Sie die Google Cloud Übersetzer

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

+
1

Google Cloud Übersetzer

Knotentyp

#1 Google Cloud Übersetzer

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud Übersetzer

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten

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

1

Google Cloud Übersetzer

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2

Google Cloud-BigQuery

Authentifizieren Google Cloud-BigQuery

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

1

Google Cloud Übersetzer

+
2

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#2 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud Übersetzer und Google Cloud-BigQuery 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 Übersetzer

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2

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#2 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Google Cloud-BigQuery 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 Übersetzer und Google Cloud-BigQuery 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

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud Übersetzer

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud Übersetzer, Google Cloud-BigQueryund 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 Übersetzer und Google Cloud-BigQuery Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Übersetzer und Google Cloud-BigQuery (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 Übersetzer und Google Cloud-BigQuery

Google Tabellen + Google Cloud Translate + Google Cloud BigQuery: Wenn einer Google-Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird, wird der Text in einer bestimmten Spalte mit Google Cloud Translate übersetzt. Der Originaltext und seine Übersetzung werden dann als neue Zeile in einem Google Cloud BigQuery-Dataset gespeichert.

Google Cloud BigQuery + Google Cloud Translate + Slack: Wenn neue Produktbewertungen zu Google Cloud BigQuery hinzugefügt werden, wird der Text mit Google Cloud Translate ins Englische übersetzt. Eine Zusammenfassung der Bewertung, einschließlich der Übersetzung, wird anschließend in einem dedizierten Slack-Kanal veröffentlicht.

Google Cloud Übersetzer und Google Cloud-BigQuery Integrationsalternativen

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.

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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.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud Übersetzer und Google Cloud-BigQuery

Wie kann ich mein Google Cloud Translate-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud BigQuery verbinden?

Gehen Sie folgendermaßen vor, um Ihr Google Cloud Translate-Konto mit Google Cloud BigQuery auf Latenode zu verbinden:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie Google Cloud Translate aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud Translate- und Google Cloud BigQuery-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich übersetztes Kundenfeedback in BigQuery archivieren?

Ja, das ist möglich! Latenode automatisiert dies und sendet übersetztes Feedback zur Analyse direkt an BigQuery. Dies ermöglicht umfassende Einblicke ohne manuelle Dateneingabe.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Translate mit Google Cloud BigQuery ausführen?

Durch die Integration von Google Cloud Translate mit Google Cloud BigQuery können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Übersetzen Sie Kundenbewertungen und speichern Sie sie in einem BigQuery-Datensatz.
  • Analysieren Sie mehrsprachige Umfrageantworten, die in BigQuery gesammelt wurden.
  • Erstellen Sie Dashboards, die Übersetzungstrends aus BigQuery-Daten visualisieren.
  • Übersetzen und archivieren Sie Support-Tickets automatisch in BigQuery.
  • Erstellen Sie eine zentrale, mehrsprachige Wissensdatenbank, die in BigQuery gespeichert ist.

Wie geht Latenode mit den Übersetzungsvolumenbeschränkungen für Google Cloud Translate um?

Mit Latenode können Sie die Nutzung überwachen und Ratenbegrenzungen implementieren, um Überschreitungen zu verhindern und die Übersetzungskosten zu optimieren.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud Translate und Google Cloud BigQuery auf Latenode?

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

  • Für eine effiziente Verarbeitung großer Datensätze sind möglicherweise optimierte BigQuery-Abfragen erforderlich.
  • Die Genauigkeit der Übersetzung hängt von der Qualität des Quelltextes und den Funktionen von Google Cloud Translate ab.
  • Komplexe Workflows erfordern möglicherweise JavaScript-Code, um bestimmte Datentransformationen zu verarbeiten.

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