Google Cloud Übersetzer und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

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Automatisieren Sie die Übersetzung von Textdaten in beliebige Sprachen und speichern Sie sie strukturiert mit Google Cloud Translate und Google Cloud BigQuery (REST) ​​auf Latenode. Passen Sie die Logik mit JavaScript an, skalieren Sie kostengünstig und verwenden Sie No-Code.

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Google Cloud Übersetzer

Google Cloud BigQuery (REST)

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Wie verbinden Google Cloud Übersetzer und Google Cloud BigQuery (REST)

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

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 (REST) ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud Übersetzer or Google Cloud BigQuery (REST)und 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.

+
1

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 (REST) Knoten

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

1

Google Cloud Übersetzer

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifizieren Google Cloud BigQuery (REST)

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

1

Google Cloud Übersetzer

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud Übersetzer und Google Cloud BigQuery (REST) 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

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) 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 (REST) 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 (REST)

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 BigQuery (REST)und 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 (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Übersetzer und Google Cloud BigQuery (REST) (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 (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Cloud Translate + Google Tabellen: Wenn eine neue Zeile zu BigQuery hinzugefügt wird, werden die Daten mit Google Cloud Translate übersetzt. Die übersetzten Daten werden dann zur Analyse und für Erkenntnisse als neue Zeile zu einem Google Sheet hinzugefügt.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Cloud Translate + Slack: Diese Automatisierung überwacht eine BigQuery-Tabelle auf neue Zeilen. Beim Hinzufügen einer neuen Zeile wird der Text übersetzt und eine Nachricht mit dem übersetzten Text an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet, um das Team über das neue Feedback oder die neuen Daten zu informieren.

Google Cloud Übersetzer und Google Cloud BigQuery (REST) 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 (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.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud Übersetzer und Google Cloud BigQuery (REST)

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

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

Kann ich übersetzte Feedback-Daten in BigQuery analysieren?

Ja, das ist möglich! Latenode automatisiert die Datenübertragung zu BigQuery nach der Übersetzung und ermöglicht so effiziente Analysen und Berichte mit den leistungsstarken Analysetools von BigQuery. Sparen Sie Zeit und gewinnen Sie schneller Erkenntnisse.

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

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

  • Speichern übersetzter Kundenrezensionen in einem BigQuery-Datensatz zur Stimmungsanalyse.
  • Archivieren übersetzter Support-Tickets zu Compliance- und Qualitätssicherungszwecken.
  • Analysieren mehrsprachiger Umfrageantworten, die gesammelt und ins Englische übersetzt wurden.
  • Erstellen von Dashboards zur Visualisierung von Trends in übersetzten Daten in verschiedenen Regionen.
  • Automatisierung des Lokalisierungsprozesses von in BigQuery gespeicherten Produktbeschreibungen.

Wie handhabt Latenode die Authentifizierung mit Google Cloud Translate?

Latenode verwendet sicheres OAuth zur Verwaltung der Google Cloud Translate-Authentifizierung und stellt sicher, dass Ihre Anmeldeinformationen verschlüsselt und niemals auf unseren Servern gespeichert werden.

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

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

  • Die von Google Cloud Translate und BigQuery auferlegten Ratenbegrenzungen gelten innerhalb von Latenode weiterhin.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code innerhalb von Latenode.
  • Für die Ersteinrichtung sind Kenntnisse sowohl mit den APIs von Google Cloud Translate als auch von BigQuery erforderlich.

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