Google Blätter und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

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Analysieren Sie Google Sheets-Daten in Google Cloud BigQuery (REST) ​​für tiefere Einblicke. Der visuelle Editor und die JavaScript-Unterstützung von Latenode ermöglichen erweiterte Datentransformationen. Skalieren Sie kostengünstig, indem Sie nur für die Ausführungszeit bezahlen.

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Google Blätter

Google Cloud BigQuery (REST)

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Wie verbinden Google Blätter und Google Cloud BigQuery (REST)

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

Fügen Sie Google Blätter Knoten

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

+
1

Google Blätter

Konfigurieren Sie die Google Blätter

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

+
1

Google Blätter

Knotentyp

#1 Google Blätter

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Blätter

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Blätter 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 Blätter

+
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 Blätter

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Blätter 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 Blätter

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

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 Blätter 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 Blätter

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Blätter, 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 Blätter und Google Cloud BigQuery (REST) Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Blätter 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 Blätter und Google Cloud BigQuery (REST)

Google Tabellen + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack: Wenn einer Google-Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird, werden die Daten extrahiert und zum Erstellen eines Abfragejobs in Google Cloud BigQuery verwendet. Nach Abschluss des Abfragejobs werden die Ergebnisse zusammengefasst und als Nachricht an einen Slack-Kanal gesendet.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Tabellen + Google AppSheet: Wenn in BigQuery eine neue Tabelle erstellt wird, werden deren Daten extrahiert und in ein Google Sheet eingefügt. AppSheet verwendet dieses Sheet dann, um einen mobilen Bericht für die Außendienstteams zu erstellen. Die Daten des Berichts werden über „Datensätze hinzufügen“ verwaltet.

Google Blätter und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen

Über uns Google Blätter

Nutzen Sie Google Tabellen in Latenode, um Dateneingabe, Reporting und Analyse zu automatisieren. Lesen/schreiben Sie Daten in Tabellenkalkulationen als Teil größerer Workflows, die durch Ereignisse oder Zeitpläne ausgelöst werden. Vermeiden Sie manuelle Aktualisierungen, indem Sie Tabellen mit anderen Apps verknüpfen. Integrieren Sie Daten aus beliebigen Quellen über die API und gewinnen Sie daraus wertvolle Erkenntnisse.

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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 Blätter und Google Cloud BigQuery (REST)

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

Um Ihr Google Sheets-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 Sheets aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Google Sheets- 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 das Data Warehousing von Sheets zu BigQuery automatisieren?

Ja, das ist möglich. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Verbindung von Google Sheets mit BigQuery und ermöglicht automatisierte Datenübertragungen. Profitieren Sie mühelos von geplanten Backups und Echtzeitanalysen.

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

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

  • Sichern Sie Google Sheets-Daten automatisch in BigQuery für Data Warehousing.
  • Laden Sie Daten aus Google Sheets in BigQuery für komplexe Analysen.
  • Planen Sie regelmäßige Datenimporte von Tabellen in BigQuery-Tabellen.
  • Erstellen Sie Echtzeit-Dashboards mit BigQuery-Daten aus Tabellen.
  • Lösen Sie Workflows basierend auf Änderungen in Google Sheets-Daten in BigQuery aus.

Wie sicher sind meine Google Sheets-Daten bei Verwendung von Latenode-Integrationen?

Latenode verwendet sichere Authentifizierungs- und Verschlüsselungsmethoden, um Ihre Google Sheets-Daten während der Integration mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​zu schützen und so den Datenschutz zu gewährleisten.

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

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

  • Die Übertragung großer Google Sheets-Dateien zu BigQuery kann länger dauern.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
  • API-Ratenbegrenzungen von Google Sheets und BigQuery können die Workflow-Geschwindigkeit beeinträchtigen.

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