Microsoft Power BI und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

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Visualisieren Sie Google Cloud BigQuery (REST)-Daten in Microsoft Power BI für einheitliche Geschäftseinblicke. Der visuelle Editor und die flexiblen API-Integrationen von Latenode vereinfachen Daten-Workflows. Skalieren Sie kostengünstig, indem Sie nur für die Ausführungszeit bezahlen.

Microsoft Power BI + Google Cloud BigQuery (REST) Integration

Verbinden Microsoft Power BI und Google Cloud BigQuery (REST) in Minuten mit Latenode.

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Microsoft Power BI

Google Cloud BigQuery (REST)

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Wie verbinden Microsoft Power BI und Google Cloud BigQuery (REST)

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

Fügen Sie Microsoft Power BI Knoten

Wähle aus Microsoft Power BI Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Microsoft Power BI

Konfigurieren Sie die Microsoft Power BI

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

+
1

Microsoft Power BI

Knotentyp

#1 Microsoft Power BI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

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Karte

Verbinden Microsoft Power BI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Microsoft Power BI 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

Microsoft Power BI

+
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

Microsoft Power BI

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Microsoft Power BI 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

Microsoft Power BI

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Knotentyp

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

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Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Microsoft Power BI 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

Microsoft Power BI

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

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

Google Tabellen + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Microsoft Power BI: Wenn einer Google-Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird, wird ein BigQuery-Abfragejob ausgelöst, um die Daten zu aktualisieren. Power BI aktualisiert dann automatisch seine Berichte basierend auf den Änderungen in BigQuery.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Microsoft Power BI + Slack: Eine neue Zeile in BigQuery löst eine Prüfung in einem Power BI-Datensatz aus. Wenn bei der Analyse der BigQuery-Daten durch Power BI Anomalien festgestellt werden, wird eine Nachricht an einen Slack-Kanal gesendet.

Microsoft Power BI und Google Cloud BigQuery (REST) Integrationsalternativen

Über uns Microsoft Power BI

Nutzen Sie Power BI in Latenode, um die Berichterstellung und Datenanalyse zu automatisieren. Lösen Sie Berichtsaktualisierungen basierend auf Echtzeitereignissen aus und nutzen Sie Latenode, um Erkenntnisse mit Ihrem Team über Slack, E-Mail oder andere Apps zu teilen. Automatisieren Sie Ihre Analyse-Pipeline und reagieren Sie schneller – ohne manuelle Power BI-Updates. Latenode übernimmt Planung und Verteilung.

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 Microsoft Power BI und Google Cloud BigQuery (REST)

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

Um Ihr Microsoft Power BI-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 Microsoft Power BI aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Microsoft Power BI- 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 die Berichterstellung mit Microsoft Power BI und Google Cloud BigQuery (REST) ​​automatisieren?

Ja, das ist möglich! Mit dem visuellen Editor von Latenode können Sie die automatische Berichterstellung planen, die durch Änderungen in BigQuery ausgelöst wird. Das spart Zeit und sorgt für aktuelle Erkenntnisse.

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

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

  • Planen Sie automatische Datenaktualisierungen in Power BI aus BigQuery.
  • Lösen Sie Power BI-Berichtsaktualisierungen basierend auf BigQuery-Datenänderungen aus.
  • Konsolidieren Sie Daten aus BigQuery in vorhandenen Power BI-Dashboards.
  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Warnungen in Power BI basierend auf BigQuery-Datenschwellenwerten.
  • Automatisieren Sie die Verteilung von Power BI-Berichten basierend auf BigQuery-Daten.

Kann ich JavaScript verwenden, um Daten zwischen Power BI und BigQuery zu transformieren?

Ja! Die JavaScript-Blöcke von Latenode ermöglichen komplexe Datentransformationen zwischen Power BI und BigQuery, überschreiten die No-Code-Einschränkungen und ermöglichen maßgeschneiderte Workflows.

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

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

  • Das anfängliche Laden der Daten kann je nach Größe des Datensatzes viel Zeit in Anspruch nehmen.
  • Ratenbegrenzungen der Power BI-API können sich auf die Häufigkeit von Datenaktualisierungen auswirken.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise JavaScript-Codierung.

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