OCR-Bereich und Google Cloud-BigQuery Integration

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Hunderte von Apps zum Verbinden

Extrahieren Sie automatisch Text aus Bildern mit OCR Space und senden Sie ihn zur Analyse an Google Cloud BigQuery. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Datenpipeline und ermöglicht dank seines günstigen Preises die Skalierung von Dokumentenverarbeitungs-Workflows.

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OCR-Bereich

Google Cloud-BigQuery

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Wie verbinden OCR-Bereich und Google Cloud-BigQuery

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

Fügen Sie OCR-Bereich Knoten

Wähle aus OCR-Bereich Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

OCR-Bereich

Konfigurieren Sie die OCR-Bereich

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

+
1

OCR-Bereich

Knotentyp

#1 OCR-Bereich

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden OCR-Bereich

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud-BigQuery Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der OCR-Bereich 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

OCR-Bereich

+
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

OCR-Bereich

+
2

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#2 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die OCR-Bereich 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

OCR-Bereich

+
2

Google Cloud-BigQuery

Knotentyp

#2 Google Cloud-BigQuery

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud-BigQuery

Google Cloud-BigQuery OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein OCR-Bereich 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

OCR-Bereich

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

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

Google Drive + OCR-Speicherplatz + Google Tabellen: Wenn in einem Google Drive-Ordner eine neue oder geänderte Datei erkannt wird, wird das Bild an OCR Space gesendet, um es in Text umzuwandeln. Der extrahierte Text wird dann als neue Zeile in ein Google Sheet eingefügt.

Google Tabellen + Google Drive + Google Tabellen: Wenn einer Google-Tabelle eine neue Zeile hinzugefügt wird, findet die Automatisierung eine Datei in Google Drive. Die Daten werden dann als Kommentar zur Google-Tabelle hinzugefügt.

OCR-Bereich und Google Cloud-BigQuery Integrationsalternativen

Über uns OCR-Bereich

Sie möchten Text aus Bildern oder PDFs extrahieren? Nutzen Sie OCR Space in Latenode, um Dokumente automatisch zu verarbeiten und die Daten in Ihre Workflows zu integrieren. Automatisieren Sie Rechnungsverarbeitung, Dateneingabe oder Compliance-Prüfungen. Latenode erweitert Ihre OCR-Ergebnisse um flexible Logik, Dateianalyse und Zielorte und skaliert so über die Einzeldokumentverarbeitung hinaus.

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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.

OCR-Bereich + Google Cloud-BigQuery Integration

Verbinden OCR-Bereich und Google Cloud-BigQuery in Minuten mit Latenode.

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So funktioniert Latenode

FAQ OCR-Bereich und Google Cloud-BigQuery

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

Um Ihr OCR Space-Konto mit Google Cloud BigQuery 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 OCR Space und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre OCR Space- 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 gescannte Rechnungen in BigQuery automatisch analysieren?

Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht dies durch die automatisierte Datenextraktion aus OCR Space in Google Cloud BigQuery und ermöglicht erweiterte Analysen und Berichte, optimiert durch No-Code-Schritte und benutzerdefinierten JS-Code.

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

Durch die Integration von OCR Space in Google Cloud BigQuery können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Extrahieren Sie Text aus gescannten Dokumenten und speichern Sie ihn in BigQuery.
  • Verarbeiten Sie bildbasierte Daten zu strukturierten Datensätzen für die Analyse.
  • Automatisieren Sie die Rechnungsverarbeitung und Dateneingabe.
  • Erstellen Sie Dashboards, die extrahierte Daten aus OCR Space visualisieren.
  • Erstellen Sie Prüfpfade der Dokumentverarbeitung mithilfe von BigQuery-Protokollen.

Wie gehe ich mit Fehlern um, wenn OCR Space auf Latenode fehlschlägt?

Mit der Fehlerbehandlung von Latenode können Sie Fallback-Logik und Wiederholungsmechanismen definieren oder Warnungen senden, wenn OCR Space fehlschlägt, um die Datenintegrität sicherzustellen.

Gibt es Einschränkungen bei der OCR Space- und Google Cloud BigQuery-Integration auf Latenode?

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

  • Bei großen Datenmengen kann eine Optimierung der Workflow-Konfigurationen erforderlich sein.
  • Es gelten OCR Space-API-Beschränkungen basierend auf Ihrem OCR Space-Abonnement.
  • Komplexe Dokumentlayouts können die OCR-Genauigkeit beeinträchtigen und erfordern eine Vorverarbeitung.

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