OCR-Bereich und Google Cloud BigQuery (REST) Integration

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KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Extrahieren Sie Daten aus Dokumenten mit OCR Space und laden Sie sie zur Analyse in Google Cloud BigQuery (REST). Der visuelle Editor und die günstigen Ausführungspreise von Latenode erleichtern die Automatisierung dieser End-to-End-Datenpipeline, während erweitertes JS-Scripting jede benutzerdefinierte Logik bewältigt.

Apps austauschen

OCR-Bereich

Google Cloud BigQuery (REST)

Schritt 1: Wählen ein Auslöser

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Wie verbinden OCR-Bereich und Google Cloud BigQuery (REST)

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden OCR-Bereich 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 OCR-Bereich, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen OCR-Bereich or Google Cloud BigQuery (REST) ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie OCR-Bereich or Google Cloud BigQuery (REST)und 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 *

Tag auswählen

Karte

Verbinden OCR-Bereich

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Cloud BigQuery (REST) Knoten

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

OCR-Bereich

+
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

OCR-Bereich

+
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 OCR-Bereich 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

OCR-Bereich

+
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 OCR-Bereich 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

OCR-Bereich

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

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

OCR Space + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Drive: Wenn OCR Space ein neues Bild verarbeitet, wird der extrahierte Text in einem BigQuery-Datensatz gespeichert. Gleichzeitig wird die Originalbilddatei zur Archivierung in einem angegebenen Ordner in Google Drive gespeichert.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ OCR Space + Slack: Eine neue Zeile in einer BigQuery-Tabelle (wahrscheinlich mit OCR-Daten gefüllt) löst eine Abfrage zur Datenanalyse aus. Werden in den Abfrageergebnissen bestimmte Textmuster oder Anomalien erkannt, wird eine Benachrichtigung an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet.

OCR-Bereich und Google Cloud BigQuery (REST) 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 (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 OCR-Bereich und Google Cloud BigQuery (REST)

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

Um Ihr OCR Space-Konto mit Google Cloud BigQuery (REST) ​​auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:

  • 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 (REST)-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich gescannte Rechnungsdaten mit OCR Space und Google Cloud BigQuery (REST) ​​analysieren?

Ja, das ist möglich. Latenode ermöglicht die automatisierte Datenextraktion aus Rechnungen mithilfe von OCR Space. Anschließend können diese Daten sicher in BigQuery gespeichert und analysiert werden, um Ihre Buchhaltungseinblicke zu verbessern.

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

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

  • Extrahieren Sie automatisch Text aus gescannten Dokumenten und speichern Sie ihn in BigQuery.
  • Verarbeiten Sie Belege, um Ausgaben direkt in einem BigQuery-Data Warehouse zu verfolgen.
  • Analysieren Sie gescannte Formulare auf Trends und Erkenntnisse und visualisieren Sie die Daten.
  • Erstellen Sie in BigQuery eine durchsuchbare Datenbank digitalisierter Dokumente.
  • Automatisieren Sie die Compliance-Berichterstattung mithilfe von Daten, die aus gescannten Datensätzen extrahiert wurden.

Wie genau ist die Datenextraktion von OCR Space mit Latenode?

Die Genauigkeit von OCR Space hängt von der Bildqualität ab. Latenode ermöglicht Ihnen die Vorverarbeitung von Bildern mithilfe von KI und verbessert so die Extraktionsraten.

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

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

  • Große Mengen an Bildverarbeitung können erhebliche API-Anforderungslimits verbrauchen.
  • Komplexe Dokumentlayouts erfordern möglicherweise eine Feinabstimmung für eine optimale Datenextraktion.
  • Abhängig vom Volumen der verarbeiteten Daten können BigQuery-Speicherkosten anfallen.

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