Como conectar BigQuery en la nube de Google y analizador de documentos
Crear un nuevo escenario para conectar BigQuery en la nube de Google y analizador de documentos
En el espacio de trabajo, haga clic en el botón “Crear nuevo escenario”.

Añade el primer paso
Agregue el primer nodo: un disparador que iniciará el escenario cuando reciba el evento requerido. Los disparadores pueden programarse, llamarse mediante un BigQuery en la nube de Google, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, BigQuery en la nube de Google or analizador de documentos Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca BigQuery en la nube de Google or analizador de documentosy seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.

Agregar el BigQuery en la nube de Google Nodo
Seleccione el botón BigQuery en la nube de Google nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.

BigQuery en la nube de Google
Configura el BigQuery en la nube de Google
Haz clic en el botón BigQuery en la nube de Google Nodo para configurarlo. Puedes modificar el BigQuery en la nube de Google URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.

BigQuery en la nube de Google
Tipo de nodo
#1 BigQuery en la nube de Google
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate BigQuery en la nube de Google
Agregar el analizador de documentos Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el BigQuery en la nube de Google nodo, seleccione analizador de documentos de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro analizador de documentos.

BigQuery en la nube de Google
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analizador de documentos

Autenticar analizador de documentos
Ahora, haga clic en el analizador de documentos Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su analizador de documentos Configuración. La autenticación le permite utilizar analizador de documentos a través de Latenode.

BigQuery en la nube de Google
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analizador de documentos
Tipo de nodo
#2 analizador de documentos
/
Nombre
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Conexión *
Seleccionar
Mapa

Conéctate analizador de documentos

Configura el BigQuery en la nube de Google y analizador de documentos Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.

BigQuery en la nube de Google
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analizador de documentos

Configurar el BigQuery en la nube de Google y analizador de documentos Integración:
Utilice varios nodos Latenode para transformar datos y mejorar su integración:
- Derivación: Cree múltiples ramas dentro del escenario para manejar una lógica compleja.
- Fusión: Combine diferentes ramas de nodos en una, pasando datos a través de ella.
- Nodos Plug n Play: Utilice nodos que no requieran credenciales de cuenta.
- Pregunte a IA: utilice la opción impulsada por GPT para agregar capacidades de IA a cualquier nodo.
- Esperar: Establezca tiempos de espera, ya sea por intervalos o hasta fechas específicas.
- Subescenarios (Nódulos): Crea subescenarios que estén encapsulados en un solo nodo.
- Iteración: procesar matrices de datos cuando sea necesario.
- Código: Escriba un código personalizado o pídale a nuestro asistente de IA que lo haga por usted.

JavaScript
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IA Antrópica Claude 3
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analizador de documentos
Activador en webhook
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BigQuery en la nube de Google
⚙
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Iterador
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Respuesta del webhook

Guardar y activar el escenario
Después de configurar BigQuery en la nube de Google, analizador de documentos, y cualquier nodo adicional, no olvide guardar el escenario y hacer clic en "Implementar". Al activar el escenario, se garantiza que se ejecutará automáticamente cada vez que el nodo de activación reciba una entrada o se cumpla una condición. De manera predeterminada, todos los escenarios creados recientemente están desactivados.
Pruebe el escenario
Ejecute el escenario haciendo clic en "Ejecutar una vez" y activando un evento para verificar si BigQuery en la nube de Google y analizador de documentos La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre BigQuery en la nube de Google y analizador de documentos (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse BigQuery en la nube de Google y analizador de documentos
Docparser + Google Cloud BigQuery + Hojas de cálculo de Google: Cuando Docparser analiza un documento, los datos extraídos se envían a Google Cloud BigQuery. A continuación, se calcula un resumen mensual en BigQuery y los resultados se añaden como una nueva fila en una Hoja de Cálculo de Google.
Docparser + Google Cloud BigQuery + Slack: Cuando Docparser analiza los tickets de soporte, los datos se envían a Google Cloud BigQuery para analizar tendencias. Si se identifican problemas urgentes según ciertos criterios en BigQuery (simulados al buscar filas en hojas de cálculo), se envía una notificación a los responsables de soporte a través de Slack.
BigQuery en la nube de Google y analizador de documentos alternativas de integración
Quien es BigQuery en la nube de Google
Usa Google Cloud BigQuery en Latenode para automatizar las tareas de almacenamiento de datos. Consulta, analiza y transforma grandes conjuntos de datos como parte de tus flujos de trabajo. Programa importaciones de datos, genera informes o incorpora información a otras aplicaciones. Automatiza análisis complejos sin código y escala tus conocimientos con la plataforma flexible de pago por uso de Latenode.
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Quien es analizador de documentos
Extraiga datos de archivos PDF, facturas y formularios automáticamente con Docparser en Latenode. Olvídese de la entrada manual de datos. Cree flujos de trabajo que activen acciones basadas en el contenido analizado. Utilice las herramientas sin código de Latenode para filtrar, transformar y enrutar datos a su base de datos o aplicaciones, creando canales de procesamiento de documentos escalables.
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Vea cómo funciona Latenode
Preguntas Frecuentes BigQuery en la nube de Google y analizador de documentos
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Cloud BigQuery a Docparser usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Cloud BigQuery a Docparser en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Google Cloud BigQuery y haga clic en "Conectar".
- Autentique sus cuentas de Google Cloud BigQuery y Docparser proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar automáticamente los datos de los documentos analizados en BigQuery?
Sí, con Latenode, envía automáticamente los datos analizados de Docparser a Google Cloud BigQuery para su análisis. El editor visual de Latenode facilita este proceso, permitiendo obtener información valiosa sobre los datos sin necesidad de programar.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Cloud BigQuery con Docparser?
La integración de Google Cloud BigQuery con Docparser le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Automatizar la extracción de datos de facturas en BigQuery para el análisis financiero.
- Procesamiento de formularios de comentarios de clientes y almacenamiento de resultados en BigQuery.
- Análisis de datos analizados de los manifiestos de envío mediante el almacén de datos de BigQuery.
- Extraer datos de contratos escaneados y cargarlos en BigQuery para generar informes.
- Centralización de datos de documentos para obtener información integral de inteligencia empresarial.
¿Qué tan segura es la transferencia de datos entre Google Cloud BigQuery y Docparser?
Latenode utiliza conexiones seguras y cifrado para proteger los datos durante la transferencia entre Google Cloud BigQuery y Docparser, lo que garantiza la privacidad e integridad de los datos.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Cloud BigQuery y Docparser en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Las estructuras de documentos complejas en Docparser pueden requerir reglas de análisis personalizadas.
- Las transferencias de grandes datos a Google Cloud BigQuery pueden generar costos adicionales de BigQuery.
- La sincronización de datos en tiempo real depende de los límites de solicitud de API de ambos servicios.