Google Cloud BigQuery (REST) et mes Google Cloud Speech-To-Text Intégration :

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Des centaines d'applications pour se connecter

Analysez vos données audio à grande échelle en connectant Google Cloud Speech-To-Text à Google Cloud BigQuery (REST). L'éditeur visuel de Latenode simplifie les workflows complexes et vous permet d'utiliser JavaScript pour des transformations de données personnalisées et l'IA pour obtenir des informations plus précises.

Échanger des applications

Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud Speech-To-Text

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et mes Google Cloud Speech-To-Text

Créer un nouveau scénario pour se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et mes Google Cloud Speech-To-Text

Dans l’espace de travail, cliquez sur le bouton « Créer un nouveau scénario ».

Ajouter la première étape

Ajoutez le premier nœud – un déclencheur qui lancera le scénario lorsqu’il recevra l’événement requis. Les déclencheurs peuvent être planifiés, appelés par un Google Cloud BigQuery (REST), déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Google Cloud BigQuery (REST) or Google Cloud Speech-To-Text sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud BigQuery (REST) or Google Cloud Speech-To-Textet sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

Sélectionnez le Google Cloud BigQuery (REST) nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

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1

Google Cloud BigQuery (REST)

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST)

Cliquez sur le Google Cloud BigQuery (REST) nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Google Cloud BigQuery (REST) URL et choisissez entre les versions DEV et PROD. Vous pouvez également le copier pour l'utiliser dans d'autres automatisations.

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1

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#1 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Google Cloud Speech-To-Text Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud BigQuery (REST) noeud, sélectionnez Google Cloud Speech-To-Text dans la liste des applications disponibles et choisissez l'action dont vous avez besoin dans la liste des nœuds dans Google Cloud Speech-To-Text.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

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2

Google Cloud Speech-To-Text

Authentifier Google Cloud Speech-To-Text

Maintenant, cliquez sur le Google Cloud Speech-To-Text nœud et sélectionnez l'option de connexion. Il peut s'agir d'une connexion OAuth2 ou d'une clé API, que vous pouvez obtenir dans votre Google Cloud Speech-To-Text paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Google Cloud Speech-To-Text via Latenode.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

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2

Google Cloud Speech-To-Text

Type de nœud

#2 Google Cloud Speech-To-Text

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud Speech-To-Text

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST) et mes Google Cloud Speech-To-Text Nodes

Ensuite, configurez les nœuds en renseignant les paramètres requis selon votre logique. Les champs marqués d'un astérisque rouge (*) sont obligatoires.

1

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

+
2

Google Cloud Speech-To-Text

Type de nœud

#2 Google Cloud Speech-To-Text

/

Prénom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud Speech-To-Text

Google Cloud Speech-To-Text Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
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L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud BigQuery (REST) et mes Google Cloud Speech-To-Text Intégration :

Utilisez différents nœuds Latenode pour transformer les données et améliorer votre intégration :

  • Branchement : Créez plusieurs branches dans le scénario pour gérer une logique complexe.
  • Fusion: Combinez différentes branches de nœuds en une seule, en transmettant des données à travers elle.
  • Nœuds Plug n Play : Utilisez des nœuds qui ne nécessitent pas d’informations d’identification de compte.
  • Demandez à l'IA : utilisez l'option optimisée par GPT pour ajouter des fonctionnalités d'IA à n'importe quel nœud.
  • Attendre : définissez des temps d'attente, soit pour des intervalles, soit jusqu'à des dates spécifiques.
  • Sous-scénarios (Nodules) : Créez des sous-scénarios encapsulés dans un seul nœud.
  • Itération : Traiter des tableaux de données lorsque cela est nécessaire.
  • Code : écrivez du code personnalisé ou demandez à notre assistant IA de le faire pour vous.
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JavaScript

(I.e.

6

IA Anthropique Claude 3

(I.e.

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Google Cloud Speech-To-Text

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Google Cloud BigQuery (REST)

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

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4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Google Cloud BigQuery (REST), Google Cloud Speech-To-Text, ainsi que tous les nœuds supplémentaires, n'oubliez pas d'enregistrer le scénario et de cliquer sur « Déployer ». L'activation du scénario garantit qu'il s'exécutera automatiquement chaque fois que le nœud déclencheur recevra une entrée ou qu'une condition sera remplie. Par défaut, tous les scénarios nouvellement créés sont désactivés.

Tester le scénario

Exécutez le scénario en cliquant sur « Exécuter une fois » et en déclenchant un événement pour vérifier si le Google Cloud BigQuery (REST) et mes Google Cloud Speech-To-Text l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud BigQuery (REST) et mes Google Cloud Speech-To-Text (ou vice versa). Résolvez facilement les problèmes du scénario en examinant l'historique d'exécution pour identifier et résoudre les problèmes éventuels.

Les moyens les plus puissants de se connecter Google Cloud BigQuery (REST) et mes Google Cloud Speech-To-Text

Google Cloud Speech-To-Text + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Sheets : Lorsqu'un nouveau fichier audio long est disponible, Google Cloud Speech-To-Text le transcrit. Le texte transcrit est ensuite analysé, puis les résultats sont agrégés et insérés sous forme de nouvelles lignes dans une feuille de calcul Google.

Google Cloud Speech-To-Text + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack : Lorsqu'un nouveau fichier audio long est disponible, Google Cloud Speech-To-Text le transcrit. Le texte transcrit est ensuite analysé dans Google Cloud BigQuery pour détecter des tendances inhabituelles. Si des tendances inhabituelles sont détectées, une notification est envoyée à un canal Slack.

Google Cloud BigQuery (REST) et mes Google Cloud Speech-To-Text alternatives d'intégration

À propos Google Cloud BigQuery (REST)

Automatisez les workflows de données BigQuery dans Latenode. Interrogez et analysez des ensembles de données volumineux directement dans vos scénarios d'automatisation, sans avoir recours au SQL manuel. Planifiez les requêtes, transformez les résultats avec JavaScript et transférez les données vers d'autres applications. Adaptez le traitement de vos données sans codage complexe ni frais par opération élevés. Idéal pour l'automatisation du reporting, de l'analyse et de l'entreposage de données.

À propos Google Cloud Speech-To-Text

Automatisez la transcription audio avec Google Cloud Speech-To-Text dans Latenode. Convertissez les fichiers audio en texte et utilisez les résultats pour alimenter des bases de données, déclencher des alertes ou analyser les commentaires clients. Latenode propose des outils visuels pour gérer le flux, ainsi que des options de code pour une analyse ou un filtrage personnalisé. Adaptez vos flux de travail vocaux sans codage complexe.

Découvrez comment fonctionne Latenode

QFP Google Cloud BigQuery (REST) et mes Google Cloud Speech-To-Text

Comment puis-je connecter mon compte Google Cloud BigQuery (REST) ​​à Google Cloud Speech-To-Text à l'aide de Latenode ?

Pour connecter votre compte Google Cloud BigQuery (REST) ​​à Google Cloud Speech-To-Text sur Latenode, procédez comme suit :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Google Cloud BigQuery (REST) ​​et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Google Cloud BigQuery (REST) ​​et Google Cloud Speech-To-Text en fournissant les autorisations nécessaires.
  • Une fois connecté, vous pouvez créer des flux de travail à l'aide des deux applications.

Puis-je analyser les commentaires clients vocaux stockés dans BigQuery ?

Oui, c'est possible ! Latenode permet un transfert fluide des données de Google Cloud BigQuery (REST) ​​vers Google Cloud Speech-To-Text. Analysez l'audio, extrayez des informations et améliorez l'expérience client en toute simplicité grâce à des workflows d'IA sans code.

Quels types de tâches puis-je effectuer en intégrant Google Cloud BigQuery (REST) ​​à Google Cloud Speech-To-Text ?

L'intégration de Google Cloud BigQuery (REST) ​​avec Google Cloud Speech-To-Text vous permet d'effectuer diverses tâches, notamment :

  • Transcription des données audio stockées dans Google Cloud BigQuery (REST) ​​pour analyse.
  • Générer des résumés textuels d'enregistrements audio et les stocker dans BigQuery.
  • Analyser les sentiments dans les transcriptions audio et suivre les tendances au fil du temps.
  • Identifier les mots-clés prononcés dans les données audio et catégoriser les enregistrements.
  • Automatisation des flux de travail de transcription de fichiers audio pour une efficacité améliorée.

Dans quelle mesure l'intégration de Google Cloud BigQuery (REST) ​​dans Latenode est-elle sécurisée ?

Latenode utilise des méthodes d'authentification et de cryptage sécurisées, garantissant que vos données Google Cloud BigQuery (REST) ​​sont protégées tout au long du processus d'intégration.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud BigQuery (REST) ​​et de Google Cloud Speech-To-Text sur Latenode ?

Bien que l'intégration soit puissante, il existe certaines limitations dont il faut être conscient :

  • Les fichiers audio volumineux peuvent nécessiter un temps de traitement important.
  • L'utilisation de l'API est soumise aux quotas de Google Cloud BigQuery (REST) ​​et de Speech-To-Text.
  • La transcription en temps réel directement à partir de BigQuery n'est pas prise en charge ; les fichiers doivent être traités.

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