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

90% moins cher avec Latenode

Agent d'IA qui crée vos flux de travail pour vous

Des centaines d'applications pour se connecter

Transcrivez des fichiers audio avec Google Cloud Speech-To-Text, puis analysez les données dans Google Cloud BigQuery (REST). L'éditeur visuel de Latenode simplifie l'opération et son prix abordable vous permet d'adapter l'analyse des transcriptions à votre budget.

Échanger des applications

Google Cloud Speech-To-Text

Google Cloud BigQuery (REST)

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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

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

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 Speech-To-Text, déclenché par un autre scénario ou exécuté manuellement (à des fins de test). Dans la plupart des cas, Google Cloud Speech-To-Text or Google Cloud BigQuery (REST) sera votre première étape. Pour ce faire, cliquez sur « Choisir une application », recherchez Google Cloud Speech-To-Text or Google Cloud BigQuery (REST)et sélectionnez le déclencheur approprié pour démarrer le scénario.

Ajoutez le Google Cloud Speech-To-Text Nœud

Sélectionnez le Google Cloud Speech-To-Text nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Google Cloud Speech-To-Text

Configurer le Google Cloud Speech-To-Text

Cliquez sur le Google Cloud Speech-To-Text nœud pour le configurer. Vous pouvez modifier le Google Cloud Speech-To-Text 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 Speech-To-Text

Type de nœud

#1 Google Cloud Speech-To-Text

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud Speech-To-Text

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

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

1

Google Cloud Speech-To-Text

(I.e.

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2

Google Cloud BigQuery (REST)

Authentifier Google Cloud BigQuery (REST)

Maintenant, cliquez sur le Google Cloud BigQuery (REST) 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 BigQuery (REST) paramètres. L'authentification vous permet d'utiliser Google Cloud BigQuery (REST) via Latenode.

1

Google Cloud Speech-To-Text

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

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

(I.e.

+
2

Google Cloud BigQuery (REST)

Type de nœud

#2 Google Cloud BigQuery (REST)

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud BigQuery (REST) Authentification 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Changer

Sélectionnez une action *

Pour plus d'information

Carte

L'ID d'action

Exécuter le nœud une fois

Configurer le Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery (REST) 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.
5

JavaScript

(I.e.

6

IA Anthropique Claude 3

(I.e.

+
7

Google Cloud BigQuery (REST)

1

Déclencheur sur Webhook

(I.e.

2

Google Cloud Speech-To-Text

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

Après la configuration Google Cloud Speech-To-Text, Google Cloud BigQuery (REST), 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 Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery (REST) l'intégration fonctionne comme prévu. Selon votre configuration, les données doivent circuler entre Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery (REST) (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 Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery (REST)

Google Cloud Speech-To-Text + Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Slack : Cette automatisation transcrit les fichiers audio stockés dans Google Cloud Storage à l'aide de Google Cloud Speech-To-Text. Le texte transcrit est ensuite stocké dans Google Cloud BigQuery. Enfin, un message Slack est envoyé à un canal spécifique lorsque de nouvelles transcriptions sont ajoutées à BigQuery.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Cloud Speech-To-Text + Google Sheets : Ce flux analyse les données audio transcrites stockées dans Google Cloud BigQuery. Les données sont interrogées et les résultats sont exploités par Google Cloud Speech-To-Text pour une analyse plus approfondie (éventuellement synthèse ou extraction de mots-clés, grâce à l'action « Reconnaître la parole » pour analyser des sections de la transcription existante). Les résultats de l'analyse sont ensuite enregistrés dans une feuille de calcul Google Sheets pour consultation et suivi.

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

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.

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.

Découvrez comment fonctionne Latenode

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

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

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

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

Puis-je analyser l’audio du centre d’appels ?

Oui, c'est possible. L'éditeur visuel de Latenode simplifie la transformation des données audio en informations structurées. Cela automatise l'analyse et améliore les stratégies de réponse.

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

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

  • Transcription audio et stockage des résultats dans des tableaux structurés.
  • Réalisation d'une analyse des sentiments sur les données de parole transcrites.
  • Générer des rapports sur les mots-clés fréquemment mentionnés.
  • Mise à jour automatique des tableaux de bord avec des informations en temps réel.
  • Archivage et indexation des données audio transcrites.

Comment Latenode gère-t-il l'authentification Google Cloud Speech-To-Text ?

Latenode fournit une authentification sécurisée et simple basée sur OAuth, vous permettant d'autoriser facilement votre compte Google Cloud Speech-To-Text.

Existe-t-il des limitations à l’intégration de Google Cloud Speech-To-Text et Google Cloud BigQuery (REST) ​​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.
  • Les coûts de BigQuery dépendent du volume de vos données et de la complexité de vos requêtes.
  • La transcription en temps réel présente une latence inhérente.

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