Google Cloud Traduction et Google Cloud BigQuery (REST) Intégration :

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Des centaines d'applications pour se connecter

Automatisez la traduction de données textuelles dans n'importe quelle langue et stockez-les dans un format structuré grâce à Google Cloud Translate et Google Cloud BigQuery (REST) ​​sur Latenode. Personnalisez la logique avec JavaScript, évolutivité économique et utilisation sans code.

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Google Cloud Traduction

Google Cloud BigQuery (REST)

Étape 1 : Choisir un déclencheur

Étape 2 : Choisissez une action

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Comment se connecter Google Cloud Traduction et Google Cloud BigQuery (REST)

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

Ajoutez le Google Cloud Traduction Nœud

Sélectionnez le Google Cloud Traduction nœud du panneau de sélection d'application sur la droite.

+
1

Google Cloud Traduction

Configurer le Google Cloud Traduction

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

+
1

Google Cloud Traduction

Type de nœud

#1 Google Cloud Traduction

/

Nom

Sans titre

La connexion *

Pour plus d'information

Carte

Se connectez Google Cloud Traduction

S'identifier

Exécuter le nœud une fois

Ajoutez le Google Cloud BigQuery (REST) Nœud

Ensuite, cliquez sur l'icône plus (+) sur le Google Cloud Traduction 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 Traduction

(I.e.

+
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 Traduction

(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 Traduction 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 Traduction

(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 Traduction 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 Traduction

(I.e.

(I.e.

3

Itérateur

(I.e.

+
4

Réponse du webhook

Enregistrer et activer le scénario

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

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Cloud Translate + Google Sheets : Lorsqu'une nouvelle ligne est ajoutée à BigQuery, les données sont traduites via Google Cloud Translate. Les données traduites sont ensuite ajoutées sous forme de nouvelle ligne à une feuille Google Sheets à des fins d'analyse et d'analyse.

Google Cloud BigQuery (REST) ​​+ Google Cloud Translate + Slack : Cette automatisation surveille les nouvelles lignes d'une table BigQuery. Lorsqu'une nouvelle ligne est ajoutée, le texte est traduit et un message contenant la traduction est envoyé à un canal Slack dédié, informant l'équipe des nouveaux commentaires ou données.

Google Cloud Traduction et Google Cloud BigQuery (REST) alternatives d'intégration

À propos Google Cloud Traduction

Automatisez vos flux de travail multilingues avec Google Cloud Translate dans Latenode. Traduisez du texte à la volée, quel que soit le système d'automatisation : localisez le contenu de formulaires web, traduisez les tickets d'assistance ou adaptez vos supports marketing à un public international. Intégrez-le à des flux complexes et contrôlez visuellement la logique de traduction, avec du code JavaScript optionnel pour des règles personnalisées.

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 Traduction et Google Cloud BigQuery (REST)

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

Pour connecter votre compte Google Cloud Translate à Google Cloud BigQuery (REST) ​​sur Latenode, suivez ces étapes :

  • Connectez-vous à votre compte Latenode.
  • Accédez à la section intégrations.
  • Sélectionnez Google Cloud Translate et cliquez sur « Connecter ».
  • Authentifiez vos comptes Google Cloud Translate 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 les données de commentaires traduites dans BigQuery ?

Oui, c'est possible ! Latenode automatise les transferts de données vers BigQuery après traduction, permettant ainsi des analyses et des rapports efficaces grâce aux puissants outils d'analyse de BigQuery. Gagnez du temps et obtenez des informations plus rapidement.

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

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

  • Stockage des avis clients traduits dans un ensemble de données BigQuery pour l'analyse des sentiments.
  • Archivage des tickets d'assistance traduits à des fins de conformité et d'assurance qualité.
  • Analyse des réponses d’enquête multilingues collectées et traduites en anglais.
  • Création de tableaux de bord pour visualiser les tendances des données traduites dans différentes régions.
  • Automatisation du processus de localisation des descriptions de produits stockées dans BigQuery.

Comment Latenode gère-t-il l'authentification avec Google Cloud Translate ?

Latenode utilise OAuth sécurisé pour gérer l'authentification Google Cloud Translate, garantissant que vos informations d'identification sont cryptées et jamais stockées sur nos serveurs.

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

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

  • Les limites de débit imposées par Google Cloud Translate et BigQuery s'appliquent toujours dans Latenode.
  • Les transformations de données complexes peuvent nécessiter un code JavaScript personnalisé dans Latenode.
  • La configuration initiale nécessite une familiarité avec les API Google Cloud Translate et BigQuery.

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