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- Erste Schritte
- Integrationen
- Arbeiten mit Prozess-Apps
- Arbeiten mit Dashboards und Diagrammen
- Arbeiten mit Prozessdiagrammen
- Arbeiten mit Discover-Prozessmodellen und Import BPMN-Modellen
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- Simulation des Automatisierungspotenzials
- Auslösen einer Automatisierung über eine Prozess-App
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- Transformieren von Daten
- Struktur von Transformationen
- Tipps zum Schreiben von SQL
- Exportieren und Importieren von Transformationen
- Anzeigen der Datenausführungsprotokolle
- Zusammenführen von Ereignisprotokollen
- Konfigurieren von Tags
- Konfigurieren von Fälligkeitsdaten
- Konfigurieren von Feldern für das Automatisierungspotenzial
- Verfügbarmachen der Transformationen in Dashboards
- Anpassen von Dashboards
- Dashboards veröffentlichen
- App-Vorlagen
- Benachrichtigungen
- Zusätzliche Ressourcen
- Vorgefertigte Tags und Fälligkeitsdaten
- Systemanforderungen
- Hinzufügen eines benutzerdefinierten Connectors zu DataBridgeAgent
- Verwenden von DataBridgeAgent mit dem SAP Connector für den Purchase-to-Pay Discovery Accelerator
- Verwenden von DataBridgeAgent mit dem SAP Connector für den Order-to-Cash Discovery Accelerator
- Erweitern des Extraktionstools SAP Ariba
- Leistungsmerkmale
Process Mining-Benutzerhandbuch
Einleitung
DataBridgeAgent ist ein eigenständiges Paket, mit dem Sie Daten aus Ihrem Quellsystem zum Verwenden in Process Mining extrahieren können . Es enthält den Process Mining- Build und den lokalen Connector, der zur Vorbereitung des Datasets verwendet wird. Derzeit sind die folgenden lokalen Connectors (.mvp) in DataBridgeAgent enthalten:
- SAP Connector für den Purchase-to-Pay Discovery Accelerator;
- SAP Connector für den Order-to-Cash Discovery Accelerator;
Wenn Sie Ihren eigenen benutzerdefinierten Connector verwenden möchten, können Sie ihn zu DataBridgeAgent hinzufügen. In diesem Fall müssen Sie DataBrigdeAgent für die Verwendung mit Ihrem Connector konfigurieren.
Stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version von DataBridgeAgent verwenden: DataBridgeAgent 2021.10.4.
Wenn Sie DataBridgeAgent zum Hochladen von Daten für Event_log verwenden, stellen Sie sicher, dass die Ausgabetabelle des verwendeten .mvp -Connectors den Namen Event_log_raw hat. Wenn Sie DataBridgeAgent zum Hochladen von Daten für den benutzerdefinierten Prozess verwenden, stellen Sie sicher, dass die Ausgabetabellen des verwendeten .mvp -Connectors die Namen Event_log_raw, Cases_raw, (Optional) Tags_raw und (Optional) Due_dates_raw haben. .
Voraussetzungen
The information in the guide is only applicable for DataBridgeAgent 22.4.1 or higher.
Dabei wird Folgendes angenommen:
- a connector
.mvpfile. If the.mvpis dependent on files in the server data or on files in the workspace, these should also be added to DataBridgeAgent.- Serverdatendateien, die Sie im Verzeichnis
server dataablegen sollten. - Arbeitsbereichsdaten, die Sie neben
.mvpplatzieren sollten.
- Serverdatendateien, die Sie im Verzeichnis
- eine (eigenständige) lokale Process Mining-Installation für:
- Zum Ermitteln den Anwendungscode des Moduls des Connectors. Siehe Module. Der Anwendungscode muss im Feld
connectorModulein derdatarun.json-Datei angegeben werden. Siehe Schritt 4 in der folgenden Tabelle. - Stellen Sie sicher, dass der Connector korrekt eingerichtet ist, d. h. dass die richtigen Tabellen als Ausgabetabelle eingestellt sind.
- Zum Ermitteln den Anwendungscode des Moduls des Connectors. Siehe Module. Der Anwendungscode muss im Feld
Hinzufügen des Connectors
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine benutzerdefinierte .mvp- Connector zu DataBridgeAgent.
- Wechseln Sie zum Verzeichnis
workspaces/Connector. - Erstellen Sie ein neues Verzeichnis für den neuen Connector.
Hinweis:
The name you give this directory will be the value you have to fill in for connectorWorkspace.
Siehe Abbildung unten.
3. Copy the .mvp connector file in the new directory. 4. Edit the datarun.json, and fill in the connectorWorkspace and the connectorModule that correspond to the mvp connector. See the illustration below.
5. If not done, and if the recommendation above is followed, complete the rest of the datarun.json file with the extraction settings.