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Añadir datos personalizados a Insights
- Para implementaciones de más de 75 procesos y/o colas con datos personalizados añadidos por tenant, también debes añadir las tablas de procesos y colas deseadas a la lista o habilitar la agrupación de tablas.
- Se muestra una alerta configurable que le advierte cuando se está acercando a este límite.
- Es posible que también tengas que habilitar la agrupación de tablas en función del número total de dichas tablas en todos los tenants. Revisa los requisitos de hardware y sottware para obtener más información.
- El número de columnas en proceso y tablas de la cola está limitado a 40.
successfulTransaction
y SuccessfulTransaction
). Si tus variables no son únicas, debes establecer Insights para que no distinga entre mayúsculas y minúsculas.
Al diseñar tus flujos de trabajo de automatización destinados a consumo y análisis en Insights, debes tener en cuenta cambios en el enfoque de buenas prácticas utilizado hasta ahora.
No es necesario "etiquetar" elementos individuales y/o puntos de datos para garantizar su disponibilidad para el análisis en Insights. Para todos los procesos y/o colas con campos personalizados, se genera automáticamente una tabla personalizada con esos campos disponibles.
Las siguientes actividades pueden utilizarse para diseñar tus flujos de trabajo de automatización para capturar los datos deseados:
- Añadir campos de registro: todos los campos de registro añadidos se incorporan a Insights en forma de tabla personalizada. Consulta [aquí] (doc:adding-custom-data-to-insights#logs) para obtener más información.
- Añadir elemento de cola: todos los datos añadidos a través de la propiedad
ItemInformation
se incorporan a Insights en forma de tabla personalizada. Más detalles aquí. - Establecer estado de transacción : todos los datos añadidos a través de las propiedades
Analytics
yOutput
se incorporan como una tabla personalizada en Insights. Más detalles aquí.
Para obtener información completa sobre todos los datos incorporados a Insights, consulta la página del Modelo de datos de Insights.
Para los flujos de trabajo que desees analizar en Insights, se recomienda registrar todos los datos deseados al final de cada flujo de trabajo.
Si previamente utilizaste la actividad RemoveLogFields al final de cada secuencia individual para eliminar los registros innecesarios en el resto del flujo de trabajo, la eliminación de todos los registros personalizados hace que el proceso y los datos no se incorporen a la base de datos de Insights.
Existen 2 métodos para aprovechar los registros para enviar datos a Insights:
- Mensaje de registro: te permite añadir un mensaje de cadena personalizado que se envía a Insights, en forma de evento de registro, en caso de que se produzca un error en tu flujo de trabajo.
- Añadir campos de registro: te permite añadir variables personalizadas a paneles de Insights predeterminados.
"Process-<your process name>”
. Estos campos personalizados se extraen del mensaje básico por medio de un analizador JSON personalizado y se añaden a la tabla en el formato "Process-<your process name>”
.
Integer
, String
, Boolean
, Double
, y Float
.
Insights solo recibe el último evento de registro para procesos correctos. Si utilizas la actividad Eliminar campos de registro, Insights no podrá capturar los campos personalizados, porque estos se eliminarán del flujo de trabajo antes de completar el proceso.
Esto también significa que los procesos transaccionales que utilizan los registros para capturar datos por transacción no enviarán los datos de cada registro de transacción a Insights. Si utilizas un proceso que se itera mediante transacciones y quieres almacenar datos personalizados para cada uno, debes seguir las mejores prácticas de UiPath y usar colas. Colas permite enviar variables personalizadas para cada elemento de cola a Insights.
ItemInformation
. En él puedes almacenar las variables personalizadas deseadas. Los tipos de datos admitidos para todos los datos de la cola son los mismos que para los registros personalizados: Integer
, String
, Boolean
, Double
y Float
.
Analytics
y Output
.
Queue-"your queue name”
. Los campos se identificarán por medio de la entrada en la que se almacenaron:
- Las variables almacenadas en
Analytics
se denominarán“AnalyticsData_<yourfieldname>”
. - Las variables almacenadas en
Output
se denominarán“Output_<yourfieldname>”
-
Las variables almacenadas en
ItemInformation
se denominarán“SpecificData_<yourfieldname>”
.