Arquitectura de la plataforma

Introducción

Esta guía describe la arquitectura de UiPath Process Mining. En general, UiPath Process Mining se utiliza para cargar datos y presentar resultados a los usuarios finales en los navegadores web.

System architecture

UiPath Process Mining consta de varios componentes para desarrollar aplicaciones de mejora de procesos.

Consulte la siguiente ilustración para obtener una descripción general de la arquitectura del sistema de UiPath Process Mining.

A continuación se describen los elementos de UiPath Process Mining.

Aplicaciones / aceleradores de detección

Process Mining proporciona aplicaciones listas para usar y aceleradores de descubrimiento para obtener información sobre los procesos, llevar a cabo análisis de la causa raíz y para la supervisión continua.

Con AppOne, los usuarios del Purchase-to-Pay Discovery Accelerator y el Order-to-Cash Discovery Accelerator pueden comenzar a analizar los procesos de inmediato, sin tener que crear una nueva aplicación desde cero.

AppOne es una plantilla de panel predeterminada para procesos genéricos. Las nuevas aplicaciones de minería de procesos y los aceleradores de descubrimiento en UiPath Process Mining se crean con AppOne, que luego se configura según las necesidades específicas.

La funcionalidad de las aplicaciones y los aceleradores de detección se puede ampliar con funciones específicas de tu organización bajo su propia identidad de marca. En caso de que sea necesaria una aplicación completamente diferente, se puede usar la funcionalidad completa de UiPath Process Mining para crear una aplicación completamente nueva.

GIT

Git se utiliza para almacenar paneles y desarrollo colaborativo en la plataforma UiPath Process Mining . Para implementaciones de un solo servidor, se puede usar el servidor Git integrado, que no requiere ninguna configuración adicional. Para implementaciones de varios servidores, se puede utilizar un servidor Git (existente) dentro de tu organización o un servidor Git basado en la nube (por ejemplo, de UiPath Process Mining o GitHub).

TRACY

TRACY is a technique that defines the layout of process graphs. TRACY lets process graphs look more like how you would draw a process yourself. When drawing a process, you normally begin with the start activity and finish with the end activity of the process. In between, you try to position all other activities in their executed order. TRACY takes the overall flow of the process into account and displays this as the main flow in your process graph. With TRACY all the activities of the process are positioned and ordered in a way that makes sense. This helps users to more easily understand their processes.

When changing data, TRACY minimizes changes to the process graph. When users add process filters to display happy paths or to filter out data, TRACY keeps the layout of the process graph as stable as possible. When analyzing a process, the process graph now always looks about the same, no matter which dashboard is used, or which filters apply. This makes analyzing the process easier.

TRACY smoothly animates the transitions between filter states. This helps users to understand what happens when filtering.

In-memory database

The in-memory database stores all data for fast access by the process mining algorithms. In this way, the data can be accessed very quickly without using the input databases.

Orígenes de datos

UiPath Process Mining es compatible con archivos de texto como .txt, .csv, .tsv archivos para los que se puede seleccionar el delimitador y las comillas. Los archivos de texto ASCII son compatibles con la codificación Latin-1 (ISO-8859-1), y los archivos UTF-8 son compatibles con y sin BOM.

Also, Excel files (.XLSX and .XLS) can be imported. The sheet or range within the file can be specified. For sheets, an autodetect is performed for the actual data range, of the auto-detect fails the range needs to be specified in Excel and then used. Unicode within Excel is fully supported.

All databases that can be accessed via a 64-bit ODBC driver can be used as a data source. Below is a list of commonly used databases.

• MSSQL
• Oracle
• MySQL
• MariaDB
• PostgreSQL
• Firebird
• Acceso

Script datasources (R/Python)

UiPath Process Mining contiene una funcionalidad que admite el procesamiento de datos con herramientas externas, como un script de R y Python, que se pueden usar como fuente de datos. Los desarrolladores de aplicaciones pueden definir qué atributos deben exportarse al proceso externo.

Consulta: Usar orígenes de datos de script genéricos.