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- Instalación del servidor
- Actualizar la licencia
- Implementar el perfilador de UiPath Process Mining
- Implementar un conector (.mvp)
- Actualizar UiPath Process Mining
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- Configuración
- Integraciones
- Autenticación
- Working with Apps and Discovery Accelerators
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- Configuración de AppOne
- Menús y paneles de TemplateOne 1.0.0
- Configuración de TemplateOne 1.0.0
- Menús y paneles de TemplateOne
- Configuración de TemplateOne 2021.4.0
- Menús y paneles de Purchase to Pay Discovery Accelerator
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- Orden de cobro de la configuración del Discovery Accelerator
- Basic Connector for AppOne
- Despliegue del Conector básico
- Introduction to Basic Connector
- Tablas de entrada del conector básico
- Añadir etiquetas
- Añadir estimaciones de automatización
- Añadir fechas de vencimiento
- Añadir modelos de referencia
- Setting up Actionable Insights
- Configurar gráficos contraíbles
- Utilizar el conjunto de datos de salida en AppOne
- Output tables of the Basic Connector
- SAP Connectors
- Introduction to SAP Connector
- Entrada de SAP
- Comprobación de los datos en el conector SAP
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- Añadir fechas de vencimiento específicas del proceso al conector de SAP para AppOne
- Añadir estimaciones de automatización al conector de SAP para AppOne
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- Añadir entidades al Conector SAP para AppOne
- Conector de pedido por cobro de SAP para AppOne
- Conector de SAP Purchase to Pay para AppOne
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- SAP Connector for Order-to-Cash Discovery Accelerator
- Superadmin
- Paneles y gráficos
- Tablas y elementos de tabla
- Integridad de la aplicación
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- Trabajar con conectores SQL
- Introduction to SQL connectors
- Setting up a SQL connector
- CData Sync extractions
- Running a SQL connector
- Editing transformations
- Publicar un conector SQL
- Scheduling data extraction
- Structure of transformations
- Using SQL connectors for released apps
- Generating a cache with scripts
- Setting up a local test environment
- Separate development and production environments
- Recursos útiles
Arquitectura de la plataforma
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.
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.
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 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 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.
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.
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
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.
