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Process Mining
Transformações
As transformações de um aplicativo de processo consistem em um projeto dbt . A tabela a seguir descreve o conteúdo de uma pasta de projeto dbt .
Pasta/Arquivo |
Contém |
---|---|
|
o pacote
pm_utils e suas macros.
|
|
pasta opcional para macros personalizadas |
|
.sql arquivos que definem as transformações.
|
|
.yml arquivos que definem testes nos dados.
|
|
.csv arquivos com definições de configuração.
|
|
as configurações do projeto dbt. |
Os modelos de aplicativos Log de evento e Processo personalizado têm uma estrutura de transformações de dados simplificada. Os aplicativos de processo criados com esses modelos de aplicativos não têm essa estrutura de pastas.
O arquivo dbt_project.yml contém as configurações do projeto dbt que definem suas transformações. A seção vars contém variáveis que são usadas nas transformações.
Formato de data/hora
Cada modelo de aplicativo contém variáveis que determinam o formato para análise de dados de data/hora. Essas variáveis devem ser ajustadas se os dados de entrada tiverem um formato de data/hora diferente do esperado.
.sql
no diretório models\
. As transformações de dados são organizadas em um conjunto padrão de subdiretórios.
Confira Estrutura das transformações para obter mais informações.
.sql
são escritos em SQL Jinja, o que permite inserir instruções Jinja dentro de consultas SQL simples. Quando dbt executa todos os arquivos .sql
, cada arquivo .sql
resulta em uma nova exibição ou tabela no banco de dados.
.sql
têm a seguinte estrutura: Select * from {{ ref('Table_A') }} Table_A
.
O código a seguir mostra um exemplo de consulta SQL.
select
tableA."Field_1" as "Alias_1",
tableA."Field_2",
tableA."Field_3"
from {{ ref('tableA') }} as tableA
select
tableA."Field_1" as "Alias_1",
tableA."Field_2",
tableA."Field_3"
from {{ ref('tableA') }} as tableA
.sql
têm a seguinte estrutura:
-
Instruções With: Uma ou mais instruções with para incluir as subtabelas necessárias.
{{ ref(‘My_table) }}
refere-se à tabela definida por outro .sql arquivo.{{ source(var("schema_sources"), 'My_table') }}
refere-se a uma tabela de entrada.
- Consulta principal: a consulta que define a nova tabela.
-
Consulta final: Normalmente, uma consulta como
Select * from table
é usada no final. Isso facilita fazer subseleções durante a depuração.
Para obter mais dicas sobre como escrever transformações de forma eficaz, consulte Dicas para escrever SQL.
models\schema\sources.yml
in the dbt project. This way, other models can refer to it by using {{ source(var("schema_sources"), 'My_table') }}
. Check outManaging input data for more information on how to configure input tables.
A ilustração a seguir mostra um exemplo.
Para obter informações mais detalhadas, consulte a documentação oficial do dbt em Origens.
As macros facilitam a reutilização de construções SQL comuns. Para obter informações detalhadas, consulte a documentação oficial do dbt sobre macros Jinja.
pm-utils
contém um conjunto de macros que normalmente são usadas em transformações do Process Mining. Para obter mais informações sobre as macros pm_utils
, consulte ProcessMining-pm-utils.
pm_utils.optional()
.
csv
usados para adicionar tabelas de dados às suas transformações. Para obter informações detalhadas, consulte a documentação oficial do dbt sobre sementes ginja.
Em Process Mining, isso é normalmente usado para facilitar a configuração de mapeamentos em suas transformações.
Depois de editar os arquivos semente, execute o arquivo selecionando Executar arquivo ou Executar todos, para atualizar a tabela de dados correspondente.
activity_order
é usado como um desempate quando dois eventos estão acontecendo no mesmo carimbo de data/hora.
Usando consultas SQL
activity_order
.
case
when tableA."Activity" = 'ActivityA'
then 1
when tableA."Activity" = 'ActivityB'
then 2
when tableA."Activity" = 'ActivityC'
then 3
when tableA."Activity" = 'ActivityD'
then 4
end as "Activity_order"
case
when tableA."Activity" = 'ActivityA'
then 1
when tableA."Activity" = 'ActivityB'
then 2
when tableA."Activity" = 'ActivityC'
then 3
when tableA."Activity" = 'ActivityD'
then 4
end as "Activity_order"
activity_configuration.csv
.
Como usar o arquivo activity_configuration.csv sementes
activity_configuration.csv
também pode ser usado para definir campos adicionais relacionados às atividades. A ilustração a seguir mostra um exemplo de arquivo activity_configuration.csv
.
activity_configuration.csv
não pode ser usado para modelos de aplicativos Log de evento e Processo personalizado .
models\schema\
contém um conjunto de arquivos .yml
que definem os testes. Estes validam a estrutura e o conteúdo dos dados esperados. Para obter informações detalhadas, consulte a documentação oficial do dbt sobre testes.
As transformações de dados são usadas para transformar dados de entrada em dados adequados para o Process Mining. As transformações no Process Mining são escritas como projetos dbt .
Esta página fornece uma introdução ao dbt. Para obter informações mais detalhadas, consulte a documentação oficial do dbt.
pm_utils
. Esse pacote pm-utils
contém funções utilitárias e macros para projetos dbt do Process Mining. Para obter mais informações sobre o pm_utils
, consulte ProcessMining-pm-utils.
pm-utils
, adicionando novas funções.
pm-utils
é lançada, é recomendável atualizar a versão usada em suas transformações para garantir que você esteja usando as funções e macros mais recentes do pacote pm-utils
.
pm-utils
no painel Versões do ProcessMining-pm-utils.
pm-utils
em suas transformações.
-
Baixe o código-fonte (zip) da versão de
pm-utils
. -
Extraia o arquivo
zip
e renomeie a pasta para pm_utils. -
Exporte as transformações do editor de transformações de dados embutidos e extraia os arquivos.
-
Substitua a pasta pm_utils das transformações exportadas pela nova pasta pm_utils .
-
Compacte o conteúdo das transformações novamente e importe-as no editor Transformações de dados .