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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
. Dessa forma, outros modelos podem se referir a ele usando {{ source(var("schema_sources"), 'My_table') }}
. A ilustração a seguir mostra um exemplo.
sources.yml
.
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 .