Transformações

Edite a estrutura do projeto dbt e os arquivos de transformação SQL que definem as transformações de dados para um aplicativo de processo no Automation Suite.

Estrutura da pasta

The transformations of a process app consist of a dbt project. Below is a description of the contents of a dbt project folder.

Pasta/Arquivo	Contém
dbt_packages\	o pacote pm_utils e suas macros.
logs\	logs created when running dbt.
macros\	macros personalizadas.
models\	.sql arquivos que definem as transformações.
models\schema\	.yml arquivos que definem testes nos dados.
seed	.csv arquivos com definições de configuração.
dbt_project.yml	as configurações do projeto dbt .

Veja o exemplo abaixo.

Transformações de dados

As transformações de dados são definidas em arquivos .sql no diretório models\ . As transformações de dados são organizadas em um conjunto padrão de subdiretórios:

• 1_input,
• 2_objects,
• 3_events,
• 4_event_logs,
• 5_business_logic.

Confira Estrutura das transformações.

The .sql files are written in Jinja SQL, which allows you to insert Jinja statements inside plain SQL queries. When dbt runs all .sql files, each .sql file results in a new view or table in the database.

Normalmente, os arquivos .sql têm a seguinte estrutura:

1. Instruções Com: uma ou mais instruções com 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.

2. Consulta principal: a consulta que define a nova tabela.

3. Consulta final: normalmente uma consulta como Select * from table é usada no final. Isso facilita a criação de subseleções durante a depuração.

   

Para obter mais dicas sobre como escrever transformações de forma eficaz, consulte Dicas para escrever SQL

Adição de tabelas de origem

Para adicionar uma nova tabela de origem ao projeto dbt , ela deve estar listada em models\schema\sources.yml. Dessa forma, outros modelos podem referenciá-lo usando {{ source(var("schema_sources"), 'My_table') }}. A ilustração a seguir mostra um exemplo.

Importante:

Each new source table must be listed in sources.yml.

Para obter informações mais detalhadas, consulte a documentação oficial do dbt em Origens.

Saída de dados

As transformações de dados devem gerar o modelo de dados exigido pelo aplicativo correspondente; cada tabela e campo esperados devem estar presentes.

Se você quiser adicionar novos campos ao seu aplicativo de processo, você pode adicionar esses campos nas transformações.

Macros

As macros facilitam a reutilização de construções SQL comuns. Para obter informações detalhadas, consulte a documentação oficial do dbt sobre macros Jinja.

pm_utils

O pacote 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.

A ilustração a seguir mostra um exemplo de código Jinja chamando a macro pm_utils.optional() .

sementes

Sementes são arquivos csv usados para adicionar tabelas de dados às suas transformações. Para obter informações detalhadas, consulte a documentação oficial do dbt sobre sementes jinja.

No 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.

Consulte Configuração de atividades e Simulação de potencial de automação para obter exemplos de uso de arquivos sementes.

Activity configuration

O arquivo activity_configuration.csv é usado para definir campos adicionais relacionados às atividades. activity_order é usado como um desempate quando dois eventos estão acontecendo no mesmo carimbo de data/hora. A ilustração a seguir mostra um exemplo de arquivo activity_configuration.csv .

Testes

A pasta 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.

Quando as transformações são executadas no Process Mining, apenas os testes em sources.yml são executados em cada ingestão de dados. Isso é feito para verificar se os dados de entrada estão formatados corretamente.

Observação:

When you edit transformations, make sure to update the tests accordingly. The tests can be removed if desired.

Projetos dbt

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 informações mais detalhadas, consulte a documentação oficial do dbt.

pm-utils package

Os modelos de aplicativos do Process Mining vêm com um pacote dbt chamado 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.

Atualização da versão pm-utils usada para seu modelo de aplicativo

A UiPath® melhora constantemente o pacote pm-utils adicionando novas funções.

Quando uma nova versão do pacote 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 .

Você encontra o número da versão mais recente do pacote pm-utils no painel Versões do ProcessMining-pm-utils.

Siga estas etapas para atualizar a versão pm-utils em suas transformações.

1. Baixe o código-fonte (zip) da versão de pm-utils.
2. Extraia o arquivo zip e renomeie para a pasta pm_utils.
3. Exporte as transformações do editor de transformações de dados em linha e extraia os arquivos.
4. Substitua a pasta pm_utils das transformações exportadas pela nova pasta pm_utils .
5. Compacte o conteúdo das transformações novamente e importe-o no editor Transformações de dados .