Odcinek 4. ODBC? Ogrom danych będących ciężarem?

Jestem elegancki, jestem uprzejmy – jestem już odpowiednio przygotowany, aby w kulturalny sposób automatyzować dla Was wiele procesów biznesowych. Jak doskonale wiecie firmy używają wielu aplikacji, pracują na wieloletnich systemach oraz przetwarzają ogromne ilości danych, których z dnia na dzień jest coraz więcej. Pewnego dnia wdaliśmy się z Tomkiem w dyskusje na temat ODBC. Bardzo lubię te nasze wspólne rozmowy – obaj uważamy, że niemożliwe nie istnieje:

Okiem eksperta:

Praca z danymi to nieodłączny element wielu procesów – Machine Learning, Data Science, a także RPA potrzebuje bardzo często operować na złożonych zbiorach danych z tysiącami rekordów. W każdym z tych przypadków, bardzo ważnym czynnikiem jest poprawność danych, a niestety czynnik ludzki jest mocno podatny na błędy. Jednakże możemy sobie w różny sposób radzić z tymi problemami.

Podczas automatyzacji często mierzymy się ze złożonymi procesami, przetwarzającymi duże ilości danych, które mogą zatrzymać proces na różnym etapie, co powoduje mniejszą lub większą utratę czasu. Dlatego świetnym rozwiązaniem jest wykorzystanie baz danych automatyzowanych aplikacji w celu weryfikacji obsługiwanych danych. Aplikacje często same w sobie mają wbudowane funkcje walidacji pól wejściowych, a my dzięki dostępowi do nich możemy już na wstępnym etapie wykluczyć część błędów wpływających na proces.

Bardzo użyteczna w tym temacie jest paczka UiPath.Database.Activities, dzięki której możemy stworzyć połączenie z bazą danych wykorzystując interfejs ODBC, a następnie pracować z danymi w trybie read i write. Za prosty przykład weźmy procesy pracujące w systemie ERP JD Edwards, w którym często automatyzacje wymagają stworzenia nowych rekordów (zazwyczaj przez połączone ze sobą aplikacje). Dodatkowo zaznaczmy, że jest to system w mniejszym stopniu przystosowany do automatyzacji, przez co, niektóre czynności można przyspieszyć jedynie w ograniczonym stopniu. Każda oszczędność czasu jest dla nas cenna, a wykluczenie błędnych czynności na wczesnym etapie jest bardzo pożądane. W tym systemie możemy przykładowe wejściowe dane (mające zostać wpisane w jednej z aplikacji) weryfikować już na samym początku, sprawdzając czy wskazane przez użytkownika dane w tabelach źródłowych przechowujących możliwe wartości dla tych pól istnieją.

Dzięki takim zabiegom w kilka chwil możemy odrzucić błędne zadania, bez konieczności wyłapywania błędów już w trakcie procesowania zadań w systemie JDE, zyskując tak cenny dla użytkowników czas. Jest to też dodatkowa korzyść dla procesów o wysokim priorytecie oraz dużej złożoności. Poinformowanie użytkownika, że jego zadanie zawiera błędy, zanim tak naprawdę zostanie przetworzone, pozwala na zminimalizowanie problemu pilnych zadań wychodzących poza określone ramy czasowe.

Obsługa interfejsu przez robota zapewne jest bardziej widowiskowa dla użytkowników. Natomiast wszystko, co możemy zrobić wykorzystując np. API w celu poprawy bezpieczeństwa, poprawności i wydajności robota, wydaje się rozsądne. W związku z tym, rekomendujemy współpracę robotów z bazami w celu poprawy wydajności, a co za tym idzie satysfakcji odbiorców naszych procesów.

Autor: Tomasz Sioła – RPA Developer

Foto: iStock