自動化流程：邁向 AI 原生企業
目錄
自動化的優缺點
如何將電子表格轉換為應用程序
超自動化入門
自純手動流程時代以來，我們的業務已經走了很長一段路。畢竟，這些天你在工作中投入了多少紙張？
在這個正在進行的關于讓您的企業為 AI 革命做好準備的系列中，我們已經介紹了手動流程如何為我們提供了良好的服務，并且在某些情況下電子表格仍然占有一席之地。
但這些過程有局限性和風險。隨著我們攀登流程成熟度階梯 （PML），我們從手動流程過渡到自動化流程。
自動化在我們邁向人工智能的旅程中至關重要，人工智能有望改變企業和行業。本文將深入探討自動化流程，在探索多云復合流程和應用程序的同時討論其優缺點。
01 自動化的優勢
自動化流程有很多好處。其中最重要的是提高效率。自動化使企業能夠更快、更準確地完成任務，從而節省成本并提高生產力。
此外，數據和流程自動化可以釋放員工的時間，使他們能夠專注于需要人類判斷、創造力或同理心的高價值任務。
另一個積極因素是減少了錯誤。人為是手動流程中錯誤的常見原因。通過自動化流程，企業可以減少出錯的可能性并提高其整體運營質量。
自動化還可以帶來更好的可擴展性。隨著業務的增長，手動流程可能變得越來越難以管理。自動化流程可以更有效地擴展，使企業能夠處理增加的工作負載并繼續增長。
最后，自動化為人工智能的采用提供了堅實的基礎。通過自動化流程，企業可以更有效地收集和分析數據，這對于訓練人工智能算法和實施機器學習技術至關重要。
02 自動化的缺點
盡管自動化有很多優點，但它也有缺點。主要問題之一是實施自動化系統的初始成本。雖然長期利益往往超過這些成本，但企業可能需要幫助來證明前期投資的合理性。
另一個是潛在的失業。隨著自動化變得越來越普遍，一些工人可能會發現他們的角色變得過時了。企業必須平衡自動化的好處和對員工的影響。當我們衡量人工智能的潛在影響時尤其如此。
此外，自動化系統可能容易受到故障或漏洞的影響。雖然自動化減少了人為錯誤，但它也可能帶來新的風險，例如網絡攻擊或技術故障。企業必須采取措施確保其自動化流程的安全性和可靠性。
我們建議盡可能多地自動化您的流程。但是，無論您是否選擇自動化流程，以數字格式提供數據都很重要，這樣它就可以用于為數據饑渴的 AI 模型和系統提供數據。
記錄和維護流程的每一步也至關重要，因為即使是最簡單的流程也會隨著時間的推移而變得復雜。
03 康威定律和跨云復雜性的自動化
如果企業很復雜，那么假設業務流程也可能如此可能并不為過。畢竟，康威定律告訴我們，組織的結構直接影響其系統和流程。企業越復雜，流程、應用程序和服務就越復雜。雖然自動化可以使復雜的系統高效運行，但它也可以創建抽象層，使系統中的錯誤難以跟蹤。
例如，復雜的組織通常依賴于跨多個云平臺托管的各種應用程序和服務。這種方法稱為多云計算。多云復合流程和應用程序涉及集成和編排來自多個云平臺和本地終結點的服務。
為了成功實施多云復合流程和應用程序，企業需要基于云的現代中間件，以便輕松連接應用程序和服務的混合（本地和云原生）端點。該中間件充當各種應用程序和服務之間的管道，使它們能夠無縫通信和共享數據。
基于云的現代中間件為企業提供了靈活性和敏捷性，以適應不斷變化的業務需求并使用新技術。它還有助于降低跨多個云或本地平臺管理和集成應用程序和服務的復雜性。這使得企業更容易專注于創新和增長。
多云復合流程的一個關鍵方面是通過 API 公開或抽象流程或數據。對于外行，API 是應用程序編程接口的首字母縮寫。API 可以公開或抽象一組協議、進程和函數，這些協議、進程和函數允許不同的軟件相互通信和共享數據。
暴露 API 使數據能夠在另一個進程、應用程序或服務中使用。這通常是通過提供終結點（像 URL 這樣的連接）以及預期行為或請求的數據輸出來完成的。通過抽象 API，例程和流程的詳細信息對使用者是隱藏的。使用者從 API“調用”中獲取所需的特定數據，但提供程序會限制訪問并可以隱藏進程詳細信息。公開或抽象 API 的這種組合旨在提供預期的結果，無論人們尋求數據還是功能。
API 使不同的軟件應用程序能夠交互，允許企業通過組合來自現有應用程序和服務的數據來創建新的創新服務。強大的集成和自動化平臺允許用戶創建新的 API 或公開現有 API，以便其他調用方（人或機器）可以使用這些抽象為數據管道提供有意義的值。此外，訪問可以（并且應該）由 API 網關或 API 管理 （APIIM） 平臺或模塊管理。這樣，您可以針對誰有權訪問您的 API、他們可以訪問哪些 API 以及在一段時間內訪問這些 API 的頻率制定規則。
通過 API 提供流程和數據，企業可以更有效地自動化和集成其運營，從而提高效率和協作。API 還有助于新應用程序和服務的開發，因為開發人員可以在現有功能的基礎上進行構建，而無需從頭開始。
04 如何自動化電子表格？
...并增強數據能力。
我們之前關于手動流程的文章側重于將簡單的電子表格轉換為數據庫。回想一下，電子表格非常適合單獨使用，但對于企業信息系統來說卻很差。讓我們重溫該示例，以更深入地了解如何將電子表格轉換為其他自動化流程可以輕松訪問數據的端點。有幾種方法可以自動執行電子表格：
1. 將電子表格公開為數據庫
2. 將電子表格遷移到數據庫中
3. 將電子表格變成一個成熟的應用程序
使用電子表格作為數據庫
將電子表格轉換為端點意味著它成為各種數據庫（但不是正式意義上的數據庫）。企業可以使用Excel API等工具向其他應用程序和服務公開電子表格數據Microsoft。這使其他自動化流程無需手動干預即可讀取、寫入或更新電子表格中的數據。
例如，每當下新訂單時，庫存管理系統可以自動更新電子表格中的庫存，或者客戶關系管理 （CRM） 系統可以使用新客戶信息自動更新電子表格。可以直接在電子表格中訪問數據，也可以從電子表格訪問數據，就好像它是企業記錄信息系統一樣。人類協作的進入門檻很低，因為我們一直在使用電子表格，而且也具有成本效益。
快樂的日子，對吧？錯！
電子表格直接暴露給其他應用程序，就好像它是企業記錄系統一樣是一個壞主意 - 如果它是自動化的，那就更糟了。與企業級數據庫不同，電子表格在構建時不具備數據完整性、速度、彈性、可擴展性和安全性。
如果數據對業務至關重要，請構建數據庫，創建邏輯架構，然后將數據從電子表格遷移到數據庫。
將電子表格遷移到數據庫
將電子表格遷移到數據庫中是一種更實用的方法，可以使其成為企業級記錄系統。與其直接向其他應用程序公開電子表格的 API，不如將電子表格的結構映射到實際數據庫中。由于數據持久保存在企業級分類賬中，每筆交易（即兩個或多個系統之間記錄的信息交換）都會寫入分類賬。
無論您的電子表格是變成傳統的關系文檔還是任何其他類型的數據庫，從該數據庫寫入或檢索的數據都是企業級的。
一旦這些信息被存儲起來，只有想象力、治理、安全、時間和資源成為可能性藝術的障礙。
實現電子表格到數據庫的轉換的方式會有所不同。某些過程可能很簡單，例如映射電子表格的標頭以形成一個或多個數據庫表列的架構。其他人將需要大量的思想、精力、時間和資源，這需要多個利益相關者的參與。
在每種情況下，您都必須查看當前（按原樣）交換數據的過程和所需的（將來）過程。您必須仔細考慮數據如何與其他應用程序交互，尤其是在該過程自動化時。然后，您需要查看兩者之間的差距，并決定如何從當前狀態到未來狀態進行權衡。
將電子表格遷移到數據庫對于自動化流程至關重要。在創建、交換和更新數據和架構時，注入智能和您所做的一切至關重要。以下是七個關鍵要點：
①分析和準備數據：
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查看電子表格數據，確保其結構良好且一致
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識別差異、缺失值或重復項，并根據需要清理數據
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確定電子表格中每一列的適當數據類型和格式，同時考慮目標數據庫的要求
②選擇正確的數據庫平臺：
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根據可擴展性、性能、安全性和與第三方系統集成的便利性評估各種數據庫平臺
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選擇數據庫平臺時，請考慮組織的基礎結構、資源和專業知識
③設計數據庫架構：
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創建表示電子表格數據的結構和關系的架構
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定義表、列、主鍵、外鍵和索引，確保它們與步驟 1 中標識的數據類型和格式一致
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考慮任何未來的數據要求以及規范化或非規范化的需求，以優化性能和可維護性
④導入數據：
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將電子表格數據導出為中間格式，例如 CSV、XML 或 JSON
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使用特定于數據庫的工具、導入向導或自定義腳本將數據從中間格式導入到目標數據庫中
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通過對數據庫運行查詢和檢查來驗證數據是否已正確導入
⑤配置第三方系統的訪問權限：
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在數據庫中設置適當的用戶帳戶、角色和權限，以控制來自第三方系統的訪問
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實施任何必要的身份驗證和授權機制以確保安全訪問
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為第三方系統提供連接字符串、API 或其他接口以與數據庫交互
⑥測試和驗證遷移：
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執行全面測試，以確保遷移的數據準確、一致且可供預期的第三方系統訪問
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驗證數據庫在新環境中的性能、穩定性和安全性
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解決測試和驗證期間出現的任何問題或疑慮，根據需要進行調整
⑦監視和維護數據庫：
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建立持續的監視和維護流程，以確保數據庫保持性能、安全性和最新狀態
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實施備份和恢復策略以保護數據
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隨時了解所選數據庫平臺的更新和改進，并根據需要應用它們來優化系統
從數據庫到應用程序和無限的自動化可能性
世界是你的牡蠣，你的信息保存在企業級數據庫中。
想象一下，如果您可以為您的貿易伙伴提供一個應用程序，允許他們輕松上傳任何格式的數據（包括電子表格，還有 PDF 和許多其他類型的文檔）？如果此應用程序可以解析文件，檢查它是否存在任何安全威脅，并查找自上次上傳以來對其結構（元數據）或其中包含的數據的任何更改，該怎么辦？如何提供 Web 界面、儀表板、唯一登錄名和 API 來存儲數據并以您認為不可能的方式訪問數據？
嗯，這不僅是可能的，而且今天比以往任何時候都更不復雜，更省時，而且更實惠。將數據安全地保存在數據庫中，可以用它做很多事情。以下是自動化流程的十種方法，因為您的數據位于數據庫中：
①蜜蜂屬：應用程序編程接口 （API） 提供了一種與數據和服務交互的結構化方式，允許自動化流程訪問和操作存儲在數據庫中的數據。
②直接數據庫查詢：自動化進程可以通過直接針對數據庫執行 SQL（結構化查詢語言）或其他查詢語言來訪問數據。
③數據庫觸發器： 為響應特定數據庫事件而自動執行的預定義操作。自動化流程可以利用觸發器對數據庫中發生的數據更改或事件執行操作。
④數據轉換：消息隊列、數據集成平臺或 ETL（提取、轉換、加載）工具等中間件組件連接到數據庫并在系統之間移動數據。自動化流程可以使用這些中間件組件來訪問和操作數據庫中的數據。
⑤數據導出/導入：自動化過程可以將數據庫中的數據導出為文件格式（例如，CSV，JSON，XML），然后將其導入另一個系統或應用程序進行處理。
⑥SaaS應用： 作為數據庫的替代方法，電子表格標頭可以映射到 SaaS 應用程序的對象字段。SaaS 應用程序是一個記錄系統，它有一個持久的數據存儲，這是一個嵌入式數據庫。
⑦網絡鉤子/偵聽器：Webhook 是用戶定義的 HTTP 回調，允許在數據庫中發生特定事件或數據更改時通知自動化進程。然后，這些進程訪問相關數據以進行進一步處理。
⑧嵌入式數據庫：一些應用程序直接在應用程序中嵌入數據庫，無需外部連接或 API，即可提供對自動化流程的無縫數據訪問。此方法在移動和桌面應用程序中很常見。
⑨遠程過程調用 （RPC）：這些允許自動化進程調用遠程系統上的函數或過程，然后遠程系統可以訪問和操作存儲在數據庫中的數據。這樣可以更直接、更高效地與數據交互。
⑩數據流：Apache Kafka、Amazon Kinesis、Pulsar、Solace 等技術在數據庫和自動化流程之間實時移動數據。此方法有利于事件驅動的體系結構和實時分析。
像數環通這樣的基于云的現代集成和自動化平臺可以與駐留在數據庫中的數據流進行交互并實現自動化。
無論您是想創建簡單的接口以允許端點從數據庫中寫入或檢索數據，還是要構建具有許多花里胡哨的花哨的自主開發應用程序，在數據庫中擁有數據都可以使您處于可以自動化的位置。
05 自動化是人工智能的基礎
自動化是邁向人工智能的關鍵一步。人工智能有望通過使企業能夠做出更明智的決策、改善客戶體驗并優化運營來徹底改變企業。然而，實現這些優勢需要自動化流程的堅實基礎。
自動化流程使企業能夠收集和分析大量數據，這對于訓練人工智能算法和實施機器學習技術至關重要。通過自動化流程，企業可以確保其數據準確、完整和最新，使其成為人工智能系統的寶貴資源。
此外，自動化可幫助企業從基于規則的流程過渡到更先進的人工智能技術。我們將在本系列的下一篇文章中更詳細地討論這些智能流程。
隨著流程變得更加自動化，企業可以開始結合機器學習算法來識別模式并根據歷史數據進行預測。這使企業能夠超越簡單的自動化，并充分利用人工智能的全部力量。
06 超自動化：邁向 AI 原生企業
隨著我們深入研究自動化世界，重要的是要觸及一個將自動化提升到新高度的新興概念——超自動化。超自動化結合了多種先進技術，旨在實現整個端到端流程的自動化，而不僅僅是單個任務。通過集成 AI、機器學習、機器人流程自動化 （RPA）、智能文檔處理 （IDP） 和智能業務流程管理 （iBPM），超自動化使企業變得更加敏捷、高效和有彈性。
雖然本文主要關注從手動流程到自動化流程的過渡，但值得注意的是，旅程并不止于此。接下來，我們對流程成熟度階梯的探索將花時間通過智能流程的視角來解決超自動化問題，更詳細地探討其潛在優勢、挑戰和實際應用。
自動化是邁向人工智能之旅的重要組成部分。通過自動化流程，企業可以提高效率，減少錯誤，并為更高級的人工智能應用奠定基礎。同時，企業必須意識到自動化的潛在缺點，并采取措施減輕這些風險。通過使用多云復合流程和應用程序；基于云的現代中間件和 API，企業可以利用自動化的全部潛力，走上真正的數字化轉型之路，邁向 AI 原生企業。
請繼續關注本博客系列的第四部分，我們將在其中討論智能流程。
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