自动化流程：迈向 AI 原生企业
目录
自动化的优缺点
如何将电子表格转换为应用程序
超自动化入门
自纯手动流程时代以来，我们的业务已经走了很长一段路。毕竟，这些天你在工作中投入了多少纸张？
在这个正在进行的关于让您的企业为 AI 革命做好准备的系列中，我们已经介绍了手动流程如何为我们提供了良好的服务，并且在某些情况下电子表格仍然占有一席之地。
但这些过程有局限性和风险。随着我们攀登流程成熟度阶梯 （PML），我们从手动流程过渡到自动化流程。
自动化在我们迈向人工智能的旅程中至关重要，人工智能有望改变企业和行业。本文将深入探讨自动化流程，在探索多云复合流程和应用程序的同时讨论其优缺点。
01 自动化的优势
自动化流程有很多好处。其中最重要的是提高效率。自动化使企业能够更快、更准确地完成任务，从而节省成本并提高生产力。
此外，数据和流程自动化可以释放员工的时间，使他们能够专注于需要人类判断、创造力或同理心的高价值任务。
另一个积极因素是减少了错误。人为是手动流程中错误的常见原因。通过自动化流程，企业可以减少出错的可能性并提高其整体运营质量。
自动化还可以带来更好的可扩展性。随着业务的增长，手动流程可能变得越来越难以管理。自动化流程可以更有效地扩展，使企业能够处理增加的工作负载并继续增长。
最后，自动化为人工智能的采用提供了坚实的基础。通过自动化流程，企业可以更有效地收集和分析数据，这对于训练人工智能算法和实施机器学习技术至关重要。
02 自动化的缺点
尽管自动化有很多优点，但它也有缺点。主要问题之一是实施自动化系统的初始成本。虽然长期利益往往超过这些成本，但企业可能需要帮助来证明前期投资的合理性。
另一个是潜在的失业。随着自动化变得越来越普遍，一些工人可能会发现他们的角色变得过时了。企业必须平衡自动化的好处和对员工的影响。当我们衡量人工智能的潜在影响时尤其如此。
此外，自动化系统可能容易受到故障或漏洞的影响。虽然自动化减少了人为错误，但它也可能带来新的风险，例如网络攻击或技术故障。企业必须采取措施确保其自动化流程的安全性和可靠性。
我们建议尽可能多地自动化您的流程。但是，无论您是否选择自动化流程，以数字格式提供数据都很重要，这样它就可以用于为数据饥渴的 AI 模型和系统提供数据。
记录和维护流程的每一步也至关重要，因为即使是最简单的流程也会随着时间的推移而变得复杂。
03 康威定律和跨云复杂性的自动化
如果企业很复杂，那么假设业务流程也可能如此可能并不为过。毕竟，康威定律告诉我们，组织的结构直接影响其系统和流程。企业越复杂，流程、应用程序和服务就越复杂。虽然自动化可以使复杂的系统高效运行，但它也可以创建抽象层，使系统中的错误难以跟踪。
例如，复杂的组织通常依赖于跨多个云平台托管的各种应用程序和服务。这种方法称为多云计算。多云复合流程和应用程序涉及集成和编排来自多个云平台和本地终结点的服务。
为了成功实施多云复合流程和应用程序，企业需要基于云的现代中间件，以便轻松连接应用程序和服务的混合（本地和云原生）端点。该中间件充当各种应用程序和服务之间的管道，使它们能够无缝通信和共享数据。
基于云的现代中间件为企业提供了灵活性和敏捷性，以适应不断变化的业务需求并使用新技术。它还有助于降低跨多个云或本地平台管理和集成应用程序和服务的复杂性。这使得企业更容易专注于创新和增长。
多云复合流程的一个关键方面是通过 API 公开或抽象流程或数据。对于外行，API 是应用程序编程接口的首字母缩写。API 可以公开或抽象一组协议、进程和函数，这些协议、进程和函数允许不同的软件相互通信和共享数据。
暴露 API 使数据能够在另一个进程、应用程序或服务中使用。这通常是通过提供终结点（像 URL 这样的连接）以及预期行为或请求的数据输出来完成的。通过抽象 API，例程和流程的详细信息对使用者是隐藏的。使用者从 API“调用”中获取所需的特定数据，但提供程序会限制访问并可以隐藏进程详细信息。公开或抽象 API 的这种组合旨在提供预期的结果，无论人们寻求数据还是功能。
API 使不同的软件应用程序能够交互，允许企业通过组合来自现有应用程序和服务的数据来创建新的创新服务。强大的集成和自动化平台允许用户创建新的 API 或公开现有 API，以便其他调用方（人或机器）可以使用这些抽象为数据管道提供有意义的值。此外，访问可以（并且应该）由 API 网关或 API 管理 （APIIM） 平台或模块管理。这样，您可以针对谁有权访问您的 API、他们可以访问哪些 API 以及在一段时间内访问这些 API 的频率制定规则。
通过 API 提供流程和数据，企业可以更有效地自动化和集成其运营，从而提高效率和协作。API 还有助于新应用程序和服务的开发，因为开发人员可以在现有功能的基础上进行构建，而无需从头开始。
04 如何自动化电子表格？
...并增强数据能力。
我们之前关于手动流程的文章侧重于将简单的电子表格转换为数据库。回想一下，电子表格非常适合单独使用，但对于企业信息系统来说却很差。让我们重温该示例，以更深入地了解如何将电子表格转换为其他自动化流程可以轻松访问数据的端点。有几种方法可以自动执行电子表格：
1. 将电子表格公开为数据库
2. 将电子表格迁移到数据库中
3. 将电子表格变成一个成熟的应用程序
使用电子表格作为数据库
将电子表格转换为端点意味着它成为各种数据库（但不是正式意义上的数据库）。企业可以使用Excel API等工具向其他应用程序和服务公开电子表格数据Microsoft。这使其他自动化流程无需手动干预即可读取、写入或更新电子表格中的数据。
例如，每当下新订单时，库存管理系统可以自动更新电子表格中的库存，或者客户关系管理 （CRM） 系统可以使用新客户信息自动更新电子表格。可以直接在电子表格中访问数据，也可以从电子表格访问数据，就好像它是企业记录信息系统一样。人类协作的进入门槛很低，因为我们一直在使用电子表格，而且也具有成本效益。
快乐的日子，对吧？错！
电子表格直接暴露给其他应用程序，就好像它是企业记录系统一样是一个坏主意 - 如果它是自动化的，那就更糟了。与企业级数据库不同，电子表格在构建时不具备数据完整性、速度、弹性、可扩展性和安全性。
如果数据对业务至关重要，请构建数据库，创建逻辑架构，然后将数据从电子表格迁移到数据库。
将电子表格迁移到数据库
将电子表格迁移到数据库中是一种更实用的方法，可以使其成为企业级记录系统。与其直接向其他应用程序公开电子表格的 API，不如将电子表格的结构映射到实际数据库中。由于数据持久保存在企业级分类账中，每笔交易（即两个或多个系统之间记录的信息交换）都会写入分类账。
无论您的电子表格是变成传统的关系文档还是任何其他类型的数据库，从该数据库写入或检索的数据都是企业级的。
一旦这些信息被存储起来，只有想象力、治理、安全、时间和资源成为可能性艺术的障碍。
实现电子表格到数据库的转换的方式会有所不同。某些过程可能很简单，例如映射电子表格的标头以形成一个或多个数据库表列的架构。其他人将需要大量的思想、精力、时间和资源，这需要多个利益相关者的参与。
在每种情况下，您都必须查看当前（按原样）交换数据的过程和所需的（将来）过程。您必须仔细考虑数据如何与其他应用程序交互，尤其是在该过程自动化时。然后，您需要查看两者之间的差距，并决定如何从当前状态到未来状态进行权衡。
将电子表格迁移到数据库对于自动化流程至关重要。在创建、交换和更新数据和架构时，注入智能和您所做的一切至关重要。以下是七个关键要点：
①分析和准备数据：
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查看电子表格数据，确保其结构良好且一致
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识别差异、缺失值或重复项，并根据需要清理数据
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确定电子表格中每一列的适当数据类型和格式，同时考虑目标数据库的要求
②选择正确的数据库平台：
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根据可扩展性、性能、安全性和与第三方系统集成的便利性评估各种数据库平台
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选择数据库平台时，请考虑组织的基础结构、资源和专业知识
③设计数据库架构：
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创建表示电子表格数据的结构和关系的架构
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定义表、列、主键、外键和索引，确保它们与步骤 1 中标识的数据类型和格式一致
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考虑任何未来的数据要求以及规范化或非规范化的需求，以优化性能和可维护性
④导入数据：
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将电子表格数据导出为中间格式，例如 CSV、XML 或 JSON
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使用特定于数据库的工具、导入向导或自定义脚本将数据从中间格式导入到目标数据库中
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通过对数据库运行查询和检查来验证数据是否已正确导入
⑤配置第三方系统的访问权限：
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在数据库中设置适当的用户帐户、角色和权限，以控制来自第三方系统的访问
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实施任何必要的身份验证和授权机制以确保安全访问
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为第三方系统提供连接字符串、API 或其他接口以与数据库交互
⑥测试和验证迁移：
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执行全面测试，以确保迁移的数据准确、一致且可供预期的第三方系统访问
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验证数据库在新环境中的性能、稳定性和安全性
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解决测试和验证期间出现的任何问题或疑虑，根据需要进行调整
⑦监视和维护数据库：
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建立持续的监视和维护流程，以确保数据库保持性能、安全性和最新状态
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实施备份和恢复策略以保护数据
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随时了解所选数据库平台的更新和改进，并根据需要应用它们来优化系统
从数据库到应用程序和无限的自动化可能性
世界是你的牡蛎，你的信息保存在企业级数据库中。
想象一下，如果您可以为您的贸易伙伴提供一个应用程序，允许他们轻松上传任何格式的数据（包括电子表格，还有 PDF 和许多其他类型的文档）？如果此应用程序可以解析文件，检查它是否存在任何安全威胁，并查找自上次上传以来对其结构（元数据）或其中包含的数据的任何更改，该怎么办？如何提供 Web 界面、仪表板、唯一登录名和 API 来存储数据并以您认为不可能的方式访问数据？
嗯，这不仅是可能的，而且今天比以往任何时候都更不复杂，更省时，而且更实惠。将数据安全地保存在数据库中，可以用它做很多事情。以下是自动化流程的十种方法，因为您的数据位于数据库中：
①蜜蜂属：应用程序编程接口 （API） 提供了一种与数据和服务交互的结构化方式，允许自动化流程访问和操作存储在数据库中的数据。
②直接数据库查询：自动化进程可以通过直接针对数据库执行 SQL（结构化查询语言）或其他查询语言来访问数据。
③数据库触发器： 为响应特定数据库事件而自动执行的预定义操作。自动化流程可以利用触发器对数据库中发生的数据更改或事件执行操作。
④数据转换：消息队列、数据集成平台或 ETL（提取、转换、加载）工具等中间件组件连接到数据库并在系统之间移动数据。自动化流程可以使用这些中间件组件来访问和操作数据库中的数据。
⑤数据导出/导入：自动化过程可以将数据库中的数据导出为文件格式（例如，CSV，JSON，XML），然后将其导入另一个系统或应用程序进行处理。
⑥SaaS应用： 作为数据库的替代方法，电子表格标头可以映射到 SaaS 应用程序的对象字段。SaaS 应用程序是一个记录系统，它有一个持久的数据存储，这是一个嵌入式数据库。
⑦网络钩子/侦听器：Webhook 是用户定义的 HTTP 回调，允许在数据库中发生特定事件或数据更改时通知自动化进程。然后，这些进程访问相关数据以进行进一步处理。
⑧嵌入式数据库：一些应用程序直接在应用程序中嵌入数据库，无需外部连接或 API，即可提供对自动化流程的无缝数据访问。此方法在移动和桌面应用程序中很常见。
⑨远程过程调用 （RPC）：这些允许自动化进程调用远程系统上的函数或过程，然后远程系统可以访问和操作存储在数据库中的数据。这样可以更直接、更高效地与数据交互。
⑩数据流：Apache Kafka、Amazon Kinesis、Pulsar、Solace 等技术在数据库和自动化流程之间实时移动数据。此方法有利于事件驱动的体系结构和实时分析。
像数环通这样的基于云的现代集成和自动化平台可以与驻留在数据库中的数据流进行交互并实现自动化。
无论您是想创建简单的接口以允许端点从数据库中写入或检索数据，还是要构建具有许多花里胡哨的花哨的自主开发应用程序，在数据库中拥有数据都可以使您处于可以自动化的位置。
05 自动化是人工智能的基础
自动化是迈向人工智能的关键一步。人工智能有望通过使企业能够做出更明智的决策、改善客户体验并优化运营来彻底改变企业。然而，实现这些优势需要自动化流程的坚实基础。
自动化流程使企业能够收集和分析大量数据，这对于训练人工智能算法和实施机器学习技术至关重要。通过自动化流程，企业可以确保其数据准确、完整和最新，使其成为人工智能系统的宝贵资源。
此外，自动化可帮助企业从基于规则的流程过渡到更先进的人工智能技术。我们将在本系列的下一篇文章中更详细地讨论这些智能流程。
随着流程变得更加自动化，企业可以开始结合机器学习算法来识别模式并根据历史数据进行预测。这使企业能够超越简单的自动化，并充分利用人工智能的全部力量。
06 超自动化：迈向 AI 原生企业
随着我们深入研究自动化世界，重要的是要触及一个将自动化提升到新高度的新兴概念——超自动化。超自动化结合了多种先进技术，旨在实现整个端到端流程的自动化，而不仅仅是单个任务。通过集成 AI、机器学习、机器人流程自动化 （RPA）、智能文档处理 （IDP） 和智能业务流程管理 （iBPM），超自动化使企业变得更加敏捷、高效和有弹性。
虽然本文主要关注从手动流程到自动化流程的过渡，但值得注意的是，旅程并不止于此。接下来，我们对流程成熟度阶梯的探索将花时间通过智能流程的视角来解决超自动化问题，更详细地探讨其潜在优势、挑战和实际应用。
自动化是迈向人工智能之旅的重要组成部分。通过自动化流程，企业可以提高效率，减少错误，并为更高级的人工智能应用奠定基础。同时，企业必须意识到自动化的潜在缺点，并采取措施减轻这些风险。通过使用多云复合流程和应用程序；基于云的现代中间件和 API，企业可以利用自动化的全部潜力，走上真正的数字化转型之路，迈向 AI 原生企业。
请继续关注本博客系列的第四部分，我们将在其中讨论智能流程。
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