Workflows

Workflows sind leistungsstarke Tools, die es dir ermöglichen, Abläufe und Prozesse in der DataEngine zu automatisieren. In diesem Beitrag werden wir uns detailliert mit der Verwendung von Workflows beschäftigen, um sicherzustellen, dass du diese Funktion bestmöglich nutzen kannst.

Bevor wir in die Tiefe gehen, werfen wir einen Blick auf die grundlegenden Einstellungen für Workflows. Dabei betrachten wir Aspekte wie den Namen des Workflows, das zugehörige Workflow-Modul und die Auslöseoptionen. Workflows können in verschiedenen Szenarien aktiviert werden, einschließlich „Immer“, „Nur beim Speichern“ und „Nur im Scheduler“. Wähle die Option, die am besten zu deinen Anforderungen passt. Du kannst auch festlegen, ob der Workflow wiederholt ausgeführt werden soll und ob er bei Importvorgängen oder für alle Datensätze, nur für geänderte Datensätze oder nur für neue Datensätze ausgelöst werden soll.

Zusätzlich dazu bietet das Feld „Workflow Order“ die Möglichkeit, die Reihenfolge der Workflows zu bestimmen. Dabei werden kleinere Zahlen zuerst ausgeführt, gefolgt von höheren Zahlen. Dies ist besonders wichtig, wenn Workflows aufeinander aufbauen, und die Reihenfolge der Ausführung relevant ist. Darüber hinaus kannst du festlegen, ob bei dem Datensatz das „Date Modified“-Datum neugesetzt werden soll. Diese Option sollte im Normalfall aktiviert bleiben und betrifft nur Workflows, die durch den Scheduler bearbeitet werden.

Ein Workflow kann durch den Scheduler aufgerufen werden, wobei dieser in der Regel jede Minuten ausgeführt wird. Es besteht auch die Option, einen individuellen Scheduler anzulegen, mit der Funktion „Process AOW Workflow (Custom In Scheduler)“. Dieser kann dann bei der Konfiguration des Workflows unter „Run“ ausgewählt werden. Workflows, die auf einen benutzerdefinierten Scheduler laufen, werden ausschließlich dann ausgeführt, wenn dieser spezielle Scheduler aktiv ist; andernfalls erfolgt keine Auslösung. Ein praktisches Beispiel hierfür wäre ein Scheduler, der einmal wöchentlich eine Berechnung für alle Datensätze durchführt. In solchen Fällen ist es ratsam, die Option „Update Date Modified“ zu deaktivieren.

Du kannst hier weitere Informationen über Customer Scheduler finden: Scheduler

Die Ausführung eines Workflows wird durch Bedingungen gesteuert. Du kannst Bedingungen basierend auf Feldern, Werten und Operationen erstellen. Es stehen verschiedene logische Operatoren zur Verfügung, um Bedingungen zu kombinieren. So kannst du genau festlegen, wann der Workflow ausgelöst werden soll. Du hast die Möglichkeit, mehrere Bedingungen miteinander zu verknüpfen, um deine Workflow-Logik präzise zu gestalten.

Wichtig: Bedingungen sind immer mit UND verknüpft. Eine ODER Verknüpfung kann innerhalb eines Workflows nicht abgebildet werden.

Ein wichtiger Aspekt bei der Workflow-Erstellung ist die Relation Matching Logic. Wenn eine Bedingung ein Feld aus einer 1:n-Beziehung enthält, kannst du festlegen, ob die Bedingung für „mindestens ein“ oder „alle“ Datensätze in dieser Beziehung gelten soll. Diese Option ermöglicht eine fein abgestimmte Steuerung der Workflow-Logik, abhängig von den Beziehungen zwischen den Datensätzen.

In Workflows kann es vorkommen, dass du Datumsangaben verarbeiten möchtest. Hier ist es wichtig zu beachten, dass leere Datumsangaben immer mit NULL verglichen werden sollten. Diese Praxis gewährleistet die korrekte Ausführung deiner Workflow-Logik.

In den Bedingungen sind folgende Typen als Vergleich möglich:

• Wert
  Hier kann gegen eine bestimmten Wert geprüft werden, der im Feld Wert eingetragen werden sollte.
• Feld
  Bei einem Feld, wählt man ein bestimmtes Feld aus und prüft die Bedingungen gegen das Feld
• Beliebige Änderung
  Bei beliebiger Änderung wird geprüft, ob das Feld seit der letzten Sicherung geändert wurde. Dabei ist zu beachten, dass die letzte Sicherung ausschlaggebend ist. Es ist daher nicht ratsam, die Bedingung in einem Workflow zu verwenden, wenn andere Workflows den Datensatz bereits verändert haben. In diesem Fall würde keine Änderung erkannt werden.

Jetzt, da wir die Grundlagen abgedeckt haben, werfen wir einen Blick auf die verschiedenen Aktionen, die in Workflows ausgeführt werden können. Die DataEngine bietet eine breite Palette von Aktionen, darunter:

• Datensatz erstellen: Erstellen von Datensätzen in der DataEngine. Dokumentation
• Datensatz ändern: Ändern von Datensätzen in der DataEngine. Dokumentation
• Lookup: Suchen von Datensätzen, um Beziehungen zu erstellen. Dokumentation
• E-Mail senden: Senden von E-Mails. Dokumentation
• Calculated Fields: Berechnen von Feldwerten basierend auf anderen Feldern. Dokumentation
• Trigger Hub Sync: Auslösen einer Hub-Synchronisierung. Dokumentation
• DeepL-Übersetzung: Übersetzen von Textinhalten mithilfe von DeepL. Dokumentation
• Datensatz löschen: Löschen von Datensätzen. Dokumentation
• JSON Path: Extrahieren von Daten aus JSON-Strukturen. Dokumentation
• JSON Array Aufteilen/Zusammenführen: Daten aus einem JSON-Array in beziehungstehende Datensätze aufteilen/zusammenführen. Dokumentation
• OpenAI: Interaktion mit OpenAI. Dokumentation
• Azure OpenAI: Datenschutzkonforme Interaktion mit OpenAI. Dokumentation

Diese vielfältigen Aktionen ermöglichen es dir, eine breite Palette von Automatisierungen und Integrationen in deinen Workflows umzusetzen.