Seminar ProcessMaker Datenmodellierung, Collections und Data Connectors

Inhaltsverzeichnis

• Beschreibung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Kompetenzziele
• Seminarinhalte
• Praxisübungen

Beschreibung

Das Seminar behandelt die fachliche und technische Datenbasis automatisierter Prozesse. Im Mittelpunkt stehen Datenmodelle, Collections, Datentypen, Referenzdaten, Connector-Ressourcen, Eingangs- und Ausgangsmapping, Validierung und Fehlerbehandlung.

Zielgruppe

Geeignet für Teams, die Prozesse nicht nur modellieren, sondern mit konsistenten Daten, Referenzlisten, externen Systemen und nachvollziehbaren Datenflüssen betreiben müssen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Process Design; Verständnis für Datenfelder, Tabellen, JSON-Strukturen oder Schnittstellen ist hilfreich

Kompetenzziele

Die Teilnehmenden können Datenanforderungen analysieren, Collections strukturieren, Connectoren in Workflows verwenden, Ein- und Ausgangsdaten mappen und typische Datenqualitätsprobleme systematisch behandeln.

Seminarinhalte

Kapitel 1: Fachliches Datenmodell erstellen

Inhaltsverzeichnis: Entitäten und Attribute; Pflichtfelder; Referenzdaten; Lebenszyklus von Prozessdaten

Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Fachobjekte aus dem Prozessmodell ableiten.
2. Attribute je Fachobjekt definieren.
3. Pflicht- und optionale Felder trennen.
4. Datenherkunft und Verantwortlichkeit dokumentieren.

Kapitel 2: Collections planen und nutzen

Inhaltsverzeichnis: Collection-Struktur; Create-, View- und Edit-Sichten; Berechtigungen; Datenpflege

Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Collection anlegen.
2. Felder und Datentypen definieren.
3. Geeignete Masken für Pflege und Anzeige zuordnen.
4. Zugriff anhand Rollenmodell prüfen.

Kapitel 3: Data Connectors konfigurieren

Inhaltsverzeichnis: Connector-Zweck; Ressourcen; Parameter; Header und Body; Antwortdaten

Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Datensystem fachlich beschreiben.
2. Ressource für Lesen, Erstellen oder Aktualisieren auswählen.
3. Eingangsparameter zu Prozessvariablen mappen.
4. Antwortdaten in eine strukturierte Variable schreiben.

Kapitel 4: Mapping, Validierung und Fehlerbehandlung

Inhaltsverzeichnis: JSON-Pfade; Defaultwerte; Pflichtprüfungen; Fehlerpfade; Testdaten

Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Beispieldaten vorbereiten.
2. Ausgangsvariablen definieren.
3. Antwortstruktur gegen erwartete Felder prüfen.
4. Fehlerfall über kontrollierten Prozesspfad behandeln.

Kapitel 5: Datenqualität im Betrieb sichern

Inhaltsverzeichnis: Namenskonventionen; Datenverantwortung; Änderungskontrolle; Test- und Freigabeprozess

Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Datenfeldkatalog erstellen.
2. Änderungen an Feldern dokumentieren.
3. Regressionstest für betroffene Screens und Connectoren durchführen.
4. Freigabe durch Fachbereich und IT dokumentieren.

Praxisübungen

1. Datenmodell für einen Anfrageprozess erstellen.
2. Collection mit Pflege- und Anzeigeanforderungen entwerfen.
3. Connector-Aufruf mit Ein- und Ausgangsmapping simulieren.
4. Fehlerfall und Validierungsregel in den Workflow integrieren.