Læs om vores opdateringsplaner heri.

Systemer demonstrerer automatiseret adfærd ved at gøre det muligt for forretningen at opfylde nøglemål og målsætninger hurtigere og på en skala. Sund automatisering gør det muligt for brugere at fokusere på arbejde af høj værdi og reducerer tid, der bruges på gentagne manuelle opgaver eller kompleks dataindtastning.

Ofte betyder automatisering oversættelse af forretningsprocesser fra en form til en anden: fra papirbaseret formular til digital form, fra et gammelt system til et nyt. Med hver forretningsprocesoversættelse kommer der en mulighed for transformation.

Transformation handler ikke om at bruge nye teknologier til at introducere forstyrrende og forvirrende ændringer for brugere. Transformation handler om at oprette enklere måder, hvorpå arbejdet kan udføres, gøre det muligt for forretningen at vokse uden friktioner og give forretningsbrugere mulighed for at fokusere mere dybt på, hvad der virkelig betyder noget for deres interessenter. Fra et arkitektonisk synspunkt involverer dette identificering af opgaver, der kan elimineres fuldstændigt eller håndteres automatisk. Det kræver en tydelig forbindelse mellem, hvordan teknologi bruges, og dens målbare påvirkning af forretningen.

Noget vigtigt at bemærke om automatisering med Salesforce: Det kan gøres med en række værktøjer ved brug af programmeringsmæssige og deklarative færdighedssæt. Design af automatiseringer, der er godt udarbejdet, handler ikke om at vælge at bygge med blot et automatiseringsværktøj. Det handler om at bruge tilgange, der er ensartede og forudsigelige, og gøre det muligt for teams at udvikle, teste, implementere og vedligeholde de automatiseringer, du designer. Dine automatiseringer skal være så vedligeholdelige og læsbare som muligt.

Dette afsnit omhandler, hvordan du designer og omstrukturerer automatiseringer for at gøre det muligt for forretninger at opfylde nøglemålsætninger hurtigere og på en skala. Du kan forbedre arkitekturen af dine automatiseringer i Salesforce ved at fokusere på effektivitet og dataintegritet.

Oprettelse af effektivitet i dine automatiseringer handler ikke om at genoprette forretning som sædvanlig med Salesforce-teknologier. Det handler om dybtgående forståelse af de nøglemetrikker og forretningsresultater, som teams vil være ansvarlige for at mødes eller spore, og træde tilbage for at se funktionelle enheder i og på tværs af det arbejde, du automatiserer. Det handler om at identificere, hvordan du kan oprette mønstre med dine automatiseringer, der gør det muligt for forretningen at fungere mere effektivt og hurtigt på en skala.

Effektiv automatiseringslogik vil få dine systemer til at:

• Mere skalerbar og mere værdifuld for forretningen
• Mere nyttigt for brugere
• Mere tilpasningsdygtig og i stand til at opfylde udviklende forretningsbehov

Du kan forbedre effektiviteten i dine automatiseringer gennem procesdesign og driftslogik.

Procesdesign involverer definition af de måder, arbejde udføres på. Opbygning af virkelig effektive og effektive processer betyder, at dine design ikke kun replikerer de aktuelle måder at arbejde på. Det er vigtigt at identificere og fjerne ineffektive eller uklare trin. Optimerede processer skal skabe målbar forretningsværdi (se KPI'er) uden unødvendige trin. Uklare eller unødvendige trin vil sandsynligvis skabe teknisk gæld og resultere i ikke-vedligeholdelige automatiseringer.

Ofte vil ansvaret for at finde ud af og dokumentere forretningsprocesser falde under en forretningsanalytiker eller endda en systemadministrator. Architekter er ansvarlige for at samarbejde med disse medlemmer af dit team for at sikre, at dine procesdesign er teknisk sunde og velstrukturerede. Anvend din Knowledge af Salesforce Platform så tidligt som muligt vil hjælpe dit team med at identificere processer, der skal strømlines gennem automatisering, eller processer, der skal ændres for at undgå dyre tilpasninger.

Hvis du vil opbygge optimerede processer for Salesforce, skal du overveje:

• Definer processer grundigt. Processer med uklare formål eller tvetydige definitioner bliver med større sandsynlighed forkert fortolket på designtidspunktet. Dette vil føre til fejlrettede designs, der er baseret på antagelser, hvilket vil resultere i ukorrekte eller ineffektive automatiseringer. Sørg for, at de forretningsprocesser, du vil automatisere, opfylder følgende standarder:

  • Anvendes til en enkelt, specifik funktion (se funktionsenheder)
  • Har tydeligt definerede, målbare output (se Forretningsværdi)
  • Har tydeligt definerede input og output

• Gør procestrinene tydelige.* Selvom det nogle gange kan være fristende at tilføje yderligere trin, der "kan være nyttige i fremtiden", er dette aldrig en god tilgang. Hvert trin i en automatisering skal være relevant for resultatet af den overordnede proces. Sørg for, at hvert procestrin har følgende egenskaber:

  • Udfører en specifik, detaljeret opgave (Se komponerbare)
  • Krævet for, at processen genererer dets definerede output (fjern alle ikke-væsentlige trin)
  • Kan fuldføres ved brug af et minimalt antal ressourcer
  • Gør brug af eksisterende systemdata i stedet for at bede om brugerinput, hvor det er muligt (Se engagement)
  • Giver inputindstillinger, som brugerne kan forstå uden at skulle vide, hvordan de underliggende systemer fungerer (Se hjælp)

Listen over mønstre og anti-mønstre nedenfor viser, hvordan korrekt (og dårlig) optimering ser ud i en Salesforce-organisation. Du kan bruge disse til at validere dine automatiseringsdesign, før du opbygger, eller identificere automatiseringer, der skal optimeres yderligere.

Hvis du vil vide mere om procesautomatiseringsværktøjer, der er tilgængelige fra Salesforce, kan du se Værktøjer, der er relevante for automatiseret.

Driftsmæssig logik håndterer, hvor effektivt en proces oversættes fra dens design til en faktisk implementering. Automatiseringer med stærk driftslogik fortsætter med at yde godt, uanset spids i transaktionsvolumen eller antallet af samtidige forekomster, der kører. Logisk sunde automatiseringer hjælper forretninger med nemmere at skalere for at fungere ved højere niveauer af efterspørgsel. Opbygning af stærk driftslogik i dine automatiseringer er direkte relateret til systemets overordnede pålidelighed.

Automatiseringer, der ikke fungerer effektivt, giver dårlige bruger- og kundeoplevelser, hvilket fører til både potentielle omsætningstab og tab af kundetillid. De har også højere vedligeholdelsesomkostninger og kan blive flaskehalse, der forsinker relaterede processer, hvilket bidrager til generelle systemydeevneproblemer.

Hvis du vil oprette effektiv driftslogik i automatiseringer, skal du overveje:

• Sørg for, at alle, der skaber automatiseringer, kender den rigtige måde at gøre det på. Dårlige designvalg kan foretages med enhver slags automatiseringsværktøj. Kode er ikke mindre tilbøjelig til fejl eller dårlige implementeringsvalg end klikbaserede værktøjer. Brug af hardcodede reference-id'er er f.eks. et anti-mønster, der vises i både forløb og kode. Klikbaserede værktøjer bør ikke ses som en licens til at tillade alle at frigive en automatisering i produktion. Hvert teammedlem, der opretter en automatisering, skal vide, hvordan den opbygges korrekt. Se læselighed og designstandarder for at få mere at vide om, hvordan du definerer og anvender effektive standarder på tværs af dine systemer.
• Dokumenter tydeligt alle kørselsveje. Øget brug af automatiseringer øger ikke kun potentielle datamængder, det øger også uplanlagte kaldskontekster. Du skal forstå, hvordan forskellige automatiseringer kan kaldes, og sørge for, at der vises korrekte transaktionskontroller (se datahåndtering) i alle automatiseringer, der har flere indgangspunkter. Skærmforløb vil f.eks. ikke køre med massedataindlæsninger, men Apex og udløste (og automatisk startede) forløb vil sandsynligvis gøre det. Tydelig dokumentering af planlagte og potentielle kørselsstier for automatiseringer er et vigtigt aspekt ved at forstå, hvilke logiske betingelser du skal tage højde for under implementeringen.
• “Bulkify” alle datahandlinger (herunder SOQL). Hver datahandling (indsæt, opdater osv.) skal udføres mod samlinger. Altid. Uden undtagelser. Dette er det, der menes med "masseinddelingshandlinger". Selvom platformen kan understøtte singleton-datahandlinger, bør du aldrig tillade, at singleton-mønstre implementeres.
• Brug SOSL til søgningshandlinger. Der er en misforståelse om, at datahandlinger ikke kan udføres mod registreringer, der returneres via SOSL. Det er sandt, at DML ikke kan kaldes direkte mod SOSL-resultater, men kode kan parse SOSL-resultater og oprette en samling, der kan refereres til i DML- eller Database-klassemetoder. Nøgleforskellene mellem SOSL og SOQL er returneringstyperne for hver, og hvordan de svarer på generaliserede eller jokertegnssøgninger. SOSL kan fungere mod flere sObject-typer (hvorfor returneringstypen er forskellig), og det kan håndtere jokertegns- og generaliserede strengsøgninger med bedre ydeevne end SOQL.
• Behandl SOQL som en datahandling. Brug ikke SOQL til at finde registreringer – brug det til at justere dine datahandlinger. SOQL og datahandlinger kan have en meget lignende indvirkning på ydeevnen af den underliggende relationelle database. SOQL kan endda overføre en eksplicit DML-indikator, der låser databaserækker i forudsigelse af datahandlinger. Hvis du vil oprette skalerbare automatiseringer, skal du sørge for at behandle SOQL med samme due diligence: Brug den ikke uden meget specifikke, velformulerede udvælgelseskriterier, tillad ikke eksterne feltreferencer og kræve omhyggelig datatype matchning mellem felter og filterinput i WHERE-erklæringslogik. Din kode skal også have korrekte kontroller for at sikre, at en forespørgsel aldrig køres i ikke-masseinddelte kontekster eller mod nul- eller tomme filterkriterier.
• Hold synkrone operationer strengt fokuseret på arbejde, der hjælper en bruger i realtid. Under din procesoptimering skal du identificere logik, der er relevant for, hvad brugerne skal udføre i realtid eller næsten i realtid, og hvad der kan udsættes til en asynkron (asynkron) transaktion. Se datahåndtering for at få flere overvejelser om at designe synkronisering/asynkroniseringshandlinger.

Listen over mønstre og anti-mønstre nedenfor viser, hvordan korrekt (og dårlig) driftslogik ser ud i Salesforce-automatisering. Du kan bruge disse til at validere dine automatiseringsdesign, før du opbygger, eller identificere automatiseringer, der skal optimeres yderligere.

Hvis du vil vide mere om de værktøjer, der er tilgængelige fra Salesforce, der kan hjælpe dig med at planlægge for skalering, kan du se Værktøjer, der er relevante for automatiseret.

Automatiserings-KPI'er måler påvirkningen af en automatisering over tid. Uden dem har du ingen måde at finde ud af, om en automatisering virkelig tilføjer forretningsværdi eller skaber utilsigtet kompleksitet for dine brugere. Hver automatisering, du opbygger, skal være bundet til et tydeligt, målbart sæt af KPI'er.

Gode KPI'er defineres af en målbar værdi sammen med en tilknyttet tidsramme. Eksempler omfatter:

• [X-nummer] Arbejdstid gemt pr. måned
• Behandlingsfejl fra manuel dataindtastning reduceret med [Y %] pr. uge

Når du har tydelige, målbare KPI'er, skal du også forstå, om og hvordan en automatisering i Salesforce vil generere data, der er relevante for rapportering op mod disse KPI'er.

Listen over mønstre og anti-mønstre nedenfor viser, hvordan rigtige (og dårlige) KPI'er ser ud, når det kommer til Salesforce-automatiseringer. Du kan bruge disse til at validere dine eksisterende KPI'er eller identificere, hvor du har brug for bedre at identificere KPI'er, før du opbygger.

Hvis du vil vide mere om værktøjer, der er tilgængelige fra Salesforce for at få hjælp til KPI'er, kan du se Værktøjer, der er relevante for automatiseret.

Følgende tabel viser et udvalg af mønstre, der skal søges efter (eller opbygges) i din organisation, og anti-mønstre, der skal undgås eller målrettes for rettelse.

✨ Oplev flere mønstre for effektivitet i Pattern & Anti-Pattern Explorer.

Dataintegritet handler om, hvor godt et system vedligeholder nøjagtige og komplette data. Salesforce Platform har en robust, indbygget behandlingslogik, der er designet til at beskytte integriteten af data, der er lagret i en individuel organisations relationelle database. Et af grundlaget for at opbygge sunde automatiseringer er at forstå den indbyggede dataintegritetsadfærd i Salesforce og sikre, at alle dine automatiseringsdesign justeres med (og anerkender) denne adfærd.

De største modmønstre i automatiseringsdesign stammer fra manglende anerkendelse af de effektive dataintegritetstjenester, der allerede leveres af Salesforce, og manglende brug af standardfunktioner, der udnytter disse tjenester. Hvis du vil designe automatiseringer, der beskytter og vedligeholder dataintegritet, skal du kende til grundlæggende handlingsrækkefølge i Salesforce.

Korrekt udvidelse af dataintegritet til dine tilpassede automatiseringer betyder, at dit system kan:

• operere mod massemængder og store datamængder uden manuel intervention,
• håndhæve brugersikkerhedspolitikker, når der er behov for det, og skifte til systemkontekst, når der er behov for det
• støde på fejl på kørselstidspunktet, og følg forudsigelige gendannelses- eller fejlstier.

Du kan opbygge bedre dataintegritet i dine Salesforce-automatiseringer gennem korrekt datahåndtering og fejlhåndtering.

Det første skridt i at designe korrekt datahåndtering i Salesforce er at forstå, hvordan multilejerplatformen håndterer transaktioner. Dette omfatter forståelse af den indbyggede kørselsrækkefølge, som Salesforce Platform bruger til at sikre dataintegritet under datahandlinger på registreringsniveau. Hvis du ønsker flere oplysninger om påvirkningen af denne adfærd, kan du se Databasehåndtering i Grundlæggende om Salesforce-arkitektur.

Dårlig datahåndtering i dine automatiseringer kan være nogle af de mest vanskelige modmønstre at identificere og fuldt ud afhjælpe. Den rekursive og overlappende karakter af platformens kørselsrækkefølge kan gøre det vanskeligt at se, hvor problemer stammer fra. Det specifikke afsnit af kode eller forløb, der medfører en alvorlig fejl eller overskrider styringsbegrænsninger, er muligvis ikke grundlæggende årsag til et underliggende datahåndteringsproblem.

Transaktionsbevidsthed er nøglen til at opbygge automatiseringer, der fungerer pålideligt og på skala med Salesforce. Det betyder at sikre, at hvert trin i en automatisering er designet med Knowledge om, hvor det er i forhold til den platformstyrede udførelsesrækkefølge, kan udføre sin funktion korrekt og overfører information til næste trin korrekt.

Uanset hvilket automatiseringsværktøj du bruger, følger korrekt transaktionsbevidsthed lignende mønstre og kræver almindelige overvejelser:

• Antag, at hver automatisering bliver bedt om at køre mod store datamængder uden varsel på et givet tidspunkt. Automatiseringer skal have stier, der tillader batch- eller massekørsel (se Skalerbarhed).
• Bland ikke system- og brugerkontekstdatahandlinger i den samme transaktion.
• Reserver synkroniseringsdatahandlinger til før kontekster, og brug asynkrone handlinger til alle handlinger efter kontekst.
• Brug meddelelser og adviseringer til at undgå at oprette oplevelser i appen, der kræver, at en bruger venter på data baseret på resultaterne af en asynkron handling.

Ud over transaktionsbevidsthed er der en anden dimension til datahåndtering: at vide, hvornår man skal udføre logik i forskellige udførelseskontakter. Almindelige årsager til at opdele automatiseringer i forskellige kørselskontekster omfatter:

• Stor mængde og/eller komplekse datahandlinger
  • Bulkifiering garanterer ikke, at automatiseringen håndterer store datamængder korrekt. Hvis mængden af datahandlinger i en automatisering vil overstige grænserne pr. transaktion, skal du udføre datahandlinger ved hjælp af funktionalitet, der er specifik for store datamængder (f.eks. via batch Apex eller Bulk 2.0 API). Disse har særskilte transaktionsgrænser, der passer til store datamængder.
  • Datahandlinger, der skal gennemgå komplekse relationshierarkier eller udføre komplekse genberegninger (ikke inklusive formelfelter) på tværs af registreringer, kan nemt overskride grænserne pr. transaktion, når de udføres i grupper. Overvej, hvor "støjfuld" en opdatering til en registrering er i forhold til de relaterede datahandlinger eller SOQL, der er nødvendige for at udføre efterfølgende handlinger i systemet.
  • De typer sObjects, der er involveret i hele kæden af en automatisering, kan kræve, at du opdeler datahandlinger i separate transaktioner for at undgå "blandet DML"-fejl.
• Logik, der skal udføres i bruger- eller systemkontekst
  • Salesforce Platform gennemtvinger deling og synlighed i brugerkontekst. Hvis du har brug for at udføre handlinger, der strækker sig ud over tilladelsesniveauerne for brugere af din automatisering, skal du sørge for, at disse handlinger udføres i systemkontekst.
  • Forskellige værktøjer vil eller vil ikke køre i forskellige kontekster:
    • Apex kører som standard i systemkontekst. Du kan kontrollere, om og hvordan Apex-adfærd håndhæver delingsregler på brugerniveau ved at bruge delingsnøgleord i en Apex-klassedefinition.
    • Forløb har ingen enkelt standardadfærd. Et forløb køres i bruger- eller systemkontekst baseret på hvordan forløbet startes. Du har mulighed for at gennemtvinge deling i systemkontekst.
    • Processer (dvs. automatiseringer, der er bygget med Proceskonstruktør) kører i systemkontekst uden delingsovervejelser. (Bemærk: Vi anbefaler opbygning af automatiseringer med lav kode med forløb.
• Logik, der skal udføres asynkront
  • Eksterne systemhandlinger – Synkrone udkald eller handlinger, der får adgang til eksterne data, er ikke inkluderet i nogen platformsudrulningsadfærd. Hvis du vil drage fordel af denne adfærd, skal du placere handlinger, der involverer eksterne systemer, i separate transaktioner (ved brug af asynkrone Apex metoder, asynkrone stier eller handlinger, der kan kaldes).
  • Begivenheder og meddelelser – Hvis du vil styre forløbet af begivenheder eller meddelelser, der er relateret til datahandlinger (og drage fordel af platformens tilbagerulningsadfærd), skal du placere alle handlinger relateret til meddelelser eller begivenheder i efter kontekster ved brug af asynkrone Apex-metoder.

Listen over mønstre og anti-mønstre nedenfor viser, hvordan korrekt (og dårlig) datahåndtering ser ud i Salesforce-automatiseringer. Du kan bruge disse til at validere dine automatiseringsdesign, før du opbygger, eller identificere automatiseringer, der skal omstruktureres for at forbedre datahåndtering.

Hvis du vil vide mere om de værktøjer, der er tilgængelige fra Salesforce til datahåndtering i automatisering, kan du se Værktøjer, der er relevante for automatiseret.

Fejlhåndtering er vigtig for dataintegritet. Stærk fejlhåndtering hjælper også dit system med at skalere og ældes med større resiliens.

Forkert fejlhåndtering i automatiseringer kan føre til:

• Registreringsuoverensstemmelser og andre dataintegritetsproblemer
• Afsendelse af unøjagtige adviseringer til brugere og andre systemer
• Spild af tid og ressourcer på manuel eller gentaget behandling
• Samlet manglende Trust i et system

Fejlhåndtering i automatiseringer kræver, at du giver enhver kørende proces mulighed for at parse en fejl for oplysninger, få adgang til logik om, hvad de næste trin skal baseres på fejloplysninger og derefter følge den korrekte sti. Disse funktioner behøver ikke genopbygges i hver automatisering (det er et optimerings-anti-mønster). I stedet skal enhver automatisering i systemet kunne tilsluttes de relevante fejlhåndtering komponenter.

Hvis du vil opbygge korrekte fejlhåndteringskontroller i dine automatiseringer, skal du stille disse spørgsmål:

• Hvad er en "fatal" fejl?
• Hvad er en "genoprettelig" fejl?
• For automatiseringer, der udløses af brugerhandlinger, hvordan kan automatiseringen fange og advisere brugeren om fejl, før den forsøger at bekræfte ændringer?

Når du har besluttet, hvordan du skal håndtere disse fejl, kan du begynde at opbygge effektiv fejlhåndtering i dine automatiseringer. Listen over mønstre og anti-mønstre nedenfor viser, hvordan korrekt (og dårlig) fejlhåndtering ser ud i en Salesforce-automatisering. Du kan bruge disse til at validere dine automatiseringsdesign, før du opbygger, eller identificere automatiseringer, der skal omstruktureres for at forbedre fejlhåndtering.

Hvis du vil vide mere om de værktøjer, der er tilgængelige fra Salesforce til fejlhåndtering, kan du se Værktøjer, der er relevante for automatiseret.

Følgende tabel viser et udvalg af mønstre, der skal søges efter (eller opbygges) i din organisation, og anti-mønstre, der skal undgås eller målrettes for rettelse.

✨ Opdag flere mønstre for dataintegritet i Pattern & Anti-Pattern Explorer.

Konceptet forretningsværdi i konteksten af automatisering handler om, hvor godt processer skaber målbar, positiv påvirkning for forretningsinteressenter. Ideelt gør procesautomatisering det muligt for brugere at bruge mindre tid på gentagne opgaver med lav værdi. Det hjælper også med at øge dataintegriteten ved at eliminere manuelle behandlingsaktiviteter, der kan introducere fejl. Ligesom procesdesign kræver det at identificere og levere automatiseringer, der skaber reel forretningsværdi, arbejde ud over grundlæggende opdagelse og forretningsanalyser.

Nogle gange kan det forekomme, at den bedste måde at levere værdi til forretningen er blot at automatisere hver proces, der anmodes om af en forretningsbruger, enten i den rækkefølge, de vises i din uafsluttede (eller billetkø) eller baseret på politiske faktorer i din organisation. Dette kan føre til to relaterede problemer: opbygning af automatiseringer i en suboptimeret rækkefølge og opbygning af de forkerte automatiseringer fuldstændigt. Det første problem, dårlig prioritering, forhindrer processer af høj værdi i at blive implementeret, når de skal, hvilket potentielt nedsætter væksten. Det andet problem, opbygning af de forkerte automatiseringer, forsinker ikke kun leveringen af automatiseringer af høj værdi, det fører også til forkert tid, unødvendige omkostninger og øget frustration blandt leveringsteams.

Du kan levere større forretningsværdi ved at fokusere på KPI'er og prioritering.

Hjælp os med at holde Salesforce Well-Architected relevant for dig. Tag vores undersøgelse for at give feedback om dette indhold og fortæl os, hvad du gerne vil se som det næste.