| 識別子 | ベスト プラクティス |
|---|---|
| A.1 | まず、エラーが発生しやすいワークフロー、時間やリソースの面でコストがかかるワークフロー、人員不足やその他の制約のあるワークフローに焦点を当てます。 |
| A.2 | Arcade と Python を使用して、データ編集および取得のワークフローを改善し、複数のステップでプロセスを自動化して、データ品質を向上させます。 |
| A.3 | 可能であれば、システムの設計と構築のプロセスでインフラストラクチャーの自動化とソフトウェア デプロイメントの自動化を利用します。 組織の既存の専門技術やプラクティスに合致するツールとワークフローを選択します。 特にビジネス システムやミッションクリティカルなシステムの場合、インフラストラクチャーとデプロイメントの自動化が重要です。 |
| A.4 | 失敗したプロセスのトラブルシューティングに役立つログと監視手法を作成したり、自動化の成功を時間の節約や品質向上の面で測定したりすることで、自動化されたワークフローまたはバッチ プロセスを監視できるようにします。 |