| A.1 |
首先关注机会 - 容易出错、时间或资源成本高昂、人手不足或其他受限的工作流。 |
| A.2 |
使用 Arcade 和 Python 改进数据编辑和捕获工作流、自动执行包含多个步骤的流程以及提高数据质量。 |
| A.3 |
如果可能，在设计和构建系统的过程中使用基础结构自动化和软件部署自动化。 选择与组织现有专业知识或实践相符的工具和工作流。 特别是对于业务或任务关键型系统，基础设施和部署自动化非常重要。 |
| A.4 |
通过创建日志和监视方法，确保自动化工作流或批处理过程可观察，这些方法可以帮助对失败的过程进行故障排除，或衡量自动化是否成功节省了时间或提高了质量。 |