🎯 Mục Đích

Mục tiêu chính của workflow này là tự động hóa quá trình thu thập và xử lý dữ liệu liên quan đến khách hàng từ một cơ sở dữ liệu PostgreSQL và dịch vụ DropContact, nhằm tối ưu hóa quy trình tương tác với khách hàng qua Slack.

⚙️ Cách Hoạt Động

1. Kích hoạt theo lịch (Schedule Trigger): Workflow bắt đầu tự động theo lịch trình đã định.
2. Tập hợp dữ liệu (Aggregate): Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau để chuẩn bị cho các bước tiếp theo.
3. Truy vấn hồ sơ (PROFILES QUERY trên postgres): Lấy thông tin hồ sơ khách hàng từ cơ sở dữ liệu PostgreSQL.
4. Gửi yêu cầu DropContact (BULK DROPCONTACT REQUESTS qua httpRequest): Gửi yêu cầu đến dịch vụ DropContact để cập nhật hoặc xác nhận thông tin khách hàng.
5. Chia nhỏ dữ liệu thành các lô (Loop Over Items2 qua splitInBatches): Chia nhỏ danh sách dữ liệu thành các lô nhỏ hơn để xử lý hiệu quả hơn.
6. Tách dữ liệu (Split Out): Tách các mục riêng lẻ để xử lý từng mục.
7. Cập nhật vào PostgreSQL (postgres): Thực hiện cập nhật hoặc chèn dữ liệu mới vào cơ sở dữ liệu PostgreSQL.
8. Tải dữ liệu từ DropContact (BULK DROPCONTACT DOWNLOAD qua httpRequest): Gửi yêu cầu để tải dữ liệu đã xử lý từ DropContact.
9. Chờ đợi (Wait2): Tạm dừng một khoảng thời gian để đảm bảo rằng các yêu cầu trước đã hoàn tất.
10. Chuyển đổi dữ liệu (DATA TRANSFORMATION qua code): Biến đổi dữ liệu theo yêu cầu của tổ chức.
11. Gửi thông báo qua Slack: Gửi thông báo hoặc báo cáo kết quả công việc đến kênh Slack đã chỉ định.

🔗 Tích Hợp Chính

• aggregate: Tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
• postgres: Lưu trữ và truy xuất dữ liệu khách hàng.
• httpRequest: Giao tiếp với API DropContact để xác nhận và cập nhật thông tin.
• splitInBatches: Tăng cường hiệu suất xử lý bằng cách chia nhỏ dữ liệu.
• splitOut: Tách nhiệm vụ để xử lý từng mục riêng lẻ.
• wait: Đảm bảo thời gian chờ cần thiết giữa các yêu cầu.
• code: Thực thi các phép toán hoặc chuyển đổi dữ liệu.
• slack: Gửi thông báo dễ dàng đến nhóm.
• scheduleTrigger: Kích hoạt workflow theo lịch trình tự động.

💼 Giá Trị Kinh Doanh

Workflow này giải quyết vấn đề tự động hóa trong việc quản lý dữ liệu khách hàng, tiết kiệm thời gian và công sức so với việc thao tác thủ công. Nó tạo ra giá trị bằng cách cải thiện độ chính xác của dữ liệu thông qua việc sử dụng dịch vụ DropContact và cung cấp một quy trình thông tin tức thời cho nhóm thông qua Slack.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

Workflow này có mức độ phức tạp trung bình do chứa nhiều bước và tích hợp khác nhau. Để cải thiện tính duy trì, có thể xem xét việc thêm ghi chú chi tiết trong từng bước và tổ chức lại các bước để giảm độ sâu của các quy trình lồng nhau. Ngoài ra, việc quản lý lỗi và các thông báo hồi phục khi có sự cố cũng sẽ cần được chú trọng.

🏷️ Thẻ

• Tự động hóa
• Quản lý dữ liệu
• Giao tiếp
• PostgreSQL
• API