Automatizar processos de negócios com plataformas visuais como Make é mais desafiador do que encaixar dois blocos. Aqui, cada pequeno detalhe é extremamente importante: a arquitetura de execução do fluxo, a funcionalidade de cada bloco e a flexibilidade de suas interconexões. Se você já está por dentro, sabe do que estou falando. Caso contrário, está prestes a entender.
Também fazemos parte da comunidade Make e observamos as solicitações dos usuários há anos. Muitas vezes, não apenas observamos: também vivemos essas necessidades. Foi a partir da implementação desses componentes ausentes que a Latenode começou, e hoje ela já conta com recursos que estão no topo da lista de solicitações dos usuários do Make. Vamos lá.
Unindo ramificações de um único fluxo
Esta é uma das solicitações mais populares. A ideia é ter a capacidade de unir várias ramificações de um fluxo em um único nó. Em alguns casos, isso simplifica e acelera os fluxos; em outros, é um requisito crítico para a implementação.
Suponha que você tenha dois fluxos de processamento de dados que compartilham várias etapas em comum. Em vez de duplicar o trabalho, você pode simplesmente unir essas ramificações em uma só depois de executar as ações exclusivas de cada fluxo.
Caso: Processamento de resultados de pesquisas
O gatilho é o recebimento de uma nova resposta de pesquisa. Uma ramificação do fluxo analisa as respostas e as categoriza, enquanto a segunda atualiza as estatísticas em tempo real. No final, ambas as ramificações se unem em uma só, que compila o relatório final da pesquisa e o envia ao banco de dados ou alerta a pessoa responsável.
Extração de informações de texto
A extração de informações de texto é um recurso extremamente útil quando você precisa obter informações específicas de um corpo de texto. Na plataforma Latenode, você pode usar uma ferramenta de IA pronta para analisar esses dados, extrair os parâmetros necessários e utilizá-los em processamentos posteriores.
Isso é possível com o módulo “AI Text Extractor”. À esquerda, você vê a janela de configuração do bloco; à direita, o resultado da identificação dos parâmetros no corpo do texto.
Caso: Gestão de atendimento ao cliente
Imagine que você gerencia o atendimento ao cliente e recebe solicitações em formato de texto por diversos canais (e-mail, redes sociais, formulário de feedback no site). Com o módulo “AI Text Extractor”, você pode analisar automaticamente o texto de cada solicitação, extrair detalhes essenciais (como o tipo de problema, informações específicas e dados de contato do cliente) e depois usar essas informações para encaminhar automaticamente a solicitação ao especialista adequado ou criar relatórios. Isso simplifica significativamente o processamento de solicitações e aumenta a eficiência do seu atendimento ao cliente.
Como era seu e-mail antes de usar a plataforma Latenode:
Como fica depois:
Capacidade de reiniciar solicitações a partir do histórico
Executar um fluxo com dados de entrada históricos se torna especialmente conveniente em vários casos:
- Durante o desenvolvimento e a depuração do fluxo, quando é necessário evitar a rotina de inserir dados manualmente após cada tentativa malsucedida
- Em caso de erro na execução de um fluxo existente com dados reais, por exemplo, quando uma API de terceiros falha
Caso: Teste de fluxos automáticos complexos
Imagine que você está desenvolvendo uma automação complexa para processar grandes volumes de dados. Durante os testes e a depuração, pode ocorrer um erro. Em vez de recriar manualmente os dados de entrada e executar o fluxo novamente, na Latenode você pode reiniciar o fluxo com os mesmos dados de entrada com apenas um clique. Isso acelera o processo de depuração e simplifica os testes, aumentando a eficiência do desenvolvimento da sua arquitetura.
Subfluxos
Na Latenode, você pode criar seus próprios blocos, que incluem fluxos inteiros. É como montar uma caixa de ferramentas que poderá ser usada em qualquer fluxo. Isso simplifica significativamente o processo de criação de arquiteturas complexas e economiza muito tempo.
Instruções para criar um módulo personalizado:
Aliás, em um futuro próximo, planejamos lançar uma biblioteca de módulos públicos criados por membros da comunidade. Isso não apenas simplificará o desenvolvimento de arquiteturas para novos usuários, como também oferecerá aos criadores dessas ferramentas uma oportunidade de ganhos a cada uso por outros usuários.
Esperamos você em nosso servidor Discord, onde compartilhamos anúncios e respondemos às suas perguntas sobre automação no-code. Lá, promovemos discussões interativas. Até breve!
