什么是工作流？

工作流平台的一个显著特点是自动化地流转相关文档、数据库等信息资源。因此，开发人员需要首先确定可能会涉及到的所有资源，包括文档、数据库、系统等。确保这些资源可以无缝集成到工作流平台中。

将工作流以图表的形式清晰地呈现出来，可以帮助我们更好地理解和优化流程。根据工作流图表，我们可以开始搭建工作流平台，定义任务、设置审批流程等。

一旦工作流平台准备就绪，即可正式启动并投入使用。在使用过程中，持续收集反馈并进行优化，以提高工作流的效率和用户体验。

工作流通常涉及多个部门的协作。在创建工作流之前，我们需要确认所有参与部门，以及它们在工作流中的上下级关系。这有助于明确每个部门在工作流中的角色和职责。

在正式使用工作流平台之前，我们需要与所有相关参与者一起对平台进行全面测试，收集反馈意见。根据反馈对平台进行优化和改进，确保其满足实际需求。

在医疗保健数据分析中，工作流可用于表示组成复杂数据分析过程的一系列步骤。通过将分析过程建模为工作流，可以更好地管理和自动化这些复杂的分析任务。

在共享服务中，组织可以部署机器人流程自动化 (RPA) 软件代理来执行预定义的结构化和重复性业务任务或流程。工作流可以用于定义和自动化这些重复性任务。

保险理赔处理是一个信息密集型、文档驱动的工作流示例。工作流可以用于自动化和优化这一过程。

像"搞定系统"这样的个人工作流管理模型可以帮助信息工作者更好地管理他们的任务和流程。

在面向服务架构中，应用程序可以通过可执行工作流来表示，其中不同的服务组件相互作用以提供相应的功能。工作流为编排和管理这些分布式服务提供了一种有效的方式。

在科学实验中，任务和数据流的整个过程可以用有向无环图 (DAG) 来描述为工作流。工作流可以帮助管理和跟踪这些复杂的实验过程。

维基百科编辑可以建模为一个随机工作流，其中编辑活动按照特定的模式进行。工作流可以帮助分析和优化这一过程。

在软件开发和其他行业中，"跟随太阳"的概念描述了一个跨时区传递未完成工作的工作流过程。工作流可以用于协调这种分布式开发过程。

典型的数据分析工作流中，分析脚本与数据往往是分离的，这导致了分析和文档之间存在差距。分析脚本的运行顺序通常只是以非正式的方式描述，或者只存在于数据科学家的记忆中，这给可重复性带来了挑战。为了解决这一问题，需要编写可自动化、可重复的分析脚本工作流。

除了可重复的分析脚本，动态文档也是确保工作流准确表达的关键。动态文档需要能够被机器和人类理解，即使脚本发生变化，也能保证对分析工作流的准确描述。这对于工作流的可维护性和可理解性至关重要。

在跨组织的背景下，信息在不同组织之间的传递是一个关键挑战。这就需要对"验证"、"核实"和"数据使用分析"等任务给予足够重视，以确保信息在组织间的顺利流动。

工作流中的应用程序集成也面临着一些挑战。如果应用程序的用户界面发生变化，可能会导致工作流中断，需要人工维护和支持。开发不同类型的定制 API 集成也可能很复杂和耗时。不同的 SaaS 供应商可能在集成支持、API 功能和数据访问限制等方面存在差异。

此外，供应商锁定也是一个潜在的风险。企业可能会过度依赖某个供应商的工具和服务，一旦需要切换到其他供应商，就会变得非常困难。不同供应商的发布周期和更新计划也可能影响集成系统的稳定性和连续性。