抛开一些功能细节因素，通过理解业务逻辑以及结构化思维来实现RPA的流程设计，会大幅度提高流程的开发效率。
从业务逻辑到实现流程设计，需要能够理解业务并具备逻辑转换的能力。
理解业务需要掌握一些基础概念，如财务中的借贷、应收应付、科目、数据透视等等，也要掌握常规业务的一些操作流程，本质上一些系统的操作逻辑都大同小异。
常规的思路应该是这样：数据哪里来（数据源）、数据怎么走（逻辑过程）、数据到达哪里（结果输出以及结果操作）。
要把人工的业务操作转换成RPA流程，在理解的同时就需要进行可行性分析以及结构化设计。
可行性分析源于当下对需求的理解，以及对RPA产品功能的理解，源于日常学习以及实施经验。
因为RPA的一些场景具有普遍通用的特性，所以这里提出通用结构化设计流程的思路，并用模板流程来实现套用，以及加强理解。
1、基本思路
一般流程都存在一条可以用来遍历的逻辑主线，根据逻辑主线构建数据结构，并对局部细节做模块化处理，从而构建出整个流程框架。
简言之，我们的流程运行本身，就是在跟着数据变化的机制在走，只要把逻辑规则转换成数据结构，就能很方便的实现流程的框架设计。
在复杂的业务场景中，我们最好提前搭建好数据体系，而不是临时去解决问题。
2、结构组成
数据，一是用来存储，二是用来计算。
存储有数据配置、数据遍历和数据索引。
计算方式多种多样，但都是为了存储服务，这包括临时的，或结果的。
建立好的数据结构，我们就能很容易根据此结构来实现各种操作。
数据配置主要用来做本地参数，可以是变量、可以是数据源，也可以是规则，它也可以用来做本地存储，以实现流程面临停电等异常情况的复位处理。
数据遍历主要用来作为主线流程的遍历以及数据筛选得到新的数据。
数据索引主要用来存储数据，以方便随时能索引到对应数据。
3、计算方式
从读取数据到数据计算，二维数组结构给我们提供了极大的方便。
大部分计算操作，都建议直接在二维数组结构中完成，如数组转置、数据排序、数据筛选、数据匹配、数据透视、数据分割、数据组合、数据填充等等。
如果通过操作表格的方式来进行计算，将会大幅度降低流程运行效率。
把带标题名的二维数组结构，转换成以标题名为key，以列为Value的字典结构，可以很方便作为临时辅助来得到一些计算结构。
4、异常机制
如果是一个很复杂的流程，没有一个好的异常机制，那么就会容易忽视掉很多异常情
况。
所以对于异常处理，最好就是一把抓。对于主线异常可以直接从头开始，在实际运行
中做好运行记录，以此来跳过重复操作。
对于局部异常，则可以进行适当性的重试，失败后直接抛给主线流程，然后从头开始。
5、流程顺序
建议的思路是这样的：
1、进行初始化配置，配置可以是本地读取的参数，也可以是本地流程记录的数据。
2、数据处理，可以是从配置文件获取，也可以是从其他数据源获取，先创建适用流程主线的字典和数组结构。
3、涉及平台的登录及登录异常处理。
4、遍历流程主线数据并实现各种操作，如果有顺序要求则遍历数组，如果没有顺序要求则可以遍历字典。
5、把各种操作按局部功能分类放入各个模块函数中，在遍历流程主线的时候直接引用。
6、主线流程的异常模块，在主线流程运行过程中一旦出现异常，则直接进行抛出。
7、流程运行结束前的结果数据和通知类操作。
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