Praca z danymi w Power Automate: JSON, warunki, pętle i błędy

Wprowadzenie do zaawansowanej pracy z danymi w Power Automate

Power Automate to narzędzie, które umożliwia tworzenie przepływów automatyzujących procesy biznesowe i operacyjne. Choć podstawowe funkcje, takie jak wysyłanie wiadomości e-mail czy kopiowanie plików, są szeroko wykorzystywane, pełen potencjał Power Automate ujawnia się dopiero przy zaawansowanej pracy z danymi. Umiejętność manipulacji strukturami danych, kontrolowania logiki przepływu oraz obsługi błędów pozwala na tworzenie niezawodnych i elastycznych automatyzacji.

Zaawansowana praca z danymi w Power Automate opiera się przede wszystkim na efektywnym wykorzystaniu formatu JSON, który stanowi podstawę dla większości zmiennych i odpowiedzi z usług zewnętrznych. Zrozumienie tego formatu umożliwia analizę, przekształcanie i filtrowanie danych w sposób dynamiczny i skalowalny.

Równie istotne jest stosowanie warunków logicznych, które pozwalają na podejmowanie decyzji w oparciu o wartości danych. Dzięki nim możliwe jest tworzenie przepływów reagujących na różne scenariusze oraz uwzględniających wyjątki i specjalne przypadki.

W kontekście pracy ze zbiorem danych, takich jak listy elementów SharePoint, odpowiedzi z API czy rekordy w bazach danych, kluczowe staje się użycie pętli. Pozwalają one na powtarzalne wykonywanie działań dla każdego elementu zbioru, co znacznie zwiększa automatyzację i redukuje potrzebę interwencji użytkownika.

Nie mniej ważnym aspektem jest obsługa błędów i implementacja mechanizmów ponawiania operacji, które zapewniają stabilność przepływów i ograniczają ryzyko ich przerwania w przypadku problemów technicznych. Dzięki temu możliwe jest tworzenie bardziej odpornych i niezawodnych rozwiązań automatyzacyjnych.

Zaawansowane zastosowania Power Automate otwierają drogę do budowania inteligentniejszych i bardziej elastycznych przepływów, które realnie wspierają codzienną efektywność organizacji.

Operacje na danych w formacie JSON – analiza i manipulacja

Power Automate umożliwia efektywną pracę z danymi w formacie JSON, który stanowi jeden z najczęściej wykorzystywanych sposobów wymiany informacji między systemami. JSON (JavaScript Object Notation) to lekki format danych, który pozwala na przechowywanie i transmisję ustrukturyzowanych informacji w sposób czytelny zarówno dla człowieka, jak i maszyn.

W kontekście Power Automate JSON odgrywa kluczową rolę przy pracy z odpowiedziami z usług zewnętrznych (np. API), przetwarzaniu danych wejściowych z formularzy czy integracji z platformą Microsoft Dataverse. Dzięki temu użytkownicy mogą dynamicznie analizować, filtrować i przekształcać dane w przepływach. Wielu uczestników szkoleń Cognity zgłaszało potrzebę pogłębienia tego tematu – odpowiadamy na tę potrzebę także na blogu.

Podstawowe operacje na JSON w Power Automate obejmują:

• Analizę danych (parse JSON) – umożliwia zdefiniowanie schematu i rozbicie danych JSON na poszczególne składniki, które mogą być użyte w dalszych krokach przepływu.
• Dostęp do właściwości – pozwala na odwoływanie się do konkretnych wartości za pomocą nazw pól, co jest przydatne przy warunkowej logice przepływu lub przekazywaniu danych między krokami.
• Tworzenie i modyfikacja struktur JSON – użytkownicy mogą budować własne obiekty JSON lub przekształcać dane wyjściowe z innych akcji, aby dopasować je do wymagań końcowego odbiorcy lub systemu zewnętrznego.

Praca z JSON-em w Power Automate otwiera szerokie możliwości automatyzacji, jednak wymaga zrozumienia struktury danych i umiejętności ich odpowiedniego mapowania. Odpowiednie przygotowanie danych oraz ich właściwa interpretacja stanowią fundament skutecznego i odpornego na błędy przepływu.

Tworzenie warunków logicznych i kontrola przepływu

Power Automate oferuje szeroki wachlarz narzędzi do dynamicznego sterowania przebiegiem procesów w oparciu o logiczne warunki. Odpowiednie wykorzystanie tych mechanizmów pozwala projektować przepływy, które reagują na zmieniające się dane oraz zachowania użytkowników i systemów. W tej sekcji przedstawiamy kluczowe elementy logiki warunkowej i kontroli przepływu.

Podstawowe mechanizmy logiki warunkowej

Najczęściej wykorzystywanym mechanizmem podejmowania decyzji w Power Automate jest akcja „Condition”, która działa na zasadzie klasycznego if-else. Na jej podstawie można kierować przepływem do różnych gałęzi w zależności od spełnienia określonych warunków logicznych.

Przykład podstawowego warunku

{
  "if": {
    "equals": [
      "@items('Apply_to_each')?['Status']",
      "Zatwierdzony"
    ]
  }
}

Powyższy fragment pokazuje zastosowanie wyrażenia equals do porównania wartości pola „Status” dla każdego elementu w pętli.

Kontrola przepływu z użyciem gałęzi i ścieżek

Poza samą decyzją „tak/nie”, ważnym aspektem projektowania przepływów jest obsługa różnych scenariuszy zakończenia poszczególnych akcji. Dzięki funkcji „Configure Run After” można tworzyć logikę, która reaguje na niepowodzenia, błędy lub anulowanie kroków – co jest szczególnie istotne przy integracjach z zewnętrznymi systemami.

• Sukces – domyślna ścieżka wykonania kolejnych kroków
• Błąd – pozwala zaplanować reakcję na wyjątek
• Anulowano – obsługa sytuacji, gdy działanie zostało przerwane
• Wszystkie warunki – krok wykona się niezależnie od wyniku poprzedniego

Podsumowanie

Mechanizmy warunkowe i kontrola przebiegu przepływu są fundamentem elastycznych, reagujących na dane automatyzacji w Power Automate. Umożliwiają tworzenie inteligentnych rozgałęzień, reagowanie na błędy i dokładne zarządzanie tym, co dzieje się w kolejnych etapach procesu. Właściwe ich zastosowanie znacząco wpływa na niezawodność i czytelność przepływów. Jeśli chcesz zgłębić te zagadnienia krok po kroku, sprawdź nasz Kurs Microsoft Power Automate (kurs Flow) podstawowy - automatyzacja procesów i zadań.

Zastosowanie pętli w przetwarzaniu zbiorów danych

Pętle w Power Automate są kluczowym mechanizmem umożliwiającym przetwarzanie wielu elementów z kolekcji danych, takich jak listy, tabele czy wyniki zapytań. Dzięki nim możliwe jest automatyczne wykonywanie określonych akcji dla każdego elementu z osobna, bez konieczności ręcznego powielania kroków. Na warsztatach Cognity wiele osób dopiero pierwszy raz zauważa, jak bardzo to zagadnienie wpływa na ich efektywność.

Power Automate oferuje kilka rodzajów pętli, z których każda znajduje zastosowanie w odmiennych sytuacjach. Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między nimi:

Pętle mogą być szczególnie przydatne przy pracy z wynikami zapytań HTTP, danych z Excel, SharePoint, CDS czy innych źródeł danych, gdzie często trzeba przetworzyć wiele rekordów. Na przykład po pobraniu danych za pomocą akcji Get items z listy SharePoint, automatycznie generuje się pętla Apply to each, która umożliwia wykonanie akcji (np. wysłanie maila, aktualizacja rekordu) dla każdego wpisu osobno.

Przykładowy fragment pętli Apply to each może wyglądać następująco:

{
  "type": "Foreach",
  "inputs": {
    "from": "@body('Get_items')?['value']",
    "actions": [
      {
        "type": "Send an email",
        "inputs": {
          "to": "@items('Apply_to_each')?['Email']",
          "subject": "Powiadomienie",
          "body": "Dzień dobry, przesyłam informacje dla użytkownika."
        }
      }
    ]
  }
}

Warto pamiętać, że niektóre pętle mogą mieć wpływ na wydajność przepływów, szczególnie przy dużych zbiorach danych. W takich przypadkach warto rozważyć użycie funkcji równoległego przetwarzania lub filtracji danych przed ich iteracją.

W kolejnych sekcjach zostaną omówione sposoby optymalizacji pętli oraz praktyczne scenariusze ich zastosowania w kontekście automatyzacji procesów biznesowych.

Obsługa błędów i mechanizmy retry w przepływach

W pracy z Power Automate, niezawodność i odporność na błędy są kluczowe – szczególnie gdy automatyzujemy procesy biznesowe zależne od zewnętrznych systemów, API czy danych wejściowych. W tej sekcji przyjrzymy się podstawowym mechanizmom obsługi błędów oraz strategiom ponawiania operacji w przypadku niepowodzeń.

Typowe źródła błędów w przepływach

• Nieprawidłowe dane wejściowe – np. brak wymaganych pól, błędny format JSON.
• Błędy po stronie usług zewnętrznych – np. błędy 4xx/5xx z API, przekroczenie limitu zapytań.
• Problemy z logiką przepływu – np. dzielenie przez zero, odwołanie do nieistniejącej zmiennej.

Strategie obsługi błędów w Power Automate

Power Automate umożliwia konfigurację reakcji na błędy z wykorzystaniem opcji takich jak:

• Run after – umożliwia określenie, czy kolejna akcja ma się wykonać po błędzie poprzedniej (np. tylko przy błędzie, anulowaniu lub powodzeniu).
• Scope – grupy akcji, które mogą być traktowane jako jeden blok, ułatwiający warunkowe wykonanie lub przechwycenie błędu.
• Try-Catch pattern – wzorzec, w którym używa się Scope’ów dla prób wykonania, przechwycenia i finalizacji (np. Try, Catch, Finally).

Retry policy – czyli ponawianie operacji

Podczas tworzenia przepływu, wiele akcji – zwłaszcza HTTP i konektorów – posiada możliwość konfiguracji polityki retry. Jest to przydatne w przypadku błędów tymczasowych, takich jak chwilowy brak dostępności serwera lub timeouty.

Przykład konfiguracji retry

{
  "retryPolicy": {
    "type": "exponential",
    "interval": "PT5S",
    "count": 3
  }
}

Powyższy przykład ustawia retry typu exponential, zaczynając od 5 sekund odstępu, z maksymalnie trzema próbami.

Uwagi końcowe

Skuteczna obsługa błędów i przemyślana polityka retry znacząco zwiększają stabilność przepływów. W kolejnych etapach prac warto rozważyć monitorowanie błędów i alertowanie, aby szybko reagować na awarie w środowisku produkcyjnym. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i umiejętności w tym zakresie, sprawdź Kurs Microsoft Power Automate zaawansowany - automatyzacja i synchronizacja przepływów.

Praktyczne przykłady automatyzacji procesów biznesowych

Power Automate znajduje szerokie zastosowanie w automatyzacji codziennych zadań i procesów biznesowych. Poniżej przedstawiamy kilka typowych scenariuszy, które ilustrują możliwości platformy w kontekście pracy z danymi, reagowania na zdarzenia i integracji z różnymi systemami.

• Automatyczne przetwarzanie formularzy – po przesłaniu formularza (np. z Microsoft Forms) dane zostają zapisane w SharePoint lub Excel Online, a następnie są analizowane i przetwarzane warunkowo. Możliwe jest również przesłanie powiadomienia do odpowiednich działów w zależności od zawartości formularza.
• Synchronizacja danych między systemami – Power Automate umożliwia automatyczne kopiowanie i aktualizowanie danych między różnymi źródłami, np. z SQL Server do Dynamics 365 lub z Excela do SharePoint.
• Powiadomienia i alerty w czasie rzeczywistym – można skonfigurować przepływ monitorujący zmiany w konkretnym źródle danych (np. nowy rekord w tabeli) i wysyłający e-mail lub wiadomość Teams do odpowiednich osób.
• Obsługa wniosków i akceptacji – automatyzacja wieloetapowych procesów takich jak zatwierdzanie urlopów, zamówień czy faktur. Przepływy mogą dynamicznie kierować zadania do odpowiednich osób i aktualizować statusy w systemie.
• Archiwizacja i raportowanie – przykładowo, dane sprzedażowe zebrane w ciągu dnia mogą być przekształcone do formatu JSON i przesłane do systemu BI lub zapisane jako raport PDF w bibliotekach dokumentów.

W zależności od złożoności procesu, automatyzacja może wymagać różnych elementów: od prostych warunków i działań aż po złożone pętle, analizę struktury JSON i obsługę wyjątków. Poniższa tabela przedstawia wybrane przypadki użycia oraz zastosowane mechanizmy:

Praktyczne zastosowania pozwalają lepiej zrozumieć, jak wykorzystać Power Automate do zautomatyzowania rutynowych zadań oraz jaką wartość biznesową może przynieść taka automatyzacja.

Najlepsze praktyki i optymalizacja przepływów

Tworząc przepływy w Power Automate, warto kierować się sprawdzonymi zasadami, które zwiększają ich przejrzystość, efektywność i łatwość utrzymania. Dobrze zaprojektowany przepływ nie tylko działa szybciej, ale także jest bardziej odporny na błędy i łatwiejszy do rozbudowy w przyszłości.

• Planuj przepływ przed implementacją – Zanim przystąpisz do budowania, określ cel automatyzacji, punkty wejścia i oczekiwane dane wyjściowe. Pomaga to uniknąć zbędnych kroków i nieefektywnych konstrukcji.
• Nazywaj akcje i zmienne opisowo – Unikaj domyślnych nazw, takich jak „Apply to each 2” czy „Compose 3”. Opisowe nazwy ułatwiają debugowanie i zwiększają czytelność przepływu.
• Minimalizuj liczbę akcji – Każda akcja zużywa zasoby. Zamiast wielu prostych akcji, rozważ użycie jednej bardziej złożonej (np. działania „Select” lub „Join”), jeśli pozwala to osiągnąć ten sam efekt.
• Unikaj niepotrzebnych zapytań do zewnętrznych źródeł danych – Częste odwołania do usług (np. SharePoint, SQL) spowalniają przepływ. Buforuj dane w zmiennych, jeśli będą używane wielokrotnie.
• Stosuj kontrolę błędów – Dodawaj warunki i ścieżki alternatywne w przypadku niepowodzenia akcji. Dzięki temu przepływ zareaguje w sposób kontrolowany, zamiast zakończyć działanie błędem.
• Stosuj komentarze – Dodawanie notatek do akcji pomaga innym użytkownikom (a także Tobie w przyszłości) zrozumieć zamierzenia autora przepływu.
• Testuj przy różnych danych wejściowych – Upewnij się, że przepływ działa poprawnie nie tylko w przypadku danych idealnych, ale także wtedy, gdy brakuje niektórych pól lub gdy pojawią się nieoczekiwane wartości.
• Monitoruj i optymalizuj – Korzystaj z historii przepływów i wbudowanych narzędzi diagnostycznych, by śledzić czasy wykonania oraz wykrywać wąskie gardła. Na podstawie tych informacji można wprowadzać usprawnienia.

Stosowanie powyższych praktyk pozwala tworzyć przepływy, które są nie tylko funkcjonalne, ale również niezawodne i zoptymalizowane pod kątem wydajności.

Podsumowanie i dalsze kroki w nauce Power Automate

Power Automate to potężne narzędzie do automatyzacji procesów biznesowych, które pozwala na znaczące usprawnienie codziennych zadań dzięki pracy z danymi. Niezależnie od tego, czy chodzi o integrację różnych systemów, przetwarzanie informacji czy reagowanie na zdarzenia – platforma ta oferuje szeroki wachlarz funkcjonalności, które można dostosować do potrzeb organizacji.

W pracy z Power Automate kluczowe znaczenie ma umiejętność operowania na danych – w szczególności tych w formacie JSON, który jest powszechnie wykorzystywany w wymianie informacji między usługami. Równie ważne są konstrukcje logiczne, warunki i pętle, które umożliwiają dynamiczne sterowanie przebiegiem automatyzacji. Istotnym elementem skutecznych przepływów jest również odpowiednia obsługa wyjątków i błędów – pozwala to zapewnić stabilność i niezawodność działania automatyzacji.

Opanowanie tych zagadnień otwiera drogę do tworzenia bardziej zaawansowanych scenariuszy, które są nie tylko wydajne, ale także odporne na błędy i elastyczne wobec zmieniających się danych wejściowych. Warto pogłębiać swoją wiedzę poprzez eksperymentowanie z gotowymi szablonami, analizowanie przykładów zastosowań w różnych branżach oraz korzystanie z oficjalnej dokumentacji i społeczności użytkowników Power Platform. Podczas szkoleń Cognity pogłębiamy te zagadnienia w oparciu o konkretne przykłady z pracy uczestników.

Rozwijając swoje umiejętności w zakresie pracy z danymi w Power Automate, użytkownik staje się nie tylko bardziej efektywny, ale również może aktywnie wpływać na usprawnianie procesów w swojej organizacji – niezależnie od stanowiska czy działu, w którym pracuje.

Najczęstsze błędy początkujących w Power BI Desktop (i jak ich uniknąć) 02 marca 2026

Jakie przepływy oferuje Power Automate i kiedy który stosować 28 lutego 2026