流程挖掘技术通过重建企业业务流程，实现可视化功能，揭示企业低效业务流程的根本原因。流程挖掘技术以事件数据为基础，审视流程操作步骤，检查预定义流程模型与实际操作的一致性，并帮助识别瓶颈、制定决策并改善资源的利用。

本文将简要阐述流程挖掘技术及其功能，并介绍市场上现有的流程挖掘工具，包括它如何与业务流程管理（BPM）相结合。我们也会在本文流程自动化和企业ERP实施部分分享一些流程挖掘的案例。

当今数字化技术的发展已经大量渗透到企业的各个业务流程，这让我们能够轻松地记录和分析事件。比如：从自动取款机提款的信息、医生调整X光检测仪器输入的数据、市民申请驾照的信息、提交纳税申报单的数据以及旅客收到电子客票的票号。而我们的挑战在于如何利用或提升这些事件数据所能带来的价值，使其更有意义，例如，用其提供洞察、识别瓶颈、预测问题、记录违规政策行为、提出对策并简化流程。这就需要我们先前提到的流程挖掘技术，这正是它的用途所在。

许多企业都希望简化业务流程和系统架构，同时降低成本并改善用户体验。为了达成这些目标，企业需要消除部门和数据信息的孤岛，避免使用传统的“瀑布式”方法和手动问题识别与流程设计。将流程挖掘技术与当下流行的“敏捷开发”方法相结合，不仅可以使绩效改善的速度明显增快，还可以准确地帮助我们识别流程中的问题以对症下药。

流程挖掘从事件日志开始，所有流程挖掘技术都需要通过可以按顺序记录的事件为基础，让每个事件都指代一个活动（例如：某个流程中被明确定义的步骤），并与特定的业务场景相关联。事件日志可以存储事件的附加信息。实际上，只要有可能，流程挖掘技术都会使用到附加信息，如执行或启动事件的资源（例如：人员或设备）、 事件发生的时间标识，或与事件一起记录存储下来的数据元素（例如：订单的大小）。

     

流程挖掘技术的第一个功能点是自动化的业务流程识别（ABPD）。ABPD不使用任何预设信息便可记录事件日志并迅速生成流程模型。分析师从探索最频繁的活动和相互关联（被称为“快乐路径”）开始，深入研究事件日志数据子集中的流程变量，并分析变量之间的相互关联与差异；通过ERP系统收集的事件数据，创建可视化工作流。

流程挖掘的第二个功能点是一致性检查。我们在这里将预设的流程模型与对应流程的实际事件日志进行比较。该功能可用于检查日志中记录的实时数据是否符合原有预期，反之亦然。流程挖掘技术会通过日志文件和特定算法重建流程模型，并与参考流程模型相对比，分析二者之间的匹配程度。

流程挖掘的第三个功能点是绩效改善。即利用事件日志中记录的关于实际流程的信息和一致性检查结果对流程进行多维度分析，挖掘造成问题的根本原因，以识别绩效改善和自动化机会。

在流程识别的过程中，流程挖掘技术提供的四大关键视角包括：

关注流程，即活动的排序。该视角的目标是找到对所有可能路径的综合描述，通常使用流程建模标注的方式（例如：业务流程建模标注（BPMN）、工程总承包（EPC）或统一建模语言（UML）图）。

关注活动中的资源信息，如 有哪些参与因素（例如：人、系统、角色或部门），以及它们的关联方式。该视角的目标是按照角色和组织架构单元来呈现人力构建组织，或者展示社交网络。

关注业务场景。业务场景可以通过它在流程中的路径或者通过流程执行者来确定。业务场景还可以用相应数据元素值来确定。例如：若该场景表示补货订单，你会想知道供应商或订购的产品数量。

关注事件的时间和频率。如果事件带有时间戳，就可能会协助发现瓶颈、衡量服务水平、监控资源利用情况等。

典型的流程挖掘项目包括以下四个阶段：

     

在诊断阶段通常会确定目标和初始需要分析的问题。该阶段确定的内容包括：流程分析范围、分析周期、要回答的业务问题、团队组成和分析时间表。

准备阶段会确定数据需求，设置数据获取范围并检索数据。必须在此阶段确定需要检索的系统和表格、数据属性(数据字段)、数据颗粒度以及数据收集和连接所用的逻辑。

很多情况下，检索到的数据不能直接用于流程挖掘，必须加以调整和转换。如果要完成某个具体分析，需要根据不同的分析问题多次执行数据处理。

在交付阶段的分析工作中，不同的流程挖掘技术会被用于回答各类分析问题。这些技术包括流程发现、一致性检查、流程分析和改进。交付阶段工作的主要目标是建立分析结果与改进提升建议的关联性，最终实现项目目标。这需要对分析结果进行正确的理解和解读，分析解读可由业界专家进行验证。

我们用前三个阶段获得的洞察来修正流程实际执行方式，而这里可以利用企业流程再造和六西格玛（Six Sigma）等技术，以及流程挖掘技术来实现流程的持续监测和改进。

市场上有几种流程挖掘工具，有些十分具有商业应用价值，有些则更多地被应用于学术和研究领域。要实现流程挖掘的目标，相应的工具至少需要具备以下功能：

1. 跟踪事件日志

2. 监测流程性能

安永的调查结果显示，市场上最常用的六大流程挖掘工具包括：Celonis、ARIS Process Mining、Minit、QPR、Signavio Process Intelligence和ProcessGold。与此同时，以上工具也被Gartner列为市场上领先的流程挖掘工具。

企业若致力于满足客户期望，具备高效执行力，应清楚了解企业运营流程的生命周期。执行流程是为达到某个具有明确预期效果的业务目的；若流程无法支撑企业战略，则需加以调整。

企业运行中的运营流程受到监控和测量，其性能也会得到评估。根据评估结果，流程的某些方面会做出相应变动与优化。接下来是实施流程，然后再次循环往复，包括：监测并测量执行中的流程，根据企业的策略对其进行评估，设计优化版本并再次实施流程。流程挖掘技术可以为流程生命周期的不同阶段创造多种有利条件。

当前，有不少技术一直在流程建模过程中使用。摆在业务流程分析师面前的主要挑战在于发现真实的流程。流程挖掘技术能够跟踪流程输入从开始到结束的每一步，流程模型就是基于这些信息所创建的。执行结束时，我们将得到清晰且完整的流程模型，由于该模型是基于事实而创建，我们无须针对它进行验证或研讨。

流程发现过程中捕捉的数据以及历史数据都为流程重构阶段提供了大量信息。我们可以从上一阶段的发现中得到流程中不同路径的频率和这些路径中的完成时间、差异、错误和其他相关信息。然后，业务流程分析师提出洞察，告诉我们需要什么样的变动以及变动所在位置。

企业任何新的实施项目都需要人来参与，因此强有力的领导力、明确的沟通、有效的培训和详细的变动方案均必不可少。该阶段不受流程挖掘的影响，但关键在于，需要理解和同意实施过程中的流程性能指标，设计跟踪机制以便在其他阶段进行流程挖掘。

监测是流程挖掘的核心能力。我们希望实施的流程监测会有助于提取最佳结果。在传统的BPM生命周期中，业务流程分析师会计算关键绩效指标（KPI）并提交领导层进行评估。而如果应用流程挖掘技术，整合数据在流程执行过程中一经生成后就会被系统实时提取出来，亦无需花时间收集和计算KPI。

在充满活力的商业世界中，变化无法避免。对于企业来说，保持充分透明至关重要，这能够让其及时识别是否需要变革并采取相应行动。随着流程挖掘技术的实施，异常行为一经出现便被识别出来，为流程分析师提供了一个加快战略决策的重要洞察点。

流程挖掘技术还可以揭示出企业运营中低效、漏洞、偏差和瓶颈等问题。为了增强流程改进，流程挖掘技术还允许实施如机器学习和人工智能等技术，与流程挖掘并行操作，旨在隐患发生前识别并积极采取行动，从而提高生产率，实现无缝流程执行并且做出果断判断和行动。

企业使用BPM工具记录已完成建模的流程，并对其进行分析以寻找改进机会。企业还可以使用这些工具来模拟流程，将各类场景中流程的运行方式可视化处理。BPM工具还可以执行、实施和监测已完成建模的流程。将集成架构、数据源、应用程序和历史遗留系统与端到端业务流程相连。然而，这些模型通常与实际事件数据完全脱节。

流程挖掘技术提供了一种改进和优化业务流程的新方法，其能力超越了传统的业务流程管理。流程挖掘技术并不特别关注流程管理，而是提供了透明且全面的视角，覆盖了企业的所有活动，还能对这些活动进行更深入的分析。流程挖掘技术提供了一个动态系统，能够实时反映流程中的变化。我们的目的并不是构建静态模型。

流程挖掘技术可以应用于企业的不同领域，不仅限于分析或创建流程模型。如果数据正确，流程挖掘技术可以为流程中资源的性能和关系提供洞察，将员工共同完成复杂任务的方式进行可视化处理，还可以提供不限于单一任务的性能统计数据。

流程挖掘技术的用途因利益相关方的背景和项目类型而有所不同。即使在项目中，流程挖掘技术也可以用于不同的阶段。

在启动流程自动化项目之前，我们应注重评估当前流程的效率和扩展性。同样重要的是，需要理解流程的成熟程度，判断哪些流程达到可从机器人流程自动化(RPA)中获益的标准，以及哪些流程在开始RPA项目之前需要加以调整和标准化处理。

流程挖掘可以帮助企业重构、可视化和分析各个运营流程，并通过观察偏差来阐释标准化程度。它的流程分析能力让业务用户只需点击几下鼠标，就能确定RPA项目及其经济影响并确定其优先级。此外，还可以组合操作系统数据，全面了解用户在业务流程的每一步采取什么行动。因此，我们很容易找到人工作业中最可重复的模式并根据其影响区分优先级。

在IT领域变革中，流程挖掘技术的地位举足轻重。对于拥有多个ERP系统的企业来说，整合并不像合并现有系统中的所有数据那么简单。随着时间的推移，这些不同的ERP系统可能已经分化为不同的流程形态，很多可能已经添加了补丁，改变了用户行为。每个部署都可能会有不同程度的自动化。在这种情况下，主要任务是找到各个系统的流程如何变化，或者跨业务部门的用户行为和交互的差异。

流程挖掘技术有助于将每个ERP系统与其它系统进行比较和基准测试以确定最佳实践，识别在整合前必须解决的差异。它还有助于确定需要接受流程更新培训的流程责任人和用户。

整合后，要实现流程改进和优化，并在潜在问题影响业务之前找到它们，持续使用流程挖掘技术是必不可少的。

流程挖掘是一种全新的分析方法，它使用系统的数据实时挖掘客观洞察，发现业务流程执行中存在的隐患和风险。流程挖掘技术结合多个数据源的信息，在不同系统、部门和功能之间架起了桥梁。流程挖掘技术并不局限于流程识别和改进，它以其先进的分析和智慧能力，在数字化转型和实现卓越运营方面发挥着至关重要的作用。

大型企业争相建立最快、最高效且最透明的业务流程，而流程挖掘技术作为一大重要业务应用，是推动企业运营升级、业务转型、流程重构的重要保障。