流程挖掘技術通過重建企業業務流程，實現可視化功能，揭示企業低效業務流程的根本原因。流程挖掘技術以事件數據為基礎，審視流程操作步驟，檢查預定義流程模型與實際操作的一致性，并幫助識別瓶頸、制定決策并改善資源的利用。

本文將簡要闡述流程挖掘技術及其功能，并介紹市場上現有的流程挖掘工具，包括它如何與業務流程管理（BPM）相結合。我們也會在本文流程自動化和企業ERP實施部分分享一些流程挖掘的案例。

當今數字化技術的發展已經大量滲透到企業的各個業務流程，這讓我們能夠輕松地記錄和分析事件。比如：從自動取款機提款的信息、醫生調整X光檢測儀器輸入的數據、市民申請駕照的信息、提交納稅申報單的數據以及旅客收到電子客票的票號。而我們的挑戰在于如何利用或提升這些事件數據所能帶來的價值，使其更有意義，例如，用其提供洞察、識別瓶頸、預測問題、記錄違規政策行為、提出對策并簡化流程。這就需要我們先前提到的流程挖掘技術，這正是它的用途所在。

許多企業都希望簡化業務流程和系統架構，同時降低成本并改善用戶體驗。為了達成這些目標，企業需要消除部門和數據信息的孤島，避免使用傳統的“瀑布式”方法和手動問題識別與流程設計。將流程挖掘技術與當下流行的“敏捷開發”方法相結合，不僅可以使績效改善的速度明顯增快，還可以準確地幫助我們識別流程中的問題以對癥下藥。

流程挖掘從事件日志開始，所有流程挖掘技術都需要通過可以按順序記錄的事件為基礎，讓每個事件都指代一個活動（例如：某個流程中被明確定義的步驟），并與特定的業務場景相關聯。事件日志可以存儲事件的附加信息。實際上，只要有可能，流程挖掘技術都會使用到附加信息，如執行或啟動事件的資源（例如：人員或設備）、 事件發生的時間標識，或與事件一起記錄存儲下來的數據元素（例如：訂單的大小）。

     

流程挖掘技術的第一個功能點是自動化的業務流程識別（ABPD）。ABPD不使用任何預設信息便可記錄事件日志并迅速生成流程模型。分析師從探索最頻繁的活動和相互關聯（被稱為“快樂路徑”）開始，深入研究事件日志數據子集中的流程變量，并分析變量之間的相互關聯與差異；通過ERP系統收集的事件數據，創建可視化工作流。

流程挖掘的第二個功能點是一致性檢查。我們在這里將預設的流程模型與對應流程的實際事件日志進行比較。該功能可用于檢查日志中記錄的實時數據是否符合原有預期，反之亦然。流程挖掘技術會通過日志文件和特定算法重建流程模型，并與參考流程模型相對比，分析二者之間的匹配程度。

流程挖掘的第三個功能點是績效改善。即利用事件日志中記錄的關于實際流程的信息和一致性檢查結果對流程進行多維度分析，挖掘造成問題的根本原因，以識別績效改善和自動化機會。

在流程識別的過程中，流程挖掘技術提供的四大關鍵視角包括：

關注流程，即活動的排序。該視角的目標是找到對所有可能路徑的綜合描述，通常使用流程建模標注的方式（例如：業務流程建模標注（BPMN）、工程總承包（EPC）或統一建模語言（UML）圖）。

關注活動中的資源信息，如 有哪些參與因素（例如：人、系統、角色或部門），以及它們的關聯方式。該視角的目標是按照角色和組織架構單元來呈現人力構建組織，或者展示社交網絡。

關注業務場景。業務場景可以通過它在流程中的路徑或者通過流程執行者來確定。業務場景還可以用相應數據元素值來確定。例如：若該場景表示補貨訂單，你會想知道供應商或訂購的產品數量。

關注事件的時間和頻率。如果事件帶有時間戳，就可能會協助發現瓶頸、衡量服務水平、監控資源利用情況等。

典型的流程挖掘項目包括以下四個階段：

     

在診斷階段通常會確定目標和初始需要分析的問題。該階段確定的內容包括：流程分析范圍、分析周期、要回答的業務問題、團隊組成和分析時間表。

準備階段會確定數據需求，設置數據獲取范圍并檢索數據。必須在此階段確定需要檢索的系統和表格、數據屬性(數據字段)、數據顆粒度以及數據收集和連接所用的邏輯。

很多情況下，檢索到的數據不能直接用于流程挖掘，必須加以調整和轉換。如果要完成某個具體分析，需要根據不同的分析問題多次執行數據處理。

在交付階段的分析工作中，不同的流程挖掘技術會被用于回答各類分析問題。這些技術包括流程發現、一致性檢查、流程分析和改進。交付階段工作的主要目標是建立分析結果與改進提升建議的關聯性，最終實現項目目標。這需要對分析結果進行正確的理解和解讀，分析解讀可由業界專家進行驗證。

我們用前三個階段獲得的洞察來修正流程實際執行方式，而這里可以利用企業流程再造和六西格瑪（Six Sigma）等技術，以及流程挖掘技術來實現流程的持續監測和改進。

市場上有幾種流程挖掘工具，有些十分具有商業應用價值，有些則更多地被應用于學術和研究領域。要實現流程挖掘的目標，相應的工具至少需要具備以下功能：

1. 跟蹤事件日志

2. 監測流程性能

安永的調查結果顯示，市場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。與此同時，以上工具也被Gartner列為市場上領先的流程挖掘工具。

企業若致力于滿足客戶期望，具備高效執行力，應清楚了解企業運營流程的生命周期。執行流程是為達到某個具有明確預期效果的業務目的；若流程無法支撐企業戰略，則需加以調整。

企業運行中的運營流程受到監控和測量，其性能也會得到評估。根據評估結果，流程的某些方面會做出相應變動與優化。接下來是實施流程，然后再次循環往復，包括：監測并測量執行中的流程，根據企業的策略對其進行評估，設計優化版本并再次實施流程。流程挖掘技術可以為流程生命周期的不同階段創造多種有利條件。

當前，有不少技術一直在流程建模過程中使用。擺在業務流程分析師面前的主要挑戰在于發現真實的流程。流程挖掘技術能夠跟蹤流程輸入從開始到結束的每一步，流程模型就是基于這些信息所創建的。執行結束時，我們將得到清晰且完整的流程模型，由于該模型是基于事實而創建，我們無須針對它進行驗證或研討。

流程發現過程中捕捉的數據以及歷史數據都為流程重構階段提供了大量信息。我們可以從上一階段的發現中得到流程中不同路徑的頻率和這些路徑中的完成時間、差異、錯誤和其他相關信息。然后，業務流程分析師提出洞察，告訴我們需要什么樣的變動以及變動所在位置。

企業任何新的實施項目都需要人來參與，因此強有力的領導力、明確的溝通、有效的培訓和詳細的變動方案均必不可少。該階段不受流程挖掘的影響，但關鍵在于，需要理解和同意實施過程中的流程性能指標，設計跟蹤機制以便在其他階段進行流程挖掘。

監測是流程挖掘的核心能力。我們希望實施的流程監測會有助于提取最佳結果。在傳統的BPM生命周期中，業務流程分析師會計算關鍵績效指標（KPI）并提交領導層進行評估。而如果應用流程挖掘技術，整合數據在流程執行過程中一經生成后就會被系統實時提取出來，亦無需花時間收集和計算KPI。

在充滿活力的商業世界中，變化無法避免。對于企業來說，保持充分透明至關重要，這能夠讓其及時識別是否需要變革并采取相應行動。隨著流程挖掘技術的實施，異常行為一經出現便被識別出來，為流程分析師提供了一個加快戰略決策的重要洞察點。

流程挖掘技術還可以揭示出企業運營中低效、漏洞、偏差和瓶頸等問題。為了增強流程改進，流程挖掘技術還允許實施如機器學習和人工智能等技術，與流程挖掘并行操作，旨在隱患發生前識別并積極采取行動，從而提高生產率，實現無縫流程執行并且做出果斷判斷和行動。

企業使用BPM工具記錄已完成建模的流程，并對其進行分析以尋找改進機會。企業還可以使用這些工具來模擬流程，將各類場景中流程的運行方式可視化處理。BPM工具還可以執行、實施和監測已完成建模的流程。將集成架構、數據源、應用程序和歷史遺留系統與端到端業務流程相連。然而，這些模型通常與實際事件數據完全脫節。

流程挖掘技術提供了一種改進和優化業務流程的新方法，其能力超越了傳統的業務流程管理。流程挖掘技術并不特別關注流程管理，而是提供了透明且全面的視角，覆蓋了企業的所有活動，還能對這些活動進行更深入的分析。流程挖掘技術提供了一個動態系統，能夠實時反映流程中的變化。我們的目的并不是構建靜態模型。

流程挖掘技術可以應用于企業的不同領域，不僅限于分析或創建流程模型。如果數據正確，流程挖掘技術可以為流程中資源的性能和關系提供洞察，將員工共同完成復雜任務的方式進行可視化處理，還可以提供不限于單一任務的性能統計數據。

流程挖掘技術的用途因利益相關方的背景和項目類型而有所不同。即使在項目中，流程挖掘技術也可以用于不同的階段。

在啟動流程自動化項目之前，我們應注重評估當前流程的效率和擴展性。同樣重要的是，需要理解流程的成熟程度，判斷哪些流程達到可從機器人流程自動化(RPA)中獲益的標準，以及哪些流程在開始RPA項目之前需要加以調整和標準化處理。

流程挖掘可以幫助企業重構、可視化和分析各個運營流程，并通過觀察偏差來闡釋標準化程度。它的流程分析能力讓業務用戶只需點擊幾下鼠標，就能確定RPA項目及其經濟影響并確定其優先級。此外，還可以組合操作系統數據，全面了解用戶在業務流程的每一步采取什么行動。因此，我們很容易找到人工作業中最可重復的模式并根據其影響區分優先級。

在IT領域變革中，流程挖掘技術的地位舉足輕重。對于擁有多個ERP系統的企業來說，整合并不像合并現有系統中的所有數據那么簡單。隨著時間的推移，這些不同的ERP系統可能已經分化為不同的流程形態，很多可能已經添加了補丁，改變了用戶行為。每個部署都可能會有不同程度的自動化。在這種情況下，主要任務是找到各個系統的流程如何變化，或者跨業務部門的用戶行為和交互的差異。

流程挖掘技術有助于將每個ERP系統與其它系統進行比較和基準測試以確定最佳實踐，識別在整合前必須解決的差異。它還有助于確定需要接受流程更新培訓的流程責任人和用戶。

整合后，要實現流程改進和優化，并在潛在問題影響業務之前找到它們，持續使用流程挖掘技術是必不可少的。

流程挖掘是一種全新的分析方法，它使用系統的數據實時挖掘客觀洞察，發現業務流程執行中存在的隱患和風險。流程挖掘技術結合多個數據源的信息，在不同系統、部門和功能之間架起了橋梁。流程挖掘技術并不局限于流程識別和改進，它以其先進的分析和智慧能力，在數字化轉型和實現卓越運營方面發揮著至關重要的作用。

大型企業爭相建立最快、最高效且最透明的業務流程，而流程挖掘技術作為一大重要業務應用，是推動企業運營升級、業務轉型、流程重構的重要保障。