长期以来，一直存在与业务流程管理相关的一些基本挑战。我们认为，至少有两个问题在一定程度上导致了流程管理和改进上有较大的阻碍。
其中一个问题涉及“当前状态”流程的创建——对业务流程当前如何执行的描述。在业务流程再造中，企业主要对改进的“未来”流程感兴趣，因此他们通常对探索“现状”或流程当前的执行方式兴趣不大。 但了解当前流程对于了解是否值得投资改进、哪里存在性能问题以及整个企业的流程存在多少差异至关重要。因此，一些企业倾向于完全跳过当前的流程分析，采用捷径，或者向顾问支付大量费用来分析“现状”流程。
另一方面，采用渐进式改进方法的企业往往会花费太多时间来分析“现状”。 此外，他们当前的流程分析通常基于对业务流程一线人员的访谈，高管有时认为这些过于主观，并持合理的怀疑态度。
流程管理的另一个普遍问题是业务流程和企业信息系统之间缺乏连接。 一些企业系统（例如 SAP）是面向流程的，因为它们支持订单到现金或采购到付款等流程，但很少有一种简单的方法可以从信息系统提取相关经验。一些不同的技术支持流程设计的各个方面。 但是，如果您想要了解流程日常执行情况的信息，通常需要执行一组困难的手动步骤来收集和综合数据。许多流程改进方法（例如精益和六西格码）并未强调信息技术作为流程或流程管理的推动者。
流程挖掘可以解决这两个问题。 多年来，流程挖掘一直是一个学术话题，受到荷兰计算机科学家 Wil van der Alst 等研究人员的热切追求。 但直到 2011 年，流程挖掘才开始受到越来越多的关注。 例如，Gartner 在 2018 年发布了流程挖掘市场指南，其中包括流程挖掘的几个常见用例以及对供应商社区的分析。 Gartner 确定了十几家流程挖掘供应商。
流程挖掘软件可以帮助企业轻松地从企业交易系统中捕获信息，并提供有关关键流程执行情况的详细且数据驱动的信息。它会在工作完成时创建事件日志：收到订单、交付产品、付款。 这些日志让人们清楚地看到计算机介入的工作是如何实际发生的，包括谁做的、需要多长时间以及与平均水平的偏差。 流程分析为流程创建关键绩效指标，使公司能够专注于改进的优先步骤。 人工智能算法可以检测变化的根本原因，例如，它们可能会指出，每次新客户需要信用检查时，该过程都会大大减慢。
选择在哪里应用流程挖掘很重要。企业将通过将其应用到已数字化（即由 IT 系统支持）且仍存在一些非结构化工作（即由 IT 系统支持）的流程来获得最大价值。
审查和批准发生在 IT 系统之外。 流程改进专业人员认识到，改进复杂的跨职能业务流程不仅仅涉及数据。流程挖掘作为一种方法依赖于日志中的案例和事件数据，并且它只能完成该数据允许的事情。
然而，正如您可能想象的那样，这些功能对于任何负责监督、改进或排除运营业务流程故障的人来说都是令人着迷的。当前状态流程的开发是自动的，不再是劳动密集型的。 即使您不关心整体流程管理，甚至不关心您工作的广泛流程的状态，您也可以找出其中一小部分发生的情况并解决任何问题。如果您的企业使用BPM系统来支持关键业务流程（现在几乎每个大公司都是如此），您应该探索流程挖掘。
另一方面，流程挖掘可能并不适合所有企业。只有致力于质量并对内部基准测试有浓厚兴趣的大型、复杂组织可以从其创建的透明度中获得最大利益。 如果一个企业不面向流程管理，依旧停留在传统管理模式之下，它可能不会很好地进行流程挖掘。
流程挖掘已被有效地用于分析业务流程绩效的当前状态、识别改进领域并评估流程改进的结果。这使其成为机器人流程自动化 (RPA) 等工具的有效合作伙伴，因为它可以首先确定实施“机器人”的最佳位置，然后提供计算RPA实施的有益影响的方法。
流程挖掘描绘了流程性能的视觉吸引力和基于数据的视图。 这会吸引高级管理人员的兴趣，他们可以很容易地看到问题和机会所在。它将加强企业对数据驱动决策的奉献精神。我们预计未来会有许多解决方案涉及流程挖掘、RPA 和机器学习的组合。
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