流程挖掘（Process Mining）是一种基于数据分析的方法，通过从信息系统的事件日志中提取流程模型，揭示实际的业务流程执行情况。它结合了数据挖掘和业务流程管理的优势，为组织提供了一个深入理解和优化业务流程的工具。随着数字化转型的加速，企业生成的业务数据量迅速增长，流程挖掘技术的重要性日益凸显。
全球领先的IT研究机构Gartner研究了世界头部流程挖掘厂商的产品表现、客户反馈以及行业发展趋势，认为流程挖掘正从单一分析工具向业务运营智能（Business Operations Intelligence）平台转变。
2024年7月，Gartner根据全球领先的流程挖掘厂商的流程挖掘产品结合客户实际应用场景，发布了最新的《Critical Capabilities for Process Mining Platforms》（《流程挖掘平台的关键能力》），总结出流程挖掘平台应具备的10项关键能力，本文向大家分享介绍。
1.全面的流程透明化：企业需要确保业务流程高效且透明，流程挖掘通过数据驱动的方式揭示流程的实际运行状态，消除盲点。
2.提高效率和合规性：通过识别低效流程、资源浪费以及潜在的合规风险，流程挖掘支持业务流程优化和风险管理。
3.支持战略决策：流程挖掘为企业管理层提供数据支持，用于制定优化策略，改进客户体验，提高市场响应速度。
4.优化成本和资源利用：企业面临着控制成本和提升资源利用率的压力，流程挖掘帮助企业发现冗余流程和资源浪费点。
5.构建竞争优势：随着市场竞争加剧，能够快速适应变化并持续优化运营的企业将占据优势，流程挖掘正是实现这一目标的关键技术。
6.技术集成和扩展性：流程挖掘平台可以与现有IT系统无缝集成，并为后续的BPA、EBPA、RPA、AI等技术提供基础支持，成为数字化转型的核心。
因此，流程挖掘不仅是企业提高运营效率的工具，更是赋能业务增长和技术创新的重要手段。对于CIO而言，早日关注并部署流程挖掘技术，将为企业奠定未来发展的数字化基础。
根据Gartner分析报告，流程挖掘平台应具备10项关键能力，其中包括3项核心能力和7项常用能力。
流程挖掘平台的3项核心能力如下：
▲ 自动发现流程模型：通过分析事件日志，从底层数据中自动生成可视化的流程模型。
▲ 异常检测：识别实际操作中未遵循既定流程的部分。
▲ 频率与性能统计：提供流程运行的频率、处理时间等关键指标，用于定位低效或异常部分。
其价值如下：
● 理解流程：帮助企业了解真实的业务流程，发现偏离的流程。
● 业务优化：通过发现实际流程中的瓶颈和低效点，提出改进建议。
▲ 遵从性检查：比较实际操作与目标流程或规范的一致性。
▲ 差距分析：识别不同部门或业务单位之间流程执行的差异。
▲ 可视化对比：通过图形化的方式展示不同流程或实例之间的差别。
其价值如下：
● 合规性评估：确保流程符合公司目标和法律法规，降低风险。
● 跨部门优化：分析不同部门的流程差异并进行优化。
▲ 模型扩展：对日志中业务数据展开多维分析，增强流程模型的完整性。
▲ 智能预测：根据过去的数据预测未来流程可能的行为。
▲ 模拟和场景分析：测试不同条件下流程的性能，评估改进措施的效果。
其价值如下：
● 数字化转型：在流程建模中加入动态数据，支持决策制定。
● 持续改进：为现有流程模型添加新特性，提高灵活性和适应性。
流程挖掘平台的其他7项常用能力如下：
▲ 数据清洗与整合：从多种数据源（如ERP、CRM系统）提取数据，并进行质量检查。
▲ 支持大数据和多云环境：处理复杂的大规模分布式数据。
▲ 实时数据处理：支持流式数据输入和实时分析。
其价值如下：
● 数据驱动的流程挖掘：确保输入数据的准确性和一致性。
● 多源数据整合：将来自不同系统的数据整合为统一的事件日志。
▲ 实时KPI监控：在仪表盘中实时展示关键绩效指标。
▲ 自动化响应：根据监控数据触发警报、通知或自动执行的任务。
▲ 异常检测：通过监控流程运行情况，及时发现和处理异常。
其价值如下：
● 运营监控：持续监控企业运营状况，确保流程健康运行。
● 异常处理：快速定位异常情况并采取相应措施。
▲ 预测分析：利用机器学习模型预测流程结果（如延迟、失败）。
▲ 处方分析：根据流程历史和上下文数据提出优化建议。
▲ 场景测试与模拟：在虚拟环境中模拟流程变更对绩效的影响。
其价值如下：
● 决策支持：为管理层提供可操作的优化建议。
● 风险预警：预测可能的流程问题并提前干预。
▲ 流程跨系统整合：连接多个系统，实现端到端流程的协同。
▲ 决策管理：基于分析结果动态调整流程逻辑。
▲ 开发支持：通过API支持构建特定流程挖掘应用（如财务审计工具）。
价值如下：
● 复杂流程管理：实现多个业务流程的无缝衔接。
● 流程自动化：基于数据驱动的决策，优化工作流。
▲ 将洞察转化为行动：如生成支持任务执行的脚本、提醒和预警。
▲ 自动化执行：触发自动化任务、流程和操作。
▲ 实时响应：根据流程事件动态调整任务执行。
其价值如下：
● 推动改进落地：将流程优化建议快速应用到实际操作中。
● 响应式业务运营：实时响应业务变化，提升灵活性。
▲ 数据预处理和发现：通过生成式AI提升数据质量和分析效率。
▲ 自适应流程修改：实时调整流程以适应变化的需求。
▲ 增强解释性和可理解性：通过自然语言生成更易读的流程分析报告。
其价值如下：
● AI驱动的流程优化：利用生成式AI提出更智能的改进方案。
● 增加用户参与度：降低使用门槛，使更多人能参与流程挖掘。
▲ 用户行为记录：通过捕获用户在系统中的操作日志（如点击、输入），生成任务级事件数据。
▲ 任务优化：分析任务步骤的冗余性和低效点。
▲ 自动化支持：识别适合自动化的任务片段。
其价值如下：
● 任务改进：提高员工效率，优化任务执行流程。
● 自动化机会识别：支持机器人流程自动化（RPA）部署。
总结：以上这些关键能力涵盖了流程挖掘的核心功能和扩展应用，帮助企业实现从流程洞察到优化执行的全面闭环管理。
1.与人工智能的深度融合：结合机器学习和预测分析，流程挖掘不仅可以揭示现状，还能够预测未来趋势，提供优化建议。
2.实时性提升：现代流程挖掘工具正逐步向实时监控和动态调整方向发展，为企业提供即时的流程洞察。
3.与自动化技术结合：流程挖掘已成为企业推动业务自动化（如机器人流程自动化，RPA）的关键起点，为自动化流程提供数据支持。
4.跨行业普及：流程挖掘从最初的制造和物流行业，逐渐扩展到金融、医疗、零售等多个领域。
5.任务挖掘的兴起：通过捕捉用户行为数据，任务挖掘正在补充和扩展传统流程挖掘的能力。
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