流程挖掘(Process Mining）已成為全球性的風口熱點。根據(jù)Gartner的報告，2022 年，全球 IT 支出仍將呈現(xiàn)增長態(tài)勢。包括流程挖掘在內的與“分析”相關的產(chǎn)品和服務將成為企業(yè)優(yōu)先的投入方向。相似的，Polaris Market Research的研究也指出，全球流程挖掘軟件市場規(guī)模預計到2030年將較2021年增長30倍。眾多咨詢公司預期高高，海外IT大廠紛紛入局，國內資本頻頻看好。那么，流程挖掘的人生是如何開掛的？
一個學術課題的誕生
流程挖掘來自歐洲，是一個年輕的跨領域分析學科。流程挖掘涉及計算智能、數(shù)據(jù)挖掘、過程建模和分析領域，核心思想是通過從信息系統(tǒng)的事件日志中提取信息，從而發(fā)現(xiàn)、監(jiān)測和改進真實過程，而非設定或想象的流程。最初，流程挖掘被稱為“工作流挖掘”，是由埃因霍溫科技大學于1998年開展的一項研究。
圖1: 三種基本的流程挖掘類型 （來源：《流程挖掘宣言》 整理：領貓科技）
領隊的威爾教授（Wil van der Aalst）被稱為流程挖掘之父，他出版的研究類書籍共計22本，在專業(yè)期刊中發(fā)表論文超過250篇，是世界上研究成果被引用最多的學者之一。威爾教授在全球范圍提供免費的公開課，并以首席科學家身份參與首 個流程挖掘公司Celonis的商業(yè)化建設。此外，院校和企業(yè)建立的技術社區(qū)加速了流程挖掘的技術交流和人才培養(yǎng)。
有地不愁苗，有苗不愁長
旺盛的生命力需要優(yōu)質的環(huán)境來孕育，學術如此，商業(yè)亦如此。一個必須強調的關鍵節(jié)點，由威爾教授牽頭，聯(lián)合包括清華大學在內的幾十家院校和企業(yè)共同發(fā)布的《流程挖掘宣言》確立了流程挖掘的根基，建立了流程挖掘的行業(yè)標準。這大概就是流程挖掘最 好的成人禮。
與此同時，Celonis標志性的成功更加速了流程挖掘的商業(yè)化進程。很快，海外的流程挖掘賽道涌入30多家企業(yè)，其中不乏已經(jīng)上市的RPA（Robotic process automation）頭部廠商UiPath， 也不乏老牌的IT大廠微軟、IBM、SAP。流程挖掘的發(fā)展模式與RPA和咨詢業(yè)緊密關聯(lián)，其間的收購、融合及合作比比皆是。
海外紅火，國內也并不冷清。在紅杉資本、天際資本、英特爾資本、高盛資本等眾多資本的助推下，國內的流程挖掘領域欣欣向榮。不同的是，除了與RPA合作升級，出現(xiàn)了一批具備自主開發(fā)能力的初創(chuàng)企業(yè)。到底哪一家會成為行業(yè)的獨角獸，還需較量一番。
路遙知馬力，日久見真心
想要保持優(yōu)勢地位，持續(xù)得到關注和認可，流程挖掘尚需顯赫的戰(zhàn)績。對此，Gartner研究總結出流程挖掘的五個市場方向和十項主要能力。數(shù)字化轉型、人工智能、任務自動化、超自動化和運營彈性五個市場方向，同時也是企業(yè)采用流程挖掘的五個主要驅動因素。我們重點討論超自動化、運營彈性以及十項能力。
01 超自動化
自動化是我們熟知的，通過傳統(tǒng)IT能夠一定程度輔助企業(yè)實現(xiàn)自動化。然而，系統(tǒng)通常相對獨立，且標準化的系統(tǒng)對于企業(yè)來說可能存在冗余。跨系統(tǒng)間也可能存在信息的不一致問題。特別是對于大中型企業(yè)，系統(tǒng)數(shù)量多，情況變地更為復雜。
Gartner 提出的 “超自動化”是用于協(xié)調組織自動化孤島問題，它不是技術概念而是一種設計模式。流程挖掘能夠呈現(xiàn)單一系統(tǒng)的自動化情況，同時也能呈現(xiàn)各自動化孤島間的連接方式。而且，通過監(jiān)控實現(xiàn)從任務自動化到價值鏈自動化的持續(xù)改進。
圖2: 超自動化 （來源：Gartner 譯文：領貓科技）
02 運營彈性
運營彈性是從“查找”信息，建立“模型”，最終“改進”的過程。運營彈性能夠輔助企業(yè)分解復雜任務或流程，改進合作，實現(xiàn)彈性創(chuàng)建組織能力。運營彈性對企業(yè)內部改進和增強以及對外競爭力都有重要作用。
流程挖掘技術提供了一種新的并且可增強的建模能力。流程挖掘收集日常運營數(shù)據(jù)，并持續(xù)分析找到真實客觀的運營數(shù)據(jù)。在解釋分析后，提供優(yōu)選且易理解的工作模型。改進不僅易于執(zhí)行，而且能夠持續(xù)進行。
圖3: 運營彈性（來源：Gartner 譯文：領貓科技）
03 十項能力
關于流程挖掘的十項能力，更細致地展示了該技術能夠為企業(yè)帶來的價值。涵蓋發(fā)現(xiàn)、監(jiān)測和改進三個方面。具體包括：
1) 將組織的真實流程和成員交互的模型進行可視化。
2) 支持呈現(xiàn)和分析客戶交互，并進行與內部流程的一致性檢查。
3) 支持一致性檢查，具備差距分析的能力。
4) 支持智能化流程模型增強，可增強或擴展現(xiàn)有或先驗流程模型。
5) 支持數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)清洗。
6) 可持續(xù)監(jiān)控關鍵績效指標，可視化且可調整，輔助決策。
7) 可進行合規(guī)性和預測分析，可進行場景測試和模擬。
8) 可創(chuàng)建應用程序，用于監(jiān)管和改進。
9) 任務挖掘，通過捕捉和分析UI 日志進行任務優(yōu)化。
10) 以洞察力帶動執(zhí)行力，從優(yōu)化系統(tǒng)到到創(chuàng)建支持任務執(zhí)行的模型。
可見，從UI捕捉、業(yè)務流程呈現(xiàn)和改進，企業(yè)決策和對外合作，都是流程挖掘展露拳腳的空間。而且，智能化且可持續(xù)性的能力改進，讓流程挖掘更具生命力。
路雖遠，行則將至
從學術課題到商業(yè)化非朝夕之事。流程挖掘這個分析學科的毛頭小子已經(jīng)在商界初展鋒芒。然而，行業(yè)的多元化，系統(tǒng)的復雜性以及人們對新事物的接受過程都會為流程挖掘的發(fā)展帶來阻力。但，可以確定的是流程挖掘擁有強大的學術研究團隊，這為其商業(yè)化過程持續(xù)提供原動力。流程挖掘能夠有效助力企業(yè)的任務、過程、業(yè)務運營以及價值鏈的升級改進。流程挖掘巨大的潛在價值不能被忽視。此外，流程挖掘與RPA和AI等技術的融合會更大限度地擴展其發(fā)展空間，形成強強聯(lián)合之勢。或許選擇流程挖掘就是選擇了未來。
參考：
1、《Process Mining Manifesto》（Wil van der Aalst, etc.）
2、《Process Mining in Practice》（Wil van der Aalst）
3、《Process Mining Data Science in Action》（Wil van der Aalst）
4、Market Guide for Process Mining（Gartner，2021）
5、Trends In Process Improvement And Data Execution（Forrester，2022）
