三谈流程挖掘 ｜ 企业业务流程的智能导航仪
在运用数字化手段来管理企业业务流程的方法中，（业务）流程挖掘（Process mining）、业务流程智能（Business Process intelligence）、业务活动监控（BAM）这些名词的理念和要解决的问题都是比较接近的，尽管出现时间有先后。
早在2002年Gartner就提出了业务活动监控（BAM）的概念，即以业务流程里的活动为对象，利用仪表盘的形式来监控、分析流程活动数据。随着BPM/SOA架构在21世纪初盛行，基于业务建模规范的业务流程分析工具（BPA）以及相应的BAM成为SOA架构的一部分。业务流程挖掘和BPM/BPA/BAM的理念有一定的承继性，也都发源于“业务流程工程”理论特别发展的西欧地区，不过，它采取以对企业信息系统的“非侵入式方式”，通过对业务流程相关系统产生的事件日志进行数据挖掘，从而发现业务流程，并相应进行业务流程的分析、优化。
“流程挖掘”的理论体系形成以及该软件品类的发展，得益于德国亚琛工业大学一位名为Wil van der Aalst的教授（他主要工作期间在荷兰埃因霍恩科技大学的信息系统系），是当今欧洲最有影响的计算机大师。这位1966年出生的荷兰人是当代业务流程管理、工作流软件、ERP等企业信息技术应用领域的主要理论奠基人之一；根据谷歌学术，他是全球排名第八、美国之外第一影响力的计算机科学家。2009年他率领国际电气与电子工程师协会（IEEE）发起了一个非盈利组织“流程挖掘工作小组”，起草了一系列流程挖掘相关的技术规范和准则，形成了非盈利性的、开放的事实性行业标准。
以流程挖掘为核心和基础，软件公司包装出来一些新的应用概念，例如行业最领先的Celonis将利用流程挖掘构建的业务流程优化应用称为“执行管理系统（EMS）“。
我在《流程挖掘 ｜ 数字化业务流程管理的终极方案》中初步介绍了流程挖掘的原理。流程挖掘是传统业务流程管理和数据挖掘的交叉产物：一方面，它和业务流程模型有关联，业务流程建模方法——亦即流程地图的表达规范——有EPC（早年SAP ERP开发即采用了EPC方法论建模）、BPMN、UML等，另一方面它又从软件系统中产生的事件日志数据中，挖掘出基于流程模型的流程信息。
企业信息系统本身固有的流程，或者通过业务流程管理进行预先建模并实施的，是“理论上的流程”，在软件设计和业务流程理论里称为快乐道路（happy path），然而，在现实中运作的流程，却经常和“理论流程”存在较大差异，用事件日志大数据分析来还原流程的原理如下：
在现实中，可以从不同的类型的信息系统中提取到事件日志，例如：
工作流系统（workflow）系统的审计日志
ERP、CRM系统的交易记录或日志
其他作业系统，例如制造执行系统、保险公司的理赔作业系统或者医院病历系统的信息记录
手工作业的日志，例如Excel里操作的修改日志
下图图右上角是事件日志，每条事件应该至少包括这些相关信息：
事例：Case ID
事件：Event ID
事件的特性数据：
事件名称或数据（Event，有些也称为Activity/task） 时间戳（Time Stamp） 该事件的其他跟分析目的相关的业务数据
可以发现，时间戳是主要的流程生成线索，来串起流程顺序和频率的判断：
传统管理咨询进行流程分析的方式是面对面的访谈，一次性评估，无法获取流程全貌；而传统业务流程建模并通过信息系统实施的正向工程方式，工作量巨大，流程挖掘方法既能过展现部分流程极其变式（variants），也能展示流程全景，并且分析流程的关键指标数据。
流程挖掘回答的主要问题：
人们操作的真实流程究竟是啥？
流程中存在什么瓶颈问题？
人或者机器在实际业务过程中，偏离预设流程的原因是什么？
在《流程挖掘宣言》原文中阐明了三种主要的流程挖掘类型，不少主流流程挖掘软件也采用了这种说法：
流程发现（Discovery）: 运用流程挖掘的算法，借助人工智能，自动发现流程发生的实际情况，并用流程图和流程指标来展现；
符合性检查（Conformance check），和一个流程模型进行对比，检查实际流程是否符合理论的或者预计的流程
业务流程改进（Business Process improvement） :通过流程图或者数据分析，找到瓶颈、未被发现的事实或者可用的资源，从而进行流程改进和优化。
下图中我引用了当前学术界和一些流程挖掘厂商提出的四大能力，在宣言基础上有所发挥：
领先厂商Celonis提出了流程挖掘在企业内的四种应用场景：
运营卓越分析，Celonis作为一个云平台，为用户提供了采购到支付（P2P）、商机到现金（LTC）等多个企业端到端的流程分析预设实例，帮助企业利用提取的数据快速建模和分析
系统迁移，例如SAP ERP向S4 HANA迁移，对现有系统流程的发现，可以提升迁移效率；同样，系统上云迁移，需要对流程和服务进行分析，决定迁移策略，或者云平台架构规划方法。
数字化转型
风控合规分析
今天的 “数字化转型”是流程挖掘应用重要的推动力。例如业务流程自动化机器（RPA）应用，用流程挖掘来展现流程，发现流程断点或者效率瓶颈，从而识别将RPA流程机器人植入到企业流程内的机会（参见《机器人流程自动化（RPA）的趋势展望及应用方法》），这也是以UiPath为代表的领先RPA厂商转身进入到流程挖掘平台市场的原因。下面是UiPath的流程挖掘系统界面：
流程挖掘支持的流程自动化被认为会成为企业级人工智能（AI）应用的主要入口。例如，保险公司为了提高理赔流程效率，同时又有效防范索赔欺诈，广泛在理赔流程里应用人工智能和机器学习。对于同样符合保单规定的医疗程序的索赔请求，AI检测不到欺诈范式的，可以流程上自动进入赔付程序，提高客户满意度和降低成本；而当AI检测到潜在的欺诈范式，保险公司自动提交进一步审查，
流程挖掘的项目实施方法论如下图所示。Celonis目前是欧洲估值最高的独角兽高科技公司之一，除了 《再谈“业务流程挖掘”平台，上云加速器》中谈到和IBM战略合作，它现在和几乎所有领先管理咨询公司都建立了合作关系，包括我现在工作的BCG Platinion，提供新一代业务流程咨询工具。Celonis软件可以安装在本地服务器或者云上，在事件搜集器里建立数据源系统的数据池，它跟SAP、Salesforce等主流企业级系统的数据表都有标准接口，可以方便转化为流程挖掘所需的事件和活动数据。一般来说，一个数据源系统、采用Celonis标准流程模板的流程挖掘，只需30人天左右的技术工作，2-3个数据源系统，大约需50人天。
目前在市场上的流程挖掘工具大多是欧洲公司，可以分为三类：
一是大型的、企业级平台：包括前文介绍业界领先的Celonis，BPM/BPA领域先驱ARIS（现属于德国软件公司SoftwareAG），以及RPA领域厂商UiPath提供的流程挖掘平台。
二是中量级工具，其中德国公司Signavio于2021年2月1日被SAP以12亿美元收购，仅过了两个月，2021年4月15日，IBM宣布收购另一家意大利流程挖掘公司MyInvenio，整合进了IBM Cloud Pak Automation里。此外，这个档次的软件还有来自芬兰的老牌业务流程分析厂商QPR 的Process Analyzer以及和Wil van der Aalst教授共同来自荷兰Minit等。
三是轻量级和开源工具，例如ProM，就是由业务流程挖掘教父Wil van der Aalst教授开发的一套开源框架。
如果让我通俗地给企业领导解释流程挖掘对企业的作用，我来打个比方：传统的业务流程管理以及企业信息系统就像百度地图，条条大路都摆在那里，虽然很清楚，但是当你在上海时，怎么去北京却不一定明白，而流程挖掘就像是GPS导航，不仅展示各种方案，在你行进过程中，还能根据大数据和你的实时位置，指导你动态调整路线。