数据被称为互联网时代的“新石油”，为诸如蚂蚁集团、MasterCar和Square等数据平台企业创造了超高估值。这是数据资产本身的力量，当数据在工作流管理领域中被分析运用时，流程挖掘的技术便应运而生了。
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BPM的危机：自上而下
业务流程管理系统（简称BPM）是针对流程管理的信息化系统，其特点是注重流程驱动为核心，实现端到端全流程信息化管理，创造最高效率。该模式在年左右兴起，其理念是：用专业的流程管理工具去开展“业务流程建模”，并且利用软件工程工具，在信息系统（例如SAPERP）实施中，自动实现软件系统的配置；或者在自开发业务系统的情况下，用BPM去驱动软件代码自动生成。
这一模式寄托了人们对“业务流程管理”闭环自动化的希望，然而在实际过程中，“BPM软件”在大多数企业的应用只是一个工作流软件而已，企业业务流程管理的现状是：1）企业的实际业务流程是不可见的；2）BPM驱动信息系统实现自动开发或配置，基本是走不通的；3）BPM绘制的业务流程和实际信息系统中的业务流程是两张皮——流程设计、建模、执行、监控和优化等信息系统之间完全脱节。
BPM无法实现企业端对端流程的可视化，而流程挖掘（ProcessMining）就是为此而来。
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自下而上：流程挖掘的兴起
流程挖掘（ProcessMining）是一种新兴的跨数据挖掘、机器学习、过程建模与分析等领域的综合学科。核心原理是从现代信息系统的事件日志中获得数据和提取知识，发现、监测和改进实际流程。其主要输出结果包括：审查全部的流程行为，实现%实例覆盖的流程建模与流程图可视化呈现；建立流程与数据间的联系；侦查、定位和解释实际流程与预设模型间的偏差；增加流程分析视角，发现流程改进与优化机会点，预测流程运营趋势等。
显然，与BPM的“流程设计→流程实施”的自上而下的模式不同，流程挖掘的逻辑是自下而上，从真实运行的业务系统中提取实例信息，包括各个信息系统中的交易（transaction）、消息（message）传递等，并展现流程、分析流程。
流程挖掘技术强调了企业数据资产的治理与应用——通过监测业务日志，来实时反映业务运行情况；通过处理复杂事件，优化业务路径；通过业绩的指标监测来度量组织效能……这些案例的共同点是通过放大流程中数据资产的价值，来优化企业运营流程。可以断定，流程挖掘技术极大地提高了数据挖掘和业务管理的联动性，未来也将助推新型商业智能（BI）技术发展。
同时，流程挖掘是CPM、BPI、TQM、6-Sigma等管理理念的使能技术。基本思想可以追溯到亨利·福特和泰勒的时代，其“流水线”和科学管理技术都旨在回答如何更好地将多个任务组合到一套流程中以提升效率的问题。因此，流程挖掘技术可视为他们管理思想的现代版本。
目前，流程挖掘技术的三大应用趋势包括：
l流程发现：从各个系统中提取流程事件数据，将其转化为事件日志，并放置于大数据平台上。如果事件日志包含资源信息，则可以发现资源相关的模型。
l一致性检验：通过对流程大数据的分析和建模，将现有的流程模型与来自该流程的事件日志进行比较，根据挖掘结果分析，优化数据提取。l流程优化：借助实际流程记录的事件日志中得到的知识和信息来扩展或改进现有流程（先验模型）。需要结合机器学习和人工智能，不仅提供流程优化建议，而且提高流程挖掘迭代的效率。流程发现、一致性检验和流程优化都是发现流程执行过程中的实际运行情况，从而改进流程效率和运行的标准度。这表明，流程挖掘不是解决问题的手段，而是发现问题的方法。
那么，同是作用流程，流程挖掘是否与机器人流程自动化（RPA）有关联呢？
答案是必然的，人工智能和机器人流程自动化（RPA）的火热极大地提高了对流程挖掘工具的需求，诸如艺赛旗、容智信息、九科信息等老牌RPA厂商都早已纷纷投身流程挖掘技术的探索应用中，以此扩展RPA的应用边界。流程挖掘可以看作是机器学习的一种形式，因为它从ERP或CRM等应用程序中提取事件日志，并学习分析流程模型，再通过RPA和低代码工具对现有工作流程进行建模，以创建新自动化的模板或是机器人。
当前RPA的瓶颈在于，使用者无法判别当前流程是否良好，也许短期内一些不够完善的流程实现自动化，带来了效率提升，但也可能会与遗留系统问题或在流程集成的过程中而暴露问题。而通过流程挖掘就可以发现此类问题，即当前流程是否已经标准化。如果流程是标准化的，则流程挖掘可以阐明这些流程是什么，以实现RPA自动化。流程挖掘可帮助RPA项目发现并验证公司中实际执行的流程，并根据挖掘结果，决定RPA机器人的配置和功能。其优势还在于：
l通过桌面挖掘的方法，可以解决流程挖掘中的两个关键限制：时间和资源限制（从事件日志中提取知识需要与基础系统集成）和信息不全面限制（通过流程挖掘产生的信息仍处于事务级别，无法捕获用户和系统的交互行为）。此外，桌面挖掘可以作为编码RPA机器人的更好起点，后者也是通过在图形用户界面（GUI）进行操作。正如AutomationAnywhere的Sergunin所说：“以前，流程挖掘的最终目的是流程重新设计和优化。现在，流程发现可以捕获手动的用户活动，也可以将其转换为RPA的自动化机会。”
l从进化的角度来看，流程挖掘代表了组织的新感觉系统的发展，并赋予企业生态生存的巨大优势。在为争夺市场份额而奋斗的公司生态中，即使一家公司具有比竞争对手更好地看到隐性工作流的原始能力，也比看不见的公司具有巨大的优势。
l流程挖掘还有助于打破有关组织不同部门工作方式的数据孤岛。通过观点的汇总，以及透明可视化的端对端的业务流程，使得操作可测量并提供数据和建议，从而更好的在各个层面上制定业务决策。数据挖掘下的流程管理使得公司应对各种新情况的反应更加灵活、快速和敏捷。
03
全球流程挖掘技术的应用情况
在流程挖掘领域中，领先的供应商主要分布在欧洲（德国、荷兰、意大利和芬兰）和北美洲：得到了SAP背书的新兴德国创业公司Celonis，老牌业务流程管理软件ARIS的母公司SoftwareAG，机器人流程自动化软件（RPA）公司UiPath等。ProcessGold被UiPath收购以后，部分国内员工出来创建了“望繁信科技有限公司”，这是目前国内第一个专注流程挖掘技术的公司。
全球前3甲的Gartner收集客户反馈如下，Celonis市场份额最大，myInvenio第二，UiPath第三。三种产品的技术能力基本相同，基本平分秋色。
其他的供应商有：Apromore、CognitiveTechnology、Everflow、Fluxicon和FortressIQ等30余家。
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流程挖掘技术发展面临的问题和挑战
l发展深度与广度。挖掘“真实业务操作流程”仅仅是流程挖掘技术的开始，而不是巅峰，如何通过了解真实流程，过后驱动真实业务的流转，智能化处理方式、业务流程再造，深度数据分析，数据孪生业务模拟、动作引擎、业务驱动中台等深度智能化业务均可以在此基础上得到进一步发展。
l数据的挑剔性。数据的纷乱，厂商的驳杂，数据质量参差不齐，且数据库之间不联通，或人为或客观的形成数据孤岛使得流程挖掘的实施难度陡然加大。
l基础设施门槛。只有IT建设比较完善的客户，希望内部流程改善/自动化的时候，可能才会考虑流程挖掘。大型企业较有可能属于这类客户，而中小企业目前和这种技术应该还有比较长的距离。
l高昂的价格。目前流程挖掘技术还属于技术软件中的高端产品，距离全民技术还有很远距离，而客户愿不愿意为解决问题支付较高价格，这是一个问题。
还有一个问题是，部分企业认为市面上已有的数据挖掘工具可以解决部分流程问题，但从实施效果上看，它可能在一些不必要的流程上耗费资源，而这种代价高昂的错误通过更为精准的流程挖掘工具可以在一定程度上避免。
总之，流程挖掘虽不能依靠结果数据升维，成为信息化系统流程管理的终极解决办法，但在流程发现和流程优化中是目前最佳的技术手段之一。
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