hth·华体会体育中国流程挖掘行业产品实践研究以下是流程挖掘行业发展分析的产品实践研究部分节选，该部分内容将围绕“流程挖掘定义与产品技术解析、当下行业用户的实践动因、当下行业用户的实践成效与持续投入意愿、潜在行业用户的技术认知度与尝试意愿、为何要开启流程挖掘的产品实践、如何展开实践”进行分析与研究。
从需求侧来看，一项技术取得良好商用实践的基础是：用户拥有精准的认知、较高的实践价值认可度。目前流程挖掘在中国处于市场启蒙期，虽有行业用户基于业务流程需求或是RPA/IPA等相关实践而接触到了流程挖掘这一技术概念，但从整体上来看：流程挖掘技术尚未实现较广的市场认知普及、用户有待实现精准的技术认知（如：可以有效地区分流程挖掘与任务挖掘）。
与海外市场不同的是，流程挖掘技术在中国处于市场启蒙期。基于报告对行业用户的调研可知，在原本行业用户对流程挖掘技术缺乏准确、深度认知的情况下，更有用户将流程挖掘与其他技术概念形成了认知混淆。用户研究发现，任务挖掘是最容易与流程挖掘产生混淆的技术概念，且二者在流程自动化实践中也会被同时使用。因此，在这部分内容中，我们将先帮助行业用户从场景用例的角度来区分流程挖掘与任务挖掘，再从技术本质的角度来对流程挖掘进行简析，以建立基础的技术认知。
❑流程挖掘(Process Mining)的实践面向的是子流程或端到端的全域流程，如左图，“创建订单申请à收货”是流程挖掘应用实践的场景用例。
❑任务挖掘(Task Mining)的实践面向的是客户端的操作步骤，如左图华体会体育，“打开SAP、点击OK”等客户端的操作是任务挖掘应用实践的场景用例。
❑流程挖掘(Process Mining)基于对系统中的事件日志数据的挖掘与分析，来客观地发现、监控和定位在执行过程中的业务流程问题。
❑要点提示：流程挖掘最需要的是更加精准的数据，而非数据越多，分析效果越好。因为数据越多，可能会造成更多的杂音。
流程挖掘在“流程运营与管理、RPA/IPA应用实践、企业与机构的数字化转型”三大方面拥有着不可忽视的重要技术价值。
（1）流程运营与管理方面： 流程挖掘有效地发挥了系统沉淀的日志数据的价值，通过流程发现、一致性检验、流程改进的实施，让业务流程管理的全生命周期实现效能提升。
（2）RPA/IPA应用实践已成为组织提升生产力的有效工具，流程挖掘通过流程发现等方式让流程自动化的实践效能得以提升，还可以发现更多流程自动化的实践机会，进而帮助组织提升业务生产力。
（3）流程是组织业务的“神经”，流程挖掘可以成为企业数字化应用的全域网络地图而为其提供方向，可从全域流程角度帮助CIO定位数字实践的切入点。流程挖掘同样是超自动化不可分割的一部分，可以帮助企业更好地开启全域数字化实践。
RPA中国基于对90家中国企业机构的共计153名受访者(含业务人员、IT专业人士)的流程挖掘价值关注点展开了调研，以此为数理实证分析了潜在客户对流程挖掘的价值期待(暂未进行流程挖掘商用实践的企业样本占比为90%，在调研过程中，分析师对这部分受访者进行了流程挖掘基础认知普及，以确保调研的有效性)。
大部分的先行者整体上对流程挖掘实践持有不同层次的认可态度，同时计划不减少投入(保持同量级+增加投入)，可以证明先行者的流程挖掘实践成效整体良好。在行业用户实践前建立合理的技术期望十分关键，本次调研中，我们发现约35%的受访者有待调整对流程挖掘的技术期望(含期望过高与过低的两种情况)，这与基础的市场教育以及厂商在提供产品服务时为用户建立正确的价值认知体系拥有直接关系，合理的技术期望有助于用户建立流程挖掘的持续实践信心与投入。因此，建议厂商在追求客户成功目标时，在产品能力范围内为客户构建业务目标，这将有利于赢取客户信任、达成再次付费。
本组调研结果符合我们定义的市场启蒙期特点：存在技术应用需求，但是客户有待强化对技术的认知、多数处于观望或者愿意浅层次尝试技术实践。在当下阶段，树立高质量、卓越实践成效的实践案例并进行同业推广，可在强化市场教育的同时，在一定程度上激发户的投入动力。此外，流程挖掘所匹配的痛点场景的发现，有助于服务商的客户切入与规模化市场拓展。
1、很大一部分行业用户，虽存在业务流程问题，但对流程挖掘展开真实投入的积极性有限，关键成因：
2）部分流程改造或将对原有CRM、OA等系统进行调整而产生成本华体会体育，若用户尚未发现不得不优化的痛点问题，很难直接展开投入；
2、实践意愿相对较高的用户主要分为三类：存在关键流程问题而必须做出优化的用户、效率优先用户、流程自动化用户。
大型企业与机构的流程挖掘需求度相对较高。存在刚需场景、流程自动化实践背景用户的流程挖掘投入动力相对更高
•企业类型方面：大型企业相对拥有更加完善的IT建设与复杂的业务流程，更加具备流程挖掘的实践基础与需求，同时这类企业拥有更为复杂与多元化的业务流程，需求集中程度相对更高。
•应用场景方面：流程自动化场景(流程挖掘融合任务挖掘)、业务流程痛点业务场景、全域数字化建设场景均可以作为流程挖掘商用实践的关注方向，但是面对不同客户，各类场景的投入积极性会存在明显差异。
流程挖掘体系化实践的重要性：对于行业用户来说，在对流程挖掘拥有准确的技术能力与实践价值认知的基础上，当计划展开技术尝试与投入时，对于“如何实践”的问题成为行业用户的关注点。面对流程挖掘这项在中国市场处于启蒙期的技术尝试，除了来自于厂商的实践方案设计与解决方案输出外，用户也需要从自身需求与资源能力出发，建立一个相对体系化的实践方法框架，这将有助于帮助用户设立正确的技术ROI目标(建立合理的技术期望)、更加体系化地思考流程挖掘实践、更加高效而低成本的实践投入、让后续的投入与业务节点变化更具备敏捷扩展性和延续性。
方：基于上述背景，研究团队通过提出“构建高效卓越的流程挖掘实践指导框架(3K模型)”来帮助行业用户构建体系化的评估逻辑，进而有效地对流程挖掘产品展开选择与应用。
Step1将明确引入流程挖掘技术的需求背景，以便开展更加高质量的技术应用实践(不同的需求背景往往需要匹配着不同能力的厂商与产品)。常见的需要纳入考量的因素举例如下：
集团层面自上而下推动建设 / 单个部门的采购需求 ( 涉及到是否需要建设CoE，以及CoE的建设方式 )
Step2将带领用户进入“Pre - Do it”阶段，除了明确预算、明确系统日志数据可用可获取等基础资源盘点与准备工作外。从战略性角度思考是否应该建立CoE以帮助流程挖掘获得高效实践也是一个关键问题。流程挖掘实践中，均可能涉及多部门华体会体育、多系统流程、技术与业务融合等全部或部分因素的考量，这也使得将建设CoE纳入考量具备前置战略意义。
