Splunk专家撰文“什么是流程挖掘”？
发布时间：2025-04-08
本文翻译自Stephen Watts撰写的《What Is Process Mining? A Complete Introduction》，作者是Splunk领域的专家，英文原文发布于2024年12月3日。
Splunk是一家总部位于美国旧金山的公司，成立于2003年10月，专注于机器数据的收集、分析和处理。它提供的软件平台能够帮助企业从各种来源和格式的机器数据中获取实时的业务信息和运营洞察。Splunk的产品和服务广泛应用于安全信息和事件管理（SIEM）、IT服务智能监控、用户行为分析等领域。
Splunk的主要产品包括：
Splunk Enterprise：一个全面的机器数据平台，用于收集、索引、搜索、分析和可视化任何形式或来源的数据。
Splunk Cloud：提供与Splunk Enterprise相同的功能，但是以云服务的形式提供。
Splunk Enterprise Security：为用户提供安全信息和事件管理（SIEM）服务，帮助检测并应对潜在的安全威胁。
Splunk IT Service Intelligence：用于监控关键IT和商业服务的健康状况和性能指标。
Splunk User Behavior Analytics：利用数据分析、机器学习等技术来识别潜在的网络攻击和内部人员威胁。
在2024年3月，思科公司完成了对Splunk的收购。
一个IT流程是用于完成IT相关任务的程序流。流程用于支持IT运营、软件开发、网络安全和风险管理以及许多其他活动的一系列任务和活动。
因此，流程挖掘是一种分析方法，用于通过从组织中的事件日志系统中提取可用知识来监控和改进实际业务流程。利用这些日志中的信息，组织可以获得关于其流程工作情况以及需要进行哪些改进的重要见解。
在本文中，我们将探讨：
为什么流程挖掘对企业很重要
在哪里以及如何使用流程挖掘
它如何为您的组织创造价值
如何上手自己的流程挖掘实现
1、什么是流程挖掘？
流程挖掘是一个框架，用于更好地分析和关联不同且看似不相关的信息，识别弱点并快速采取行动加以纠正。
不要浪费数小时、数天或数周的时间在电子表格上解决流程故障，采用正确的流程挖掘工具将使您能够更有效地使用您拥有的数据并推动更多的业务价值。本质上，流程挖掘提供了实时事件和运营业务流程之间的关键联系。
流程挖掘是一种从日志数据中检查事件数据的方法，以了解组织中的员工正在做什么以及他们实际上是如何做的。通过分析完成任务或项目所需的步骤，流程挖掘会自动构建一个流程。随着时间的推移，随着这些数据的收集，它可能会出现各种瓶颈和低效率——这些瓶颈和低效率会阻碍生产力和盈利能力。
流程模型或流程图是通常在流程挖掘过程结束时进行的可视化表示。它说明了流程中涉及的活动序列。它通常包含：
过程中涉及的事件
执行每个事件的人员或工具
连接各个组件的箭头或线条，显示工作流程或步骤顺序
流程挖掘的重要性
流程挖掘起源于数据挖掘和业务流程管理，两者几乎与互联网一样古老。20世纪90年代末至21世纪初，寻求从数据中获得洞察力以提高效率的企业中出现了数据挖掘的繁荣。随着公司数字化，并且（在大多数情况下）看到他们的在线存在变得比实体存在更重要，这最终被称为“业务流程管理”，并演变成我们今天所知道的流程挖掘。（ 这就是为什么今天你会听到BPA：业务流程分析和业务流程再造的相关输出。）
今天的流程挖掘利用先进的算法来明确当前的业务流程，帮助组织简化和改进它们。它可以快速发现有价值的见解，可以提高生产力，并最终阐明对您的客户和底线产生最大影响的核心业务流程中的机会。
对于影响您业务的机会，流程挖掘可用于检查三种主要类型的关键绩效指标（KPI）：
时间关键绩效指标：完成一个特定过程需要多长时间？
成本关键绩效指标：完成一个特定流程的成本是多少？
质量关键绩效指标：此过程的结果是否符合既定标准？
流程挖掘比更传统的“现状”分析有一个显著的优势——那就是它能够访问实时事件数据。此外，流程挖掘还可以查看历史数据，能够仔细检查一系列事件日志，以深入了解正在发生的事情——这与以前用于进行相同计算的缓慢、手动和重型数据基础设施形成了鲜明对比。流程挖掘可以揭示当前正在发生的事情，利用所有系统中的大量事件数据来：
发现人员、组织和机器的实际行为，并将其与现有模型进行比较。
关联数百万个事件，展示现实与感知、观点和信仰的不同之处。
为不断改进和构建更好的流程提供基础。
最重要的是，流程挖掘允许您了解系统和流程的当前状态，同时提供更快、更精细的方式来识别任何偏差和异常-然后，然后进行纠正。
流程图示例，在本例中演示系统管理员应如何解决搜索性能缓慢的问题
2、流程挖掘用例
流程挖掘可用于任何行业的任何应用程序中的业务流程管理和流程改进。特别是金融服务、电信、医疗保健和零售等行业，这些行业具有广泛的数据可作为基础，并且流程偏离其预期行为可能会产生昂贵的后果。
金融服务：随着交易量的增加和越来越多的业务数字化，人工流程无法捕捉所有异常行为。面对更大的监管和审计要求，流程挖掘为金融服务部门的公司提供了在大容量流程中持续和全面发现问题的机会。
电信：随着用户数量的不断增长和电信激活变得越来越自动化，激活失败的风险是巨大的。流程挖掘帮助面临更大订单量的电信公司有机会在其订单到激活流程中发现昂贵的问题和客户后果。
医疗保健：随着更多关于患者经历和结果的数据和信息的出现，维护人口健康和个体患者旅程结果的风险也在增加：我们知道有更多的内容需要覆盖、寻找和避免。对于医疗保健组织来说，流程挖掘有助于提供高效和高质量的端到端患者旅程，从最初的医生咨询前，到治疗方案，再到封闭的治疗病例。
零售：由于系统或流程问题，零售组织经历了复杂电子商务流程带来的代价高昂的客户后果。面对日益增长的交易量，流程挖掘有助于零售商确保客户能够快速有效地完成订单，而不会出现问题。
流程挖掘可以提供帮助的领域
流程挖掘用例很多，但根据Gartner的说法，一些最常见的包括：
改进业务流程管理。
改进审计和合规
提供分析和验证
提高流程自动化。
通过将战略与运营联系起来来支持数字化转型。
改善IT运营资源优化。
流程挖掘可能解决的挑战
流程挖掘技术帮助组织解决由于缺乏可见性、洞察力、员工和适当工具而导致的大量流程痛点。挑战包括：
系统太多：各种规模的企业都依赖于数十个系统和复杂的基础设施，这些系统和基础设施非常难以监控。更难的是在整个环境中实现清晰的端到端视图。流程挖掘可以打破分隔不同类型数据的孤岛，并将其全部合并到一个数据集中。
手动处理的数据太多：来自内部网络、连接设备、网站、供应链管理、采购、质量控制和其他数十个系统的数据量不断增加，带来了新的快速增长的挑战。一个好的流程挖掘解决方案可以在分析越来越大的数据集的同时自动化数据清理和准备。
帮助不够：虽然数据可能是组织中最有价值的资产，但你通常不知道该怎么做，也不知道如何利用它来获得优势。流程挖掘解决方案是为您自己设计的，无需专业的数据技能或专业知识。它们还允许您摆脱手动筛选数据，以便您可以真正专注于业务增长和其他关键任务。
错误的工具：很可能，你花了很多时间试图将数据放入电子表格并构建公式来理解它，所有这些都是为了意识到你没有提供真正的商业价值。除了显示数据之外，流程挖掘还可以帮助你用它来推动决策。
不灵活、不可靠的报告：你可能也花了几个小时或几天来组织重要的数据，这些数据在呈现时只会引发更多的问题。流程挖掘为你提供了灵活、可靠的报告，并让你在易于共享（和理解）的可视化和定制仪表板中表达流程分析，无论你的老板问了多少问题。
业务流程流程图清晰准确地反映了业务流程的效率和有效性。
流程挖掘算法
任何有用的流程挖掘算法本质上决定了流程模型如何从原始事件数据中推断出来。一般来说：
一种或多种算法关联事件日志数据，以识别信息系统记录的事件日志中包含的趋势、模式和聚合度量。
然后将挖掘出的模型与原始企业流程模型进行比较，以检查一致性，或发现更精简和高效的业务流程模型。
没有一个被广泛接受的基准标准来评估和比较流程挖掘算法。每个专有软件都运行在自己的算法上。例如，高质量的算法可以轻松地将来自完全不同系统和其他异构数据源的事件相关联。然而，由于不同的流程挖掘算法具有不同的质量，如果企业能够选择一种算法来生成与原始模型相似或更好的挖掘模型，那么它们将具有优势。
流程挖掘自动发现实际的业务流程，并从现有的应用程序数据日志中获得洞察力——这些数据可用于自动生成流程模型和计算过程指标。通过使用事件的时间戳分析事件序列，流程挖掘可以完全重建实际流程，同时识别和发现低效、瓶颈和其他弱点。并且由于数据的可用性，流程挖掘具有不可知论地进行这种分析的能力。
（相关阅读：遥测vs.可观测性vs.监测。）
3、流程挖掘：如何实施指南
第一步：流程挖掘入门
如果您有兴趣启动流程挖掘计划，您可以首先确定痛点，识别数据，然后启动试点项目。请记住，任何流程挖掘项目的起点都是流程分析，它仔细检查业务流程的当前状态，找出缺点并确定改进的机会。
这是一种经过时间考验的方法，用于研究流程挖掘的价值。
识别问题：选择一个对业务重要的问题，并且您可以通过流程挖掘实际解决。然后确定解决它的业务价值以及您将使用哪些指标来衡量成功。
识别数据：首先，确定您需要全面了解的数据来源，以解决任何明显的业务流程问题。同样，您需要确定哪些应用程序和系统必须提供事件数据源，以实现端到端流程的持续透明度。
试点一个谨慎的项目：试点项目对于证明流程挖掘解决方案的潜在价值至关重要。确保项目可以相对较快地完成，并且可以提供组织中每个人都能理解的具体、可衡量的结果。
接受事实：除其他外，流程挖掘可以根据事实给你一个清晰的画面——所以要对你的分析结果保持透明。虽然具有挑战性，但流程挖掘只是验证你的业务流程环境中不舒服的现实的工具，也是你提出正确问题解决问题的建设性跳板。
记住，流程挖掘不仅仅是一种工具——它是一种范式转变，需要熟练的管理员发现问题并纠正它们。反过来，他们有能力与组织的其他成员展开对话，全面客观地解决阻碍生产力和有效性的持续系统性流程问题。
第2步：从流程挖掘中获取价值
使用流程挖掘如果您了解如何从解决方案中提取最大价值，将为企业带来无数好处。关注流程挖掘的价值潜力，并调查它如何改善您最需要帮助的领域。潜在的关键领域包括：
为IT人员腾出更多的时间和资源：由于流程挖掘提供了从IT数据重构的业务流程的清晰准确的图景，因此管理员花费更少的时间自行调查流程问题，更多的时间用于帮助组织实现业务增长目标的增值项目。并且通过扎实掌握业务流程的当前状态作为起点，花在其他问题和项目上的时间可以更有成效。
清晰准确的流程环境大图：该数据提供了业务流程的真实图景，以及准确分析和诊断的基础。所有变量、延迟和其他问题都作为整体视图的一部分纳入其中，因此决策者可以根据事实而不是意见采取行动。
改进的流程系统：IT管理员了解流程流程的来龙去脉，包括延迟和频率。IT系统日志跟踪大量有价值的数据，可以利用这些数据来检测流程效率低下，阐明最频繁的路径，并通常为更简化的流程环境奠定基础。流程挖掘还可以通过允许分析师立即解决痛点来加快调查速度，从而提高生产力并降低组织的成本。
高效和改进的审计：组织可以依靠流程挖掘来创建更高效和准确的审计，避免猜测和基于意见的发现。这意味着更少的时间浪费在不确定性和随后的重新测试上。
第3步：考虑流程挖掘软件和解决方案的这些功能
要选择好的流程挖掘软件，一个解决方案应该擅长三个功能：
强大的流程发现能力，能够搜索事件日志以跟踪员工实际在做什么，然后通过生成整个组织业务流的流程图来创建适当的流程模型。
一致性检查分析事件日志以确保操作与流程模型一致。
性能分析和改进/增强功能，分析事件日志中潜在的低效率，调查以确定是否以及如何改进，然后根据真实的过程数据进行改进。
虽然正确的流程挖掘软件因组织规模、业务需求和目标而异，但解决方案中包含的关键功能应该使您能够：
识别瓶颈以及优化流程的机会。
深入了解失败的流程步骤。
获取整个业务流程的端到端视图。
执行实时持续的业务流程监控。
实时监控关键性能指标。
进行准备和数据清理。
执行合规性验证和差距分析。
改进流程模型。
跨异构系统关联数据。
组织衡量、监控和优化业务流程的能力直接影响其收入和客户满意度-这就是为什么您需要明智地选择最符合所有业务目标的流程挖掘解决方案。
4、比较
商业智能与流程挖掘
流程挖掘在分析的层次和深度上不同于传统的商业智能（BI）。
传统BI假定对底层流程有先验知识，因此专注于重复计算报告的聚合指标。但是，尽管这些商业智能仪表板可以阐明已知领域的任何潜在问题，但它们对未知领域几乎没有洞察能力。
另一方面，流程挖掘基于这样一个前提，即流程并不总是按计划进行，问题会在无法预先预料的地方悄悄出现。因此，深入反思流程的实际表现对于确保运营卓越至关重要。
流程挖掘与任务挖掘
任务挖掘和流程挖掘经常会被混淆，但它们有一些明显的区别。
流程挖掘记录IT流程中涉及的所有任务。
任务挖掘侧重于优化流程中的单个任务。它侧重于用户与特定应用程序的交互，而不是在流程挖掘期间进行的高级流程分析。
这里有一个例子：当试图分析他们的在线订单处理时，零售公司可能会专注于下订单的任务，以找出这项任务需要多长时间，或者从开始到结束处理订单的过程。当任务挖掘时，公司会收集客户将商品添加到购物车、填写物流信息等所需的平均时间的数据。他们还会注意到每个步骤平均需要多少点击。有了这些非常具体的信息，他们可以了解如何优化该任务，并使人们更容易完成。
但是，在分析订单处理工作流程时，公司会采取更高级的方法。
相比于查看细粒度信息，IT团队将分析从用户将商品添加到购物车到订单交付给客户的事件日志。使用此方法，他们可以了解每个步骤如何影响其他步骤，并创建整个系统的可视化图表。他们将能够确定哪些步骤效率最低，哪些步骤是不必要的。然后，这可以用于提高公司的整体效率。
5、总结
对于组织而言，通过流程挖掘分析日志数据的能力代表着巨大的机遇，特别是对于那些在复杂和笨重的业务流程中苦苦挣扎的人来说。组织正在迅速生成大量的数据，这些数据经常被闲置，这些数据可能会揭示新的盈利机会。由于无法深入了解甚至完全理解他们的业务流程，他们冒着昂贵的拥堵风险，不可避免地影响效率、运营绩效，最终影响他们的收入。
组织需要一种方法，将以前复杂和混乱的数据转化为机遇，而不是风险或障碍-这就是流程挖掘的作用所在。