第六节　流程挖掘

流程挖掘也叫工作流挖掘，是一种从工作流日志中提取有用信息的一种技术。流程挖掘之父Wil van der Aalst将流程挖掘定义为从现有事件日志中挖掘知识以发现、监控和改进实际流程的技术。例如，从ERP系统的工作流日志中寻找工作流模型、组织模型，然后进行分析，找出流程中的问题。目前工作流挖掘根据挖掘角度可以分为工作流模型挖掘、工作流组织结构挖掘以及工作流工作分配挖掘等。

流程挖掘是一门横跨了数据挖掘、机器学习、业务流程管理多学科领域的新兴学科——通过定向采集、清洗企业各个IT系统中存储的信息日志，可视化地还原了企业实际发生的业务流。在数字化转型的当下，它帮助企业用上帝视角从偏离标准流程的流程变体中发现漏洞、缺陷和瓶颈等问题，并进行持续监测，进而引导企业找出改进方向。(https://www.daowen.com)

当下，国内流程挖掘仍存在以下三个难点：第一个难点，种类繁杂、标准不一的业务系统导致难以将业务的数据源转为流程挖掘平台能用的数据源。第二个难点，现在国内的流程挖掘工具大都采用有向图表示流程，而基于有向图来描述流程严格意义上算不上挖掘，更像是流程日志数据的一种直观可视化方式。据山东理工大学计算机科学与技术学院刘聪教授介绍，用有精准语义的BPMN模型，能够描述出流程中节点的顺序以及并发、选择、循环关系，这才是提供精准流程分析和洞察的基础和前提。第三个难点，偏差分析和根因分析还有待加强。例如，流程挖掘平台通过合规性检查发现该执行的活动没有被执行，这就是找到了偏差；进一步获得偏差发生的原因，就叫根因（根本原因）分析。根因分析大都依赖机器学习算法解决，通常需要往前查询活动序列和活动关联的其他属性或特征，而国内的流程挖掘工具还需要继续完善。