Quadrant发布2022年Q4“流程挖掘矩阵”报告：6家RPA企业上榜
1月31日，知名信息咨询公司Quadrant Knowledge Solutions发布了， 2022年Q4“流程挖掘矩阵” 报告。通过技术创新、市场影响力、竞争格局、产品定价、客户服务等维度，对19家卓越流程挖掘厂商进行了综合评估。
UiPath、Celonis、Software AG、SAP Signavio、Minit（微软）、IBM、ABBYY、iGrafx、Appian、MPM Process Mining、QPR Software被评为行业领导者。其中，UiPath、SAP、Minit 、IBM、Appian、Pegasystems既提供流程挖掘也提供智能RPA（机器人流程自动化）服务。
随着全球各行业对数字自动化的需求趋于多元化、复杂化发展，RPA也开始向超级自动化平台迈进。流程挖掘是超级自动化必备技术之一，可大幅度降低RPA的使用门槛并提升自动化效率、投资回报率等。
此外，流程挖掘被誉为“企业核磁共振”，通过对ERP、CRM等系统日志的智能分析，帮助企业甄别数字业务流程中存在的弊端、瓶颈，并提出有效改进解决方案，也是组织实现数字化转型必备工具之一。
本文对流程挖掘这项创新技术进行了深度解读，包括技术原理、应用类型、市场概况等，对于那些希望了解该技术的用户很有帮助。
流程挖掘技术原理
流程挖掘主要通过分析、识别、自动化和监控事件日志和实时系统数据，以增强端到端的运营业务流程，其中包括一组动态工具，用于跨组织的IT系统捕获数据和获取不同的数据源。这有助于识别业务流程中的差距，并解决可能影响这些业务流程绩效的各种问题。
流程挖掘可自动使用事件日志创建详细的业务流程图，其中包含有关业务流程的基于事实的见解。这些可视化见解使组织能够执行流程审计、发现流程偏差、确定根本原因、优化运营并根据各种KPI监控结果。流程挖掘还可以识别需要改进的问题，从而使组织能够不断优化和改进业务流程。
流程挖掘与RPA
由于流程挖掘极大地提升数字业务流程的透明度，可有效识别适用于自动化的业务流程，因此，在组织应用RPA实现业务流程自动化方面起到关键作用。
流程挖掘简化了端到端流程的映射，并呈现了流程的差距、瓶颈、高影响区域以及能提升投资回报率。此外，流程挖掘还有助于衡量业务流程的生产力和效率，从而简化有关业务周期自动化的决策。
通过AI增强的流程挖掘具备多事件日志记录、跨平台数据挖掘、带时间戳的流程日志和流程分析等功能。这进一步消除人为干扰，确定关键改进领域，并提供智能、直观和完全自动化的业务洞察力。
流程挖掘还能识别和纠正破坏性流程，消除低优先级任务，并建议替代流程。此外，通过AI增强的流程挖掘还能提供统一流程图、增强质量控制、冗余评估、风险控制预测和合规遵守等功能，以优化现代组织的数字业务流程。
流程挖掘的应用类型
流程挖掘可以分为性能挖掘和一致性检查两大类。
性能挖掘：评估延迟和处理时间等因素，以确定改进现有业务模型。
一致性检查：侧重于将实际事件与预定义模板进行比较，以帮助用户识别业务计划中的薄弱环节以及偏差的原因。
流程挖掘越来越多地用于各种应用，包括性能评估、改进区域的识别、数据驱动的决策制定和实时流程修改。因此，流程挖掘在金融、客户服务、采购以及物流和分销等不同行业垂直领域获得了青睐。
如何选择流程挖掘供应商
虽然大多数流程挖掘供应商能提供全面的功能支持各种用例，但他们的技术和客户价值主张可能会因客户规模、垂直行业、地理市场和组织特定要求而异。
用户应与具有强大技术战略和路线图的流程挖掘供应商进行合作，以改进他们的平台特性和功能、产品战略，并与新兴的转型趋势保持一致。
流程挖掘供应商应具备适应新兴技术趋势的能力，包括技术平台的复杂性、流程监控、报告和仪表板、多级流程挖掘、触发操作和根本原因分析等，这些都是选择流程挖掘供应商的关键区别因素。
流程挖掘市场
目前，流程挖掘市场正保持高速增长模式。随着在中小型市场组织中渗透率的提高，流程挖掘解决方案正在获得强大的市场地位。
随着RPA、AI、ML（机器学习）等新兴技术的兴起，组织对流程挖掘解决方案的需求不断增加。这些技术通过识别和传播各种流程来简化组织运营。流程挖掘解决方案还允许组织发现组织节点之间隐藏的工作流使它们可见。
流程挖掘分析不同的事件日志以自动监控正在进行的业务流程，同时创建和增强的流程图。组织正在加强流程挖掘能力，使组织根据不同的事件日志将实际业务流程实现可视化。
在流程挖掘的帮助下组织有望增加对AI、ML RPA的应用，使他们能够自动发现和优化关键业务流程。随着自动化流程改进的出现，流程挖掘将有效地识别瓶颈并发现改进领域，从而为客户提供更快的交付并改善他们的业务体验。
AI驱动的流程挖掘可实现业务流程模拟和优化，以帮助组织了解动态可视化（数字孪生），从而节省成本并降低流程的复杂性。尽管RPA和任务挖掘使许多组织受益，但分析不足阻碍了其完全自动化流程或捕获典型业务的效率。任务挖掘、RPA 和流程挖掘的集成使企业能够弥合这些差距，为未来做好准备并适应竞争激烈的商业环境。
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