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　　流程挖掘是指通过采集和分析企业IT系统的事件日志数据，以可视化流程图还原企业实际发生的业务流程，进而评估流程运行状况、诊断流程运行问题、发现流程改进机会，实现流程的持续优化和监控。

　　企业业务流程精细化运营需求的增长与数据基础的完善，共同推动流程挖掘市场快速增长。

　　需求方面，随着业务的发展，企业在运营过程中逐步建立了一系列复杂的业务流程，并建设了众多业务系统，这些跨组织、跨系统的业务流程在实际运行过程中产生了大量复杂且不透明的流程变体，实际流程难以观测。面对更加激烈的市场竞争，企业迫切需要对业务流程进行有效的精细化管理，以达成提升运营效率、改善客户体验等目标。

　　与此同时，国内中大型企业的信息化、数字化建设逐步完善和深化，以ERP为代表的业务系统建设实现了业务的数据化，以数据仓库、数据中台为代表的数据基础设施建设进一步实现了业务数据的治理和资产化，使得基于数据挖掘手段对企业业务流程进行精细化管理具备了基础条件。

　　在这样的背景下，流程挖掘应运而生。流程挖掘综合了数据挖掘、机器学习、业务流程管理等多种技术，可通过数据采集、清洗企业各类IT系统中记录业务流程的事件日志数据，可视化还原企业真实发生的业务流程，应用各类算法模型进行流程分析，从流程管理视角发现真实流程与设定流程的差异与瓶颈，再进行流程改造、流程仿真与流程优化，并对流程运行情况进行监控，不断发现新的流程瓶颈和改进机会，实现流程持续优化的闭环。

　　目前，流程挖掘市场的发展尚处于早期。从需求侧来看，已经进行流程挖掘应用的甲方企业多为业务流程复杂、数据基础设施较为完善的中大型企业，例如腾讯、中国移动、华润集团、百度、美的集团，典型应用场景包括财务、供应链、客户体验管理、OA审批等。

　　本报告通过对流程挖掘市场的定义和代表厂商的评估，为企业的决策层、业务部门与IT部门负责人进行流程挖掘厂商选型提供参考。此外，本报告对流程挖掘厂商望繁信科技进行了能力评估。

　　流程挖掘是指通过采集和分析企业IT系统的事件日志数据，以可视化流程图还原企业实际发生的业务流程，进而评估流程运行状况、诊断流程运行问题、发现流程改进机会，实现流程的持续优化和监控。

　　随着业务和组织的发展，以及信息化、数字化建设的推进，中大型企业逐渐形成了诸多复杂、长链条且跨组织、跨系统的业务流程。流程的复杂性、数据的割裂和不透明性，给企业的流程管理带来了诸多挑战。与此同时，企业又亟需通过对流程的有效管理和优化提升运营效率和敏捷性，保证流程合规，并改善客户体验。企业对流程挖掘的具体需求如下：

　　流程可视化，对流程的实际运行状态和细节进行全局的了解和掌控。企业的业务流程多而复杂，在实际执行过程中会产生大量的重复、断点等流程变体，造成流程低效或者不合规，且流程的可见性较差。企业需要通过流程数据生成可视化的流程图来客观还原实际流程，实现对流程的全局洞察。

　　流程分析，评估流程运行状况、诊断流程运行问题。在流程可视化的基础上，企业需要对流程运行状况进行分析，评估流程运行的合理性并进行问题诊断。根据业务目标，通过关键指标分析，评估流程运行的效率，发现流程低效的瓶颈和改进空间；检查流程执行的合规性等。

　　流程优化，实现业务目标。针对流程运行中存在的问题，企业需要参考流程最佳实践，制定流程改进方案并进行流程仿真验证，最终通过流程修改或重构、流程自动化等方式，实现流程优化，最终实现运营效率提升、合规、客户体验改善等目标。

　　流程监控，实现流程持续优化的闭环。企业对流程进行重构、加速后，需要对流程运行状况进行监控，评估流程优化的效果，持续获取新的流程瓶颈和改进机会，实现流程优化的闭环。

　　厂商需要能够提供成熟的流程挖掘产品，并具备流程挖掘服务经验，具体包括以下能力：

　　具备较完善的事件日志数据采集能力。由于企业内部IT系统较多并且流程复杂，流程挖掘产品需要具备数据接入模块，支持多种数据接入协议，支持与企业ERP、CRM、OA等系统的数据对接，打通采购流、支付流、销售流、审批流等流程系统，从而在流程挖掘平台中实现数据的集成，并具备数据清洗能力。

　　流程引擎具备较强的数据高并发处理能力。针对复杂流程场景对应的大量（数亿行级别）事件日志数据，能够支持数据实时/准实时的查询和分析，满足流程分析和流程监控的性能要求。

　　拥有成熟的流程挖掘算法模型，具备流程可视化还原能力。厂商能基于自研流程挖掘的算法模型，快速还原形成符合企业业务需求的动态柱状、饼状、组合图表与整体流程图。

　　具备流程分析和优化能力。流程挖掘产品需要支持将业务数据与流程关联，根据需求配置KPI体系，结合产品积累的流程参考标准，评估企业流程运行效率，识别流程问题；支持通过流程仿真、集成流程优化工具（如RPA）和流程优化咨询能力，帮助企业实现流程的持续优化。

　　产品易于部署。拥有功能完整、成熟的产品组件，支持公有云、本地化部署等形式，从而让企业快速应用。

　　保障服务质量。要求厂商能够深刻理解企业的业务需求、业务流程并快速响应，提前预警交付过程的各类问题并及时解决，有效建立整体服务质量保证体系。

　　上海望繁信科技有限公司（以下简称“望繁信科技”）成立于2019年，是一家专注于大数据流程挖掘领域的科技公司，致力于通过流程挖掘赋予企业自我咨询的能力，使企业流程管理变得简单高效，其创始团队是全球最早一批从事流程挖掘领域的人员，团队成员来自UiPath、IBM、SAP、Oracle等知名企业，均有多年资深的流程挖掘研究及实战服务经验。

　　望繁信科技的流程挖掘产品数字足迹流程智能平台软件（以下简称“数字足迹”），致力于提供企业流程智能化的解决方案，其产品应用了流程计算引擎及PQL、流程挖掘算法、流程智能算法、一致性算法、数据智能可视化等核心技术，具有流程智能、流程管理、指挥中心、流程监控、流程挖掘的五大功能。望繁信科技通过数字足迹产品，结合专业的流程挖掘咨询，培训等，为各行业头部大型企业用户提供全面服务。

　　综合来看，望繁信科技是中国市场专注流程挖掘产品的头部厂商之一，核心团队在流程挖掘领域有丰富的服务经验积累。数字足迹可根据业务灵活定制，具备自研流程引擎、创新流程图算法等技术优势。

　　望繁信科技自研流程引擎与PQL（Process Query Language，流程查询语言），能支撑海量流程数据的高并发实时处理。在针对大型企业的流程分析和监控场景，需要对各业务系统的海量流程数据进行实时采集、处理和分析，而现有的OLAP引擎、时序数据库等解决方案往往难以满足企业在流程相关场景下的性能要求。望繁信科技针对流程挖掘场景下的数据分析需求，通过自研流程引擎配合自研PQL查询语言，能够支持20亿行级别流程数据的数据实时更新、访问、查询和操作分析，从而满足大数据量下实时流程分析的需求。

　　望繁信科技基于创新的流程图算法，使可视化流程图更为简洁清晰。流程图算法针对复杂的业务流程场景，优化了流程图展示逻辑，使其展示结构和层次更清晰。望繁信科技基于对客户需求的深刻理解，对学术界先进的流程挖掘算法进行了自研创新优化和工程化，不仅使流程图更简洁清晰，便于业务人员、管理人员更清晰有效的发现业务流程中的问题，同时保证了在大数据环境下，流程图的展示性能和效果也能满足用户需求。

　　数字足迹产品成熟度高，是可灵活定制的标准化产品，部署灵活，交付速度快。望繁信科技的数字足迹产品支持公有云和本地化部署，并支持跨数据系统连接，通过低代码技术，解决不同业务场景下流程分析。产品模块化设计便于功能扩展和企业定制化需求。此外，望繁信科技产品路线图较为完整和清晰，现有产品已具备数据采集、流程挖掘和流程监控能力，未来将打通流程设计和流程智能执行两大模块。同时，在部署产品后，望繁信科技还为企业员工提供无门槛的专业流程挖掘系统课程，使企业员工具备自我咨询能力，成为流程挖掘技术认证专家，从而辅助企业自主高效使用数字足迹。

　　望繁信科技在流程挖掘领域的客户案例积累多，服务经验较为丰富。望繁信科技的创始团队是全球最早一批从事流程挖掘的专家，其中创始人&CEO索强曾任UiPath亚太区流程挖掘负责人，负责Celonis和Process Gold的核心开发及交付，带领团队在四大洲十几个国家主导完成多家世界500强企业的流程挖掘项目。CTO李进峰，拥有全球多项发明专利，曾任IBM中国研究院华东区技术总监，负责IBM企业级大数据解决方案。COO于天宇，曾任SAP、思科销售负责人，采购供应链咨询顾问。截至目前，望繁信科技合作客户近20家，POC客户40余家，积累的各行业流程挖掘最佳实践案例较为丰富。其服务的客户主要集中在零售、高科技、制造、建筑等行业，例如德意志银行、华润集团、百度等。

　　此外，望繁信科技构建了较为完整的合作伙伴生态，与安永、德勤等头部咨询公司长年保持了密切合作，搭建了咨询类、技术服务类、经销商等合作伙伴生态，共同为客户提供服务。

　　望繁信科技在中国流程挖掘市场综合实力较强，融资规模领先。望繁信科技成立至今完成了4轮融资，累计融资额过亿元，先后获得了高瓴创投、知名头部互联网公司、波士顿投资、昆仑资本等机构的投资，在中国流程挖掘市场中融资规模较大。望繁信科技的团队规模已经超过百人，70%专注于产品研发，团队成员来自IBM、埃森哲、SAP、UiPath等头部科技公司，以及麦肯锡、德勤、安永等国内外知名商业咨询机构。

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