如今，隨著企業(yè)信息化管理改革的不斷深化，面對復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，企業(yè)管理者迫不及待的想要深入了解其自身的根本問題，并加以處理和改進(jìn)，以便于企業(yè)更好的經(jīng)營管理。因此，越來越多的企業(yè)開始尋求企業(yè)級智能自動化的工具及解決方案，流程挖掘（Process Mining）和任務(wù)挖掘（Task Mining）應(yīng)運而生。

而在與合作伙伴交流的過程中，我們發(fā)現(xiàn)了大量對任務(wù)挖掘和流程挖掘進(jìn)行混淆的見解，國內(nèi)市場上也出現(xiàn)了大量宣稱自己擁有流程挖掘產(chǎn)品的廠商，而真正部署實施地卻是用戶桌面級的任務(wù)挖掘。這一現(xiàn)象讓國內(nèi)很多企業(yè)決策者產(chǎn)生了重大誤解。

任務(wù)挖掘和流程挖掘是可互換的術(shù)語嗎？

任務(wù)挖掘和流程挖掘的工作原理一樣嗎？

還是它們有很多不同點？

……

簡單的回答是流程挖掘和任務(wù)挖掘都是適合企業(yè)的解決方案，但他們有不同的功能和應(yīng)用場景。當(dāng)然，它們也可以互補應(yīng)用，進(jìn)而幫助企業(yè)在多個層面上實現(xiàn)企業(yè)流程智能化管理和運營。?

本文將帶您真正了解任務(wù)挖掘和流程挖掘的定義及兩者的區(qū)別。

一、什么是任務(wù)挖掘

任務(wù)挖掘（Task Mining）是一種新興技術(shù)。任務(wù)挖掘技術(shù)側(cè)重于任務(wù)，即包含多個步驟的流程或子流程的較小組件，通常由員工在其工位上手動執(zhí)行。它使企業(yè)能夠通過跟蹤用戶活動和收集用戶交互信息來更好地了解他們?nèi)绾螆?zhí)行任務(wù)。企業(yè)可以使用收集到的信息來審查他們?nèi)绾喂芾磉\營，識別執(zhí)行作業(yè)時最常見的錯誤，以及識別可以自動化的任務(wù)。

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為了讓您更好的理解，在此以圖書出版為例進(jìn)行敘述：印刷一本書的活動包括諸如創(chuàng)建印刷版式、印刷版式審查、印刷機配置、將紙張裝入印刷機等等，這些操作都屬于“任務(wù)”。

再比如在企業(yè)應(yīng)付賬款流程中，需要先從電子郵件中下載發(fā)票，將信息復(fù)制到表格中，然后將 pdf 發(fā)票上傳到會計系統(tǒng)。在這個過程中，員工執(zhí)行的任務(wù)就包括打開電子郵件、下載附件、在表單中輸入信息、上傳文檔、保存更改、形成“發(fā)票提交”等活動。?

（任務(wù)挖掘應(yīng)用實例）

了解用戶操作

任務(wù)挖掘軟件記錄和分析用戶的操作。企業(yè)通過任務(wù)挖掘工具收集員工與其電腦桌面交互的數(shù)據(jù)，并分析所有工作是如何完成的。目的是幫助企業(yè)丟棄冗余步驟或操作、改善用戶體驗、統(tǒng)一流程變量以提高效率和發(fā)現(xiàn)自動化機會等。

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用戶桌面日志/數(shù)據(jù)

任務(wù)挖掘的數(shù)據(jù)源是記錄用戶與其電腦桌面交互行為，譬如鼠標(biāo)點擊、擊鍵、復(fù)制和粘貼以及其他常規(guī)操作的UI日志/數(shù)據(jù)，使用的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、自然語言處理 (NLP) 和光學(xué)字符識別 (OCR)等。

任務(wù)挖掘分析的結(jié)果是對用戶執(zhí)行的一系列操作步驟及其變體的描述，這可以為實施流程挖掘作準(zhǔn)備，也可以用作RPA（機器人流程自動化）計劃的框架。所以很多RPA廠商會利用任務(wù)挖掘技術(shù)消除RPA技術(shù)和其數(shù)據(jù)科學(xué)團隊之間的鴻溝，幫助企業(yè)為某些認(rèn)知性任務(wù)和流程實現(xiàn)自動化，而非全流程。但基于國內(nèi)的現(xiàn)狀，任務(wù)挖掘的部署難度較大，數(shù)據(jù)只能小范圍采集，僅僅只能為部署RPA（機器人流程自動化）提供方向。

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二、什么是流程挖掘

流程挖掘（Process Mining）是一種新興的跨數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、過程建模與分析等領(lǐng)域的綜合學(xué)科。核心原理是從現(xiàn)代信息系統(tǒng)的事件日志中獲得數(shù)據(jù)和提取知識，發(fā)現(xiàn)、監(jiān)測和改進(jìn)實際流程。流程挖掘在數(shù)據(jù)挖掘和業(yè)務(wù)流程管理之間搭建了一個重要的橋梁，推動了新型智能技術(shù)的發(fā)展，是CPM、BPI、TQM、6-Sigma等管理理念的使能技術(shù)。

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（望繁信-流程挖掘產(chǎn)品）

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還是以圖書出版為例：圖書出版過程從寫一本書開始。一旦這本書分發(fā)到書店的書架上，它就結(jié)束了。那么從高級的角度來看，這就是我們所講的“端到端的流程”，即從第一步“開始端”-寫書到最后一步“結(jié)束端”-分發(fā)，在整個過程中，您可以識別和分析數(shù)十個子流程，利用成熟的流程挖掘產(chǎn)品還可以識別和分析多個“任務(wù)”。?

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（數(shù)字足跡-識別到任務(wù)級別）

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端到端流程

流程挖掘圍繞發(fā)現(xiàn)、分析和監(jiān)控端到端流程及其子流程展開。?

還是用圖書出版舉例：流程挖掘?qū)㈥P(guān)注流程如何在作者、出版社、編輯、設(shè)計師、校對者、印刷公司和分銷渠道之間運行。如果從企業(yè)層面來講，一張?zhí)囟ǖ陌l(fā)票是一個流程挖掘?qū)嵗?，它貫穿多個部門，由多個員工處理，進(jìn)入企業(yè)各個IT系統(tǒng)。

（流程挖掘應(yīng)用實例）

流程圖

每張發(fā)票的完整旅程（或任何其他與此相關(guān)的流程實例）都被發(fā)現(xiàn)并顯示在流程圖中。流程圖描繪了真實的流程，包括所有的案例、變體和路徑，您可以進(jìn)一步分析和監(jiān)控該流程。作為望繁信的用戶，您可以使用數(shù)字足跡的瓶頸分析、合規(guī)性檢查、流程模擬等功能獲得更深入、更徹底的流程診斷和改進(jìn)建議。?

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（數(shù)字足跡-識別企業(yè)全流程）

（數(shù)字足跡-瓶頸分析功能）

（數(shù)字足跡-合規(guī)率檢查功能）

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事件日志

不同于任務(wù)挖掘，流程挖掘使用企業(yè)IT系統(tǒng)中海量的事件日志作為數(shù)據(jù)源，這些數(shù)據(jù)包含有關(guān)執(zhí)行的活動（例如采購訂單創(chuàng)建）、案例（采購訂單編號 24395）和時間戳等信息。流程挖掘解決方案從各種IT系統(tǒng)（如 ERP、CRM、供應(yīng)鏈管理等）獲取這些日志，從而幫助企業(yè)近乎實時地監(jiān)控和分析流程，持續(xù)優(yōu)化運營。望繁信-數(shù)字足跡可為 Salesforce、SAP、Oracle、MySQL和PostgreSQL等數(shù)據(jù)庫和信息系統(tǒng)提供連接器。

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（數(shù)字足跡-連接數(shù)字庫）

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流程挖掘建立在與企業(yè)戰(zhàn)略有關(guān)的全流程分析洞察上，彌合了任務(wù)分析數(shù)據(jù)和真實可自動化機會之間的差距。

三、?任務(wù)挖掘和流程挖掘的比較

（任務(wù)挖掘和流程挖掘示意圖）

（任務(wù)挖掘和流程挖掘的區(qū)別）

如下圖所示，典型的企業(yè)流程具有不同的粒度級別 (L1-L5)，流程挖掘側(cè)重于L1-L3，它可以查看企業(yè)組織范圍內(nèi)的全流程圖，通過分析應(yīng)用程序事件日志，以進(jìn)行流程診斷并獲取改進(jìn)建議，而通過在桌面級別跟蹤人機交互的任務(wù)挖掘側(cè)重于L4-L5，它提高了員工效率，消除了自動化規(guī)劃過程中的人為主觀因素。?

（業(yè)務(wù)流程粒度：任務(wù)和流程）

典型的流程挖掘用例

這些是使用流程挖掘時最常見的情況及應(yīng)用：

1.訂單到收款

2.采購到付款

3.機器人流程自動化（RPA）

4.審計和合規(guī)檢查

5.流程優(yōu)化

6.流程管理

典型的任務(wù)挖掘用例

這些是使用任務(wù)挖掘時最常見的情況及應(yīng)用：

1.插入和復(fù)制數(shù)據(jù)

2.上傳和下載文件

3.登錄并瀏覽業(yè)務(wù)系統(tǒng)

4.改善用戶體驗，提高用戶效率

5.發(fā)現(xiàn)自動化機會

在此我們整理了三個關(guān)于流程挖掘和任務(wù)挖掘最常見問題及答案，以便于您能更好地理解：

Q：如何定義任務(wù)和流程？兩者有什么區(qū)別？

流程是具有起點和終點的與邏輯相關(guān)的任務(wù)和決策的組合，而任務(wù)由機器或人執(zhí)行的操作步驟組成，其目標(biāo)是使案例從流程的一個階段移動到下一個階段。兩者區(qū)別在于數(shù)據(jù)的粒度、數(shù)據(jù)來源、識別和分析數(shù)據(jù)的能力、結(jié)果、涉及的資源數(shù)量和用例等不同?？傮w而言，流程挖掘著重于優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，而任務(wù)挖掘更注重使用戶工作更高效。

Q：任務(wù)挖掘可以用來識別端到端的流程嗎？

不能，因為即使可以使用流程挖掘技術(shù)來處理任務(wù)挖掘數(shù)據(jù)，也必須配備其他技術(shù)，例如 OCR、文本挖掘和特定的 ML算法等，才能分析這種類型的數(shù)據(jù)。無監(jiān)督（未聚焦）用戶交互記錄包含了很多的干擾信息和很細(xì)的顆粒度，這會使流程發(fā)現(xiàn)的效率低下，在大多數(shù)情況下是很難被識別的。國內(nèi)很多廠商利用任務(wù)挖掘技術(shù)，大力宣傳自己可以實施流程挖掘，顯然是不能真正做到識別企業(yè)全流程的，更不可能會實現(xiàn)企業(yè)全流程的監(jiān)控及優(yōu)化。

Q：望繁信-數(shù)字足跡是否具備了任務(wù)挖掘的能力？

是的，作為流程智能建設(shè)的賦能者和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的助推者，望繁信科技始終堅持注重技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)投入，有豐富的實施經(jīng)驗和業(yè)界最佳實踐的積累。同時，我們與各種技術(shù)合作伙伴合作，致力于為企業(yè)客戶提供全方位的、安全可信賴的流程智能解決方案。