在如今全球经济进入数字化转型时期，数字化转型已成为传统企业必须付诸行动的必选题。当前我国大多传统企业的数字化转型还处于初级阶段，但随着移动互联网的发展、线上线下融合，数据服务的形式、场景开发增多，业务维度更加复杂。
01 企业数字化转型的挑战
企业数字化转型将面临更多挑战，主要表现如下：
1. 陈旧的考核体系
数字企业需要新的度量标准（KPIs）来了解进度和引导投资。如果考核体系不变，企业很难实现数字化转型；
2. 孤立的组织架构
缺乏跨业务部门的协调能力，公司的潜能不能最大化，变革的速度也受限；
3. 短视的战术规划
公司缺乏明确的战略转型和投资路线图；
4. 有限的经验技能
数字化决定了企业难以培养的一套新的能力；
5. 不足的创新协作
有太多的举措并涉及太多的技术提供商，组织必须关注数字平台，以优化资源和更快地进行创新。
数字化转型涉及到业务流程的梳理、标准的制定、数据的监控、数据的集成等工作，复杂度高、探索性强，在治理过程中出现偏离或失误的概率较大，如不能及时纠正，其影响将难以估计，这也往往导致数字化转型成效不佳甚至彻底失败。为此，流程挖掘提供了一种解决方案，它作为一种管理思想和工具，可以通过流程和组织变革打造流程化组织，强调通过企业内部运作环节及运作模式的改变和优化，缩短流程周期、节约运作资本，用最便捷和灵活的方式输出最令客户满意的优质产品或服务。同时，流程挖掘有利于推动共识的形成，将运动式变革转变为常态化变革，推动业务模式和流程的再造，实现内外部的业务集成，消除业务断点和痛点，为数字化转型提供基础。由此可见，流程挖掘在企业的卓越运营方面发挥着越来越重要的作用。
02 BPM & RPA
企业要想在行业中获得核心竞争力，并更好地发展，绕不过业务流程管理（Business Process Management, BPM）和机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）这道“坎”。随着企业的发展壮大，管理不善和规章制度的漏洞被逐渐放大，企业的持续发展急需智慧、合理的调整方法。BPM是一种以规范化的构造端到端的卓越业务流程为中心，以持续提高组织业务绩效为目的的系统化方法。它将生产流程、业务流程、各类行政申请流程、财务审批流程和人事处理流程70%以上需要两人以上协作实施的任务全部或部分转化为计算机处理，实现业务过程的简单化及自动化。随着企业的发展和业务的增加，流程越来越复杂，BPM可以固化企业流程，记录和分析工作步骤和时间，改造优化流程，加强团队合作和权限分级管理，提升工作效率。
固化业务流程后还需进一步提升执行效率，无论大型还是中小型企业，从企业的整体运营、工作流程到某项任务的具体执行过程中都存在大量的重复性工作，不仅浪费了大量的人力资源还存在人工失误的情况。RPA系统是通过预先设置好的规则，模拟用户在计算机上的复制、粘贴和输入等操作，协助甚至代替人类在数字化设备中完成大量规则固定、重复性高和附加值低的工作，例如数据搜索、数据迁移、数据录入、OCR识别、审核校验、上传下载、筛选统计和生成报告等。此外，RPA技术具有非侵入性和灵活配置的特点，无需改变原有的信息系统，根据实际需要进行配置以匹配相应的业务。RPA可以有效提高运营效率，降低运营成本，洞察企业痛点，鼓励员工创新，是企业开启数字化转型的钥匙。
03 流程挖掘
根据企业规模的发展，企业现有的业务不断扩展和变化，流程也需要根据实际情况不断进行调整，因此流程的再造过程中存在很多困难和挑战。
1. 无法对所有企业流程进行管理
例如跨组织的服务或生产流程，另外存在一些比较抽象的流程，无法用业务流程管理系统来进行描述和管理；
2. 柔性不够
当前流程管理的一个重要方面就是如何让流程根据外部商业环境的变化而迅速调整，这样才能给企业带来最大的价值，但对于工作流和业务流程管理系统管理的流程来说，涉及到太多的技术细节，难以进行调整和修改；
3. 流程管理系统化不够
例如：如何挖掘定义流程？这些流程之间是什么样的逻辑关系，这些关系如何映射到企业组织中去？如何把流程贯穿于企业上下？如何控制流程？现有的流程管理系统无法回答这样的问题。
流程挖掘作为业务过程管理领域的一个新的研究热点，旨在构建起传统的模型驱动方法（如业务流程建模和分析）和新型的数据驱动方法（如数据挖掘和机器学习）之间的桥梁。流程挖掘的理念是通过从事件日志中提取出知识，从而去发现、监控和改进实际业务过程。流程挖掘技术已经成为企业数字化转型不可或缺的重要助推器，通过采集、存储和计算等技术形成统一标准和口径的数据资产服务，解决数据孤岛、数据资产流失、数据服务能力不足和数据价值低的问题，最终使数据能够赋能业务场景、产生业务价值。因此，流程挖掘技术必会成为企业数字化转型不可忽视的关键技术。
