我们为何跳过开箱即用的连接器
流程挖掘连接器可能带来复杂性、延迟和供应商锁定。了解数据模板如何简化流程挖掘的数据准备。
您将学到什么
本指南将带您完成六个实用步骤，把流程挖掘数据转化为有价值的洞察。您将了解如何理解仪表板、探索模式、聚焦分析重点，并呈现能够推动实际改进的发现。
从数据到洞察的距离
“只要使用流程挖掘，就能获得洞察！”您经常会听到这种说法。但事实是：洞察不会凭空出现。现代流程挖掘工具，例如ProcessMind，可以自动发现流程并计算指标。要将这些数字转化为业务改进，还需要投入精力和专业能力。
没错，AI驱动的建议可以免费提供一些过去需要数小时手工工作的洞察。ProcessMind的AI建议会自动发现潜在瓶颈和改进机会。但即使有AI辅助，您仍需将分析引向正确方向。
有些人天生擅长分析数据，有些人却不知道从哪里开始。无论您属于哪一类，本指南都能帮助您从流程挖掘数据中获得更好的洞察。我们将重点介绍分析阶段：您已经有了仪表板，接下来该如何使用？
步骤1：了解您的仪表板
开始分析前，请先花时间了解仪表板实际展示的内容。
熟悉每张图表
先检查流程挖掘仪表板中的每个可视化图表：
- **这张图表衡量什么？**周期时间？吞吐量？案例数量？
- **这些数字代表什么？**小时？天数？百分比？
- **覆盖哪个时间段？**上个月？上季度？全部时间？
不要急于跳过这一步。即使是经验丰富的分析师，在未经核实就做出假设时，也可能误读图表。
将数字与实际情况联系起来
问问自己：我能根据对流程的了解解释这些数字吗？
如果仪表板显示订单处理的平均周期时间为5天，这符合您的预期吗？如果流程图显示40%的案例走了意外路径，您了解原因吗？
当数字与您的理解不一致时，您就找到了第一个学习机会。
使用案例浏览器
当您无法解释所看到的内容时，请检查单个案例。案例浏览器可让您逐步查看具体案例：
- 找到一个能够代表数据现象的案例
- 从开始到结束逐一查看每个事件
- 将其与您对流程应如何运行的认知模型进行比较
您可能会发现，数据讲述的故事与预期略有不同。有些步骤可能未被系统记录，或者某些活动的含义与您的理解不同。
接受数据并不完美
有一个重要事实需要牢记：数据从来都不完美。部分流程可能未被记录，时间戳可能只是近似值，活动名称也可能不一致。
与其试图修复一切，不如学会利用现有数据开展工作。记录局限，并在分析中加以考虑。
记录您的理解
写下您了解到的内容：
- 每个仪表板展示的内容
- 已知的数据局限
- 您对关键指标的解读
这些记录有助于他人理解您的工作，也能帮助您在之后呈现发现时回忆分析依据。
专业提示
将数据改进想法单独列出。过早开始反复改进数据质量，可能会使分析偏离方向。先获得洞察，再为下一轮分析改进数据。
步骤2：探索数据
现在您已经了解仪表板，是时候开始探索了。在这一阶段，您不必寻找特定内容，而是熟悉数据，并发现值得进一步查看的地方。
从流程动画开始
流程动画是了解流程实际运行方式的最快途径：
- 观察案例如何在流程中流转
- 注意流程瓶颈出现以及案例积压的位置
- 发现案例来回流转并造成返工的循环
- 了解哪些路径是主干，哪些路径较少使用
让动画运行几分钟。它会揭示静态图表中可能被忽略的模式。
尝试使用筛选器
使用筛选器从不同角度切分数据：
- 时间段：本月与上季度相比如何？
- 案例属性：不同客户类型的行为是否不同？
- 结果：成功案例与问题案例有何不同？
每次更改筛选条件，都会揭示流程的新信息。
探索维度
使用选择器分析不同维度：
- 部门或团队
- 区域或地点
- 产品类型或服务类别
- 客户细分
您可能会发现，看似一个流程的内容，实际上是多个以同一名称运行的不同流程。
检查流程变体
每个案例都会沿着流程中的一条路径运行。流程变体会展示所有独特路径及其出现频率：
- 大多数案例遵循的“顺利路径”是什么？
- 常见偏离有哪些？
- 不同变体的绩效指标有何差异？
通常，少数变体就涵盖了大多数案例，而数十种罕见变体则代表例外和边缘情况。
给自己讲故事
探索过程中，尝试解释您所看到的内容。为某些模式的存在原因构建叙述：
- “该区域的订单需要额外审批，因此处理时间更长”
- “具有这一特征的案例经常卡在这个队列中”
- “发生这种情况时，我们会看到这样的结果”
这些叙述能让模式更容易记忆，也有助于您为深入分析形成假设。
记录数据质量问题
探索过程中，您不可避免会发现数据质量问题。如果可以绕开，就先绕开。否则，将其记录下来，留待今后改进，但不要让它们阻碍分析。
步骤3：聚焦分析
探索之后，您的问题可能比开始时更多。这是好事。现在需要确定优先级。
识别主题
回顾步骤1和步骤2的记录：
- 出现了哪些模式或主题？
- 哪些现象持续让您感到意外？
- 利益相关方最想了解什么？
结合您的观察和领域知识。流程专家认为最大的问题是什么？他们看到了哪些机会？
创建问题清单
写下您希望回答的具体分析问题。例如：
- 为什么某些案例类型的周期时间如此之长？
- 造成最多延误的前三个瓶颈是什么？
- 为什么有15%的案例偏离标准路径？
- 哪些因素导致最快案例与最慢案例之间存在差异？
- 返工最常发生在哪里？
严格确定优先级
您不可能一次回答所有问题。请为问题排序，并选出排名最高的3至5个问题作为重点。
对于每个优先问题：
- 使问题足够具体且可执行，不要写“发现问题”，而要写“找出两天内最严重的三个延误”
- 确认您拥有回答问题所需的数据
- 考虑获得答案的业务影响
设定预期
流程分析是迭代过程。您可能会听到这样的反馈：
- “我们早就知道了”（很好，现在您有了证据）
- “所以呢？”（继续追查根本原因）
获得有价值的洞察需要时间。请专注于优先问题，不要被每个有趣的旁支问题分散注意力。
您始终可以开展下一轮分析。先回答主要问题，既能展示进展，也能为深入调查建立可信度。
步骤4：深入分析
现在进入详细分析阶段。针对每个优先问题，使用流程挖掘工具进行系统调查。
将问题与仪表板匹配
不同问题需要不同的分析工具：
| 问题类型 | 使用工具 |
|---|---|
| 时间花在哪里？ | Process Graph及时间指标 |
| 瓶颈在哪里？ | Process Animation、每项活动耗时图表 |
| 案例为什么偏离？ | Variant Analysis、路径筛选器 |
| 最常见的路径是什么？ | Process graph、variant analysis |
| 谁负责什么？ | 资源选择器、工作负载图表 |
系统化深入分析
针对每个问题：
- 从整体开始：在相关仪表板上查看总体情况
- 应用筛选器：筛选出您关注的案例
- 比较细分群体：表现良好与表现不佳的群体有何不同？
- 检查异常值：使用案例浏览器查看极端案例
- 验证模式：检查您看到的现象是否一致
记录分析发现
发现洞察后：
- 截取关键可视化图表
- 记录使用的筛选器和设置
- 写下您的解读
- 记录潜在业务影响
您可以直接从ProcessMind导出图表，用于演示文稿。
修复关键数据问题
在此阶段，如果数据质量问题正在阻碍您的分析，而不只是存在瑕疵，请着手处理。但要有所选择：只修复那些妨碍您回答优先问题的问题。
常见分析方法
以下是一些可用于回答常见流程问题的具体分析方法。每种方法都会使用不同的ProcessMind功能来发现洞察。
周期时间分析
目标：了解案例耗时，以及时间花在哪里。
工具：带时间指标的Process graph、时间分布图表
操作方法：
- 将流程图指标切换为平均吞吐时间或平均处理时间
- 读取每条连接上的数字，了解案例在哪些环节耗时最多
- 识别最长的转换，显示时间时，它们通常表现为最粗或最深色的箭头
- 区分处理时间，即实际工作时间，与等待时间，即步骤之间的空闲时间
重点关注：
- 时间值异常高的连接
- 案例在继续前“停留”时间较长的活动
- 中位数与平均值之间的差异，这通常表示存在异常值
- 按案例类型、区域或其他维度划分的时间模式
关键洞察：较长的周期时间通常来自等待时间，而非处理时间。一个持续5天的流程，实际工作时间可能只有2小时。
瓶颈分析
目标：识别瓶颈，找出案例在流程中卡住或延误的位置。
工具：流程动画、流程图、每项活动耗时图表
操作方法：
-
流程动画：观看动画，寻找圆点积聚的活动。这些“交通堵塞”表明存在瓶颈，案例正在等待。
-
流程图：切换到时间指标，找出持续时间最长的连接。进入某项活动的连接耗时较长，通常意味着案例在该活动前排队。
-
柱状图：查看“每项活动耗时”图表，了解哪些活动总体耗时最多。
重点关注：
- 特定活动处积累的案例群
- 平均耗时高但处理时间短的活动，这通常表示存在等待时间
- 汇入业务流程瓶颈的步骤。这些步骤可能很快完成，却让案例在后续等待
- 时间差异：有些案例处理很快，另一些却极其缓慢
关键洞察：瓶颈往往发生在缓慢活动之前，而不是活动本身。案例可能很快完成某一步骤，却在下一步骤的队列中等待。消除瓶颈需要理解这一动态，并改进约束点周围的流程。
返工分析
目标：找出案例不必要地循环返回并重复步骤的位置。
工具：流程图、流程动画、变体分析
操作方法：
- 在流程图中查找反向箭头，即从后续活动指向前序活动的连接
- 启用显示尾部后观看流程动画，查看案例逆着正常流程移动的情况
- 使用筛选面板筛选包含重复活动的案例
- 检查变体分析，查看包含同一活动多次的路径
重点关注：
- 案例多次访问的活动
- 特定活动之间的循环，例如“审核”→“更正”→“审核”
- 经历返工的案例比例
- 返工为流程增加了多少额外时间
关键洞察：质量检查和更正等返工属于预期情况，但过多返工通常意味着需求不清晰、质量问题或沟通问题。
合规性分析
目标：比较实际发生的情况与应有情况。
工具：流程图、变体分析、筛选器
操作方法：
- 定义流程中的“预期”路径，即顺利路径
- 使用流程图查看遵循该路径的案例比例
- 筛选偏离路径的案例并调查原因
- 使用变体分析查看案例采用的所有不同路径
重点关注：
- 本应始终发生但有时被跳过的活动
- 实际发生但本不应发生的活动，例如变通操作和手动修复
- 活动之间的意外路径
- 过早结束、未到达结束事件的案例
关键洞察：偏离不一定是坏事。有时，变通方式反而代表更好的工作方法，应成为新的标准。
资源分析
目标：了解谁负责什么，以及工作负载如何分配。
工具：选择器、筛选器、资源图表
操作方法：
- 使用选择器按资源、团队或部门拆解流程
- 比较不同资源的周期时间和吞吐量
- 查找工作负载分配不均的情况
- 识别涉及特定资源或团队的活动
重点关注：
- 资源之间的工作分配不均
- 持续比其他资源更慢或更快的资源
- 团队或部门之间的交接模式
- 需要特定专业能力的活动，这可能形成潜在的单点故障
关键洞察：资源之间的绩效差异可能反映培训需求、工具问题或流程设计问题，而不一定是个人能力问题。
数量与趋势分析
目标：了解案例数量随时间变化的模式。
工具：时间筛选器、趋势图表、时间段对比
操作方法：
- 使用时间段筛选器比较不同时间范围
- 查看数量趋势：案例数量是在增加、减少还是保持稳定？
- 比较不同年份或季度的相同时间段
- 将数量变化与流程绩效变化进行关联
重点关注：
- 季节性模式，包括繁忙期和清淡期
- 与业务事件或变化相关的趋势
- 数量变化如何影响周期时间和质量
- 能够预测未来数量的领先指标
关键洞察：绩效问题可能由数量激增引起，而不是流程本身存在问题。了解数量模式有助于您规划产能。
路径分析
目标：了解案例在流程中采用的不同路线。
工具：流程图、变体分析、路径筛选器
操作方法：
- 查看流程图，识别主要决策点或分支
- 检查每条流出连接上的百分比，了解路由方式
- 使用变体分析查看所有唯一路径及其频率
- 筛选特定路径，比较其性能
关注什么：
- 主要路径与边缘情况
- 不同路径之间的性能差异
- 异常漫长或复杂的路径
- 更高效地路由案例的机会
关键洞察：通常，80%的案例只遵循少数几条路径，而数十种变体占据剩余的20%。请优先针对高流量路径开展改进。
组合分析技术
这些分析技术结合使用效果最佳。瓶颈分析可以显示案例卡在哪里，资源分析有助于了解原因，而返工分析则能展示后续发生的情况。
第5步：总结您的发现
没有沟通的分析只是探索。要推动改变，您需要有效呈现分析结果。
构建总结结构
针对您研究的每个优先问题：
- 问题：您研究了什么？
- 答案：您发现了什么？
- 证据：哪些数据支持这一结论？
- 影响：这对业务意味着什么？
- 建议：您应该采取什么行动？
制作演示文稿
创建一份能够讲清故事的演示文稿：
- 执行摘要：开篇呈现关键发现和建议
- 方法：简要说明您的分析方法
- 详细发现：每个优先问题对应一个部分
- 建议：提出下一步行动
- 附录：支持性数据和补充细节
使用流程挖掘仪表板中的可视化内容说明您的观点。如果您熟悉相关操作，可以直接在ProcessMind中演示，也可以将图表导出为图片。
量化影响
尽可能将发现转化为业务语言：
- “该瓶颈使周期时间平均增加3天”
- “该环节的返工影响25%的案例”
- “解决这一问题可能将处理时间缩短40%”
高层业务案例有助于利益相关者理解分析业务流程的重要性，以及分析结果对组织意味着什么。
先征求反馈
在向高管汇报前，请与以下人员一起审阅您的发现：
- 了解数据的同事
- 熟悉流程的领域专家
- 能够验证您结论的利益相关者
这一反馈闭环可以发现错误，强化您的分析。
ProcessMind提示
使用书签保存促成这些洞察的准确仪表板视图。演示时，您可以返回这些视图，回答后续问题，或展示您如何得出结论。
第6步：接下来做什么
您的分析已经完成，也已经呈现了发现。接下来该做什么？
跟进行动项
演示结束后，您可能会获得：
- 追加分析请求
- 决定推进哪些改进
- 负责推动变更的人员安排
请跟踪这些事项，确保它们不会在日常运营中被遗忘。
连接实施
分析洞察需要转化为实际的流程变更。请参阅我们的实施流程优化指南，了解如何将洞察转化为改进。
设置监控
实施变更后，您需要验证其是否有效。我们的持续流程监控指南介绍了如何长期跟踪改进效果。
为未来做好记录
创建文档，以便在现有工作基础上继续推进：
- 研究了哪些问题
- 使用了哪些数据，包括数据局限性
- 发现了哪些结果
- 做出了哪些决定
这些组织知识对未来的分析工作很有价值。
庆祝进展
从流程数据中获得真正的洞察本身就是一项成果。无论您是验证了原有判断、发现了意外情况，还是找到了改进机会，都为组织创造了价值。
**现在重新开始这一循环。**流程改进是持续进行的，您的数据中始终有更多信息值得发现。
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相关资源：
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