流程挖掘挑战与解决方案必备指南

A Roadmap to Success

Navigating the Challenges of Process Mining

在当今快节奏、数据驱动的环境中，保持敏捷和高效对于希望维持竞争优势的组织至关重要。要实现这一目标，需要深入了解运营流程和关键挑战。流程挖掘通过审视实时业务数据提供这些洞察，当常见挑战和障碍得到有效应对时，便能实现成功。这篇博文重点介绍了基本挑战、项目失败的原因和最佳实践，以指导您的流程挖掘之旅，确保充分释放这种变革性技术的潜力。

理解流程挖掘中的核心挑战

虽然许多公司看到了流程挖掘提升效率、改善决策和获得竞争优势的潜力，但这条道路通常很复杂。组织常常面临准确映射其业务流程的挑战，这可能导致分析错误和错失机会。这一问题通常源于数据不一致或不完整，使得创建可靠的流程映射变得复杂。

另一个重要的挑战是处理来自各种来源的数据。如今企业在不同平台上运营，合并这些数据同时确保质量和一致性是一项重大任务。即使一个组织克服了这些初始障碍，下一个障碍通常是最严峻的：将洞察转化为实际行动。仅仅理解流程如何运作是不够的——企业必须找到有效的方法来实施这些洞察驱动真实世界的改进。

为了解决这些挑战，企业需要首先问两个基本问题：如何从杂音中区分出重要数据，什么类型的技术基础设施可以使流程挖掘更高效？回答这些问题为成功的流程挖掘项目奠定了坚实的基础。类似数据提取和机器人流程自动化（RPA）的工具可以简化这一设置阶段。有效的数据提取确保核心数据得到正确集成，而RPA则可以自动化常规任务，使团队能够专注于更具战略性的活动。

为什么流程挖掘项目会失败

根据麦肯锡的研究，大约70%的转型计划未能实现预期的结果，流程挖掘项目也不例外。失败的一个常见原因是数据质量差。如果进入系统的数据不准确、不完整或过时，从中得出的见解同样不可靠。尤其当企业未使用像SAP这样提供更清晰、更结构化数据的集成系统时，情况尤为如此。解决方案很简单却至关重要：投资于数据清理、验证，并建立健全的治理框架以维护数据质量。

转型之旅并不容易，善意的努力常常在起步前就被偏离或搁置。没有人是故意失败的，但研究显示70%的公司就是这样。在我们的经验中，导致失败的并不是缺乏知识。管理团队通常都知道需要做些什么。我们已经领导了数百个全面、大规模的转型，通过这些努力，我们识别出四个最常见的破坏成功的陷阱。

Jon Garcia - 麦肯锡转型实践的高级合伙人及领导者

另一个障碍是缺乏利益相关者的认同。当项目需要在组织内进行重大变更时，常会因误解或害怕变革规模而产生抵抗。为克服这一问题，企业需要及早吸引利益相关者，确保开放交流并展示流程挖掘的显著好处。通过从一开始就让关键人物参与，企业可以建立支持并创造一个共同的成功愿景。

期望不一致和不切实际的时间表也会使流程挖掘项目注定失败。很容易对所需的时间和资源过于乐观，但这种误判会导致挫败感和项目放弃。制定现实的目标，定义明确的目标，并让利益相关者了解进展是确保项目保持正轨的基本做法。

此外，项目常常因范围定义不清而受挫。没有明确了解应该关注哪些流程，项目的努力就变得散漫而不集中。成功的举措建立在明确定义的范围上，涵盖特定流程、预期结果和资源需求。通过保持这一重点，企业可确保项目提供有意义、可操作的结果。

最后，缺乏适当的技能和资源会严重阻碍流程挖掘。这个技术需要技术、分析和领域专长的综合运用。企业必须愿意投资培训和技能发展，或考虑建立一个**专门的卓越中心（CoE）**来汇集必要的人才以推动成功。

克服流程挖掘的挑战

一旦解决了基本问题，旅程并未结束。所需的数据往往会缺失或无法访问，这会严重阻碍进展。例如，重要的数据字段可能不可用，或团队可能由于内部障碍而难以访问特定数据集。克服这一挑战需要积极的方式——尽早与数据专家合作并建立与数据所有者的密切关系，这可以产生重大影响。此外，将数据需求纳入未来IT系统的设计中可以防止这些问题再次出现。

另一个挑战是数据技能的缺乏。提取、准备和理解数据需要特定的技能，而并非所有团队都具备。为了解决这个问题，组织应该从小开始，专注于核心数据集并逐步扩大其努力。投资于发展数据技能也可以使准备流程更加可重复和高效，从长远来看可以节省时间和资源。

数据质量仍然是一个反复出现的问题，会影响洞察的准确性。公司应优先进行验证流程，使用质量检查清单来确保分析的数据是可靠的。此外，随着时间的推移增强数据收集方法将有助于在未来项目中保持提高的质量。安全性和隐私问题在这里也起作用；组织可能由于监管要求或暴露的担忧而不愿分享数据。在项目早期解决这些问题，通过强有力的数据访问政策和匿名化技术，可以减轻这些担忧并促进更大的合作。

熟悉

解决与流程相关的挑战

除了数据，还有一些流程本身固有的挑战。许多业务流程本身就很复杂，若没有充分准备就尝试分析它们，可能会感觉像在迷宫中穿行。为了解决这个问题，公司应通过专注于关键里程碑来简化流程视图，而不是试图映射每一个步骤。参考模型也能帮助更清晰地展现基本流程阶段，从而更容易识别需要改进的领域。

对流程挖掘工具的不熟悉也可能成为挑战。如果团队不知道如何有效使用软件，分析将受到影响。这就是实践和培训如此重要的原因。团队应熟悉可用工具，并利用诸如动画和过滤器等功能以获得更深入的洞察。

最后，缺乏结构化的方法可能导致努力分散。没有明确的方法，项目很容易迷失方向。从较小且定义明确的流程开始有助于团队快速展示成果，从而建立信心和动量。将这些努力与更广泛的业务目标对齐，以确保从流程挖掘中获得的洞察能转化为实际利益。

应对组织挑战

即使拥有所有正确的工具和技术，没有适当的组织支持，流程挖掘项目仍可能失败。获得利益相关者的支持至关重要；没有这一点，项目可能停滞或无法推进。及早识别关键流程负责人并在项目过程中持续参与有助于巩固这种支持。工作坊和演示可以有效展示潜在的好处，使得更容易激发热情。

一个常见的挑战是构建一个强有力的流程挖掘商业案例的困难。没有其价值的明确例子，利益相关者可能犹豫不决。展示相关案例研究，以及表明流程变化影响的指标，可以加强为何流程挖掘是一项有价值投资的论点。

将流程挖掘项目与组织战略对齐是另一个关键步骤。与公司更广泛目标脱节的项目常常难以保持相关性。通过将流程挖掘工作与特定业务目标对齐，比如使用OKR（Objectives and Key Results），公司可以确保他们的举措有助于整体成功。

要在整个组织中真正扩大流程挖掘规模，建立并维持必要的能力是至关重要的。从试点项目开始允许公司进行实验、学习和改进其方法。承认早期成功有助于建立动量，通过促进持续培训、创建实践社区以及建立专门的卓越中心（CoE）来维持这种动量。