利用数据资产建模企业数字流程，释放组织资金价值

与数据挖掘、机器学习、流程建模和分析等前沿课题紧密相关的流程挖掘，近年来是学术界和产业界关注的焦点。依托一系列智能化技术成果，它能在智能采集过程中进一步帮助企业真实、准确、实时地了解业务流程，有助于相关流程的优化，对于企业的高效运营意义重大。

流程挖掘应用方法

流程挖掘是通过分析工作流运行当中的日志数据，寻找流程模型、搭建流程模型，发现问题并改进流程。进入互联网数字化时代，企业在经营管理中普遍依赖各种信息软件与系统，进而产生海量日志数据，这是流程挖掘追踪分析的核心对象。通过对事件和轨迹的分析，流程挖掘会描绘实际运行流程的模型，因此其产出的成果不仅仅局限于挖掘数据，而是涵盖整个挖掘和分析的过程。

从根本来说，流程挖掘正是以流程为核心，基于数据进行挖掘分析，注重的是对端到端流程运行的精准刻画。这些分析结果，对于企业找到发展桎梏，提升运营效率至关重要。

数字化转型：由流程驱动向数据驱动

大批量生产时代已成为过去，现在是定制化生产时代，企业需要以客户为中心，深度、敏锐挖掘客户需求，并根据需求灵活敏捷地组织资源进行协同生产，完成快速的产品迭代。如此，才能够持续保持企业的竞争力。在这样的市场环境下，过去以流程驱动的组织管理模式已无法满足精准感知市场需求、柔性生产、敏捷响应的要求。需要通过数据驱动，来实现从市场需求倒推生产的敏捷生产模式。

数据驱动VS流程驱动

数据驱动指的是企业生产流程中的行为是被数据驱动而不是被人的直觉和经验驱动的。卡尔·安德森（Carl Anderson）在《数据驱动力：企业数据分析实战》（Creating DataDriven Organization）中提到：“数据驱动指的是创建数据分析工具、培养数据分析能力，以及最重要的，创建依据数据进行决策和行动的文化”。“如果没有数据，你就只是一个拥有某一观点的人”（William Edwards Deming）。