随着数字经济的快速发展，以及国家多项政策的不断推进，国内传统企业的数字化转型，已经从部分头部企业的“可选项”转变为更多行业、更多企业的“必选项”。在众多数字化转型方案中，流程优化、业务自动化已成为企业高速增长的关键所在。虽然流程挖掘技术的市场规模在不断的扩大，但在与合作伙伴交流的过程中，我们发现了大量混淆和误解流程挖掘与任务挖掘之间概念及关联的情况。
它们是互补的吗？两者之间使用的术语可以互换吗？还是它们没有任何共同点？简单的答案是，流程挖掘和任务挖掘都是企业的正确解决方案，但每个解决方案都有不同的目的和应用。如果作为补充使用，它们可以帮助流程分析师和企业管理者在多个层面上分析和优化其运营。那么接下来，我们就来了解一下任务挖掘和流程挖掘，以及为什么您应该同时考虑应用这两者以提高运营效率。
一、什么是流程挖掘
流程挖掘围绕发现、分析和监视端到端的流程及其子流程。如果我们以企业常见的采购到付款流程举例，采购流程从请购人发起采购申请开始，流转到财务人员付款清账后表示流程结束，这样一个从需求到结果的完整过程，也就是我们称之为“端到端的过程”。那么在这两者之间，您可以识别数十个不同的流程步骤，例如：采购部门询价、确定供应商、下单、供应商发货等等，我们将其视为端到端流程当中的不同子流程。
流程挖掘侧重于分析流程在采购申请人、审批人、供应商、验收人和会计之间流转的运行方式。
每执行一次采购申请到最后付款清账的过程，都是一个流程的运行实例，它通过多个部门运行，由众多员工处理并进入各种企业系统。流程挖掘对每一次流程运行时的业务数据进行建模和分析并将其显示在交互式流程视图中，通过流程图描述了真实的业务流、变体和路径。如下图：
而从数据源的角度来看，流程挖掘使用所谓的事件日志，即为包含有关执行活动步骤（activity）的信息数据（例如：采购订单创建）、事例（如：采购订单编号）和时间戳（下单的时间）。
流程挖掘的数据来源是从各种IT系统（如ERP，CRM，供应链管理等）中获取这些日志。
作为iS-RPM的用户，您可以使用我们分析平台所支持的路径分析、循环分析、用户关系分析等其他分析功能，或使用一致性检查功能对流程执行偏差的根本原因进行定位和分析，以获得更深入、更全面的流程诊断和改进建议。
二、什么是任务挖掘
与流程挖掘相反，任务挖掘技术侧重于分析刚刚我们提到的“子流程”任务 。所谓任务，指的是包含许多步骤的操作事件，通常由员工在其办公电脑上手动执行。任务挖掘记录和分析的是用户的桌面操作，目的是更详细地了解活动，优化改进甚至自动化这些任务或部分任务。
业务环境中的典型任务包括
登录并浏览业务系统
插入和复制数据
下载和上传文件
例如，在应付帐款流程中，需要从电子邮件下载发票，将信息复制到表中，并将pdf发票上传到财务系统。因此，员工执行的任务包括打开电子邮件，下载附件，在表单中输入信息，上传文档，保存更改，形成一个子流程“发票录入”。
从数据层面来看，任务挖掘数据源不同于流程挖掘的事件日志。任务挖掘使用采集器捕获员工在其桌面上办理业务的UI交互日志。在实践中，这意味着记录鼠标单击，击键，复制和粘贴以及其他常规执行的操作。使用的技术包括数据挖掘、模式识别、自然语言处理 （NLP） 和光学字符识别 （OCR）。
任务挖掘分析的结果是描述用户执行的一系列步骤及其变体，以及导出用作机器人流程自动化（RPA流程）的需求文档及RPA骨架流程。
作为iS-RPM的用户，你还可以通过我们的自动任务评估概览、ROI分析以及耗时分析等多维度分析模块，持续监测任务执行过程，实时评估自动化价值，验证自动化可行性。
三、流程挖掘和任务挖掘相互融合
通过以上分析，我们可以发现：流程挖掘基于企业战略相关流程更广泛视图的构建，弥合了来自任务分析数据与可操作情报之间的差距。而任务挖掘提供了数据驱动的流程优化和自动化解决方案，消除了自动化规划过程中的人力消耗。
流程挖掘和任务挖掘技术的相互融合，能够确保企业自动化成功方面的指数级增长，从而帮助企业：
发现、分析和自动化可提供最显著结果的流程；
以不同的数据粒度衡量偏差的影响；
通过对端到端旅程的透彻理解，识别不完美的流程执行；
所以，流程挖掘和任务挖掘在希望优化和自动化其流程的企业中都有自己的一席之地。正确的结合应用将在许多层面上为公司运营提供更好的可见性和透明度，助力企业走向更加成功的未来。
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