流程挖掘（一）启蒙

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一、关于Proccess Mining（流程挖掘）

1.什么是流程挖掘

流程挖掘是一种流程分析方法，用于从IT系统的数据中获取流程洞察力。流程挖掘是一种基于事实的技术，用于显示实际发生的确切流程，而不是通过开几个研讨会来画出流程的理想化图片。

流程挖掘为组织面临的运营和程序挑战提供了答案。它旨在提高业务执行和客户参与度。前者指的是如何在操作和战术层面上执行内部业务流程。后者是指组织如何与其客户交互，作为预定义的内部业务流程的一部分。

2.价值

流程是为了达到目标而进行的一系列活动。它也可以被描述为导致特定结果的一系列事件。

简言之，这是一系列可以增加或减少价值的活动。在UiPath流程挖掘愿景中，业务价值是每个流程的中心。这是一个组织可以从中受益的有形的东西。可以是增加营业额或利润、提高客户满意度、遵守合规性、鼓励员工满足感等等。

价值降低可以体现为工作执行有误须打回重做。还可以是失去客户、无法按时支付发票、库存过剩，资本成本过高等等。

了解流程的实际“现状（as is）”对于了解问题存在的位置以及是否值得投资于改进至关重要。

在这一点上，流程挖掘可以用来检测供应链延迟和人员不足等问题，从而提高效率。它结合了数据挖掘和基于模型的流程分析，因此推动了业务绩效因素（如运营效率）的改进。

 当流程的各个变体与分支能容易地被发现时，将使得最佳实践与流程的完全一致性得以实现。

3.数据

许多公司使用业务信息系统在整个公司收集、处理、存储和分发信息。在这些工具中，你应该比较熟悉的有：ERP、CRM、财务软件、BPM、各种数据库和其他工具。

这使得在组织中存储了大量关于谁做了什么以及何时做的数据。流程挖掘使我们能够利用这些大数据来洞察意外的业务流程并发现效率低下的问题。

4.流程挖掘工具

系统记录了大量信息，流程挖掘工具对这些信息加以利用，计算模型并以流程图的形式展现出来。流程的交互式可视化大大加快了洞察生成时间。它可以让你看清楚这个流程真实的样子。

每个流程挖掘工具在过滤和可视化使用的数据时都会做出不同的选择。这会对结果的质量产生很大影响。

UiPath Process Mining 是一种解决方案，它提供了一种快速、简单的方法来“控制”和改进流程。尽管流程挖掘最初是由技术数据执行的

分析人员认为，UiPath流程挖掘使流程挖掘对业务用户可用。通过这种方式，每个人都可以从其流程中的持续洞察中获益，快速应对不必要的变化并实现改进。

5.流程挖掘周期

流程挖掘周期中存在以下阶段：

1. 数据转换：从业务信息系统收集所有数字接触点，并转换为事件日志。
2. 流程分析：调查您的流程，以深入了解哪些要素增加或减少了价值。
3. 持续改进：持续识别基于事实的机会，以降低运营风险、提高绩效并实现节约。

二、UiPath Proccess Mining 介绍

1.什么是UiPath Process Mining

UiPath Process Mining是一种流程挖掘解决方案，它将来自IT系统的数据转换为可视化交互式仪表板，使您能够看到现有的价值下降、瓶颈和差异，并了解根本原因和可能的风险。它提供了实时、有价值的见解，可以随着时间的推移不断改进业务流程。

UiPath Process Mining 使组织的所有级别都能够理解业务流程并确定新的解决方案，以推动业务性能的提高。

2.Process Mining 周期

数据转换

通过提取数据以提供实时多维流程模型来可视化数据。数据可以转换和清理，因此它符合应用程序的预期输入。您可以添加业务逻辑并丰富数据，以增强分析的可能性。

数据分析

使用AppOne进行初始分析并配置应用程序，使其为业务推出做好准备。合并业务流程和规则，为团队中的每一笔业务交易制定详细的参考资料。

连续监测

将应用程序部署到业务用户，以持续监视您的流程。发现关键业务风险，为优化和转型创造机会。

三、用户角色

1.介绍

通常，UiPath Process Mining 涉及以下角色：

• 系统管理员
• 应用程序开发人员
• 业务用户 / 业务分析师

2.系统管理员

系统管理员：

• 负责UiPath Process Mining 平台的设置和维护；
• 通常是在IT部门工作的技术人员；
• 需要直接访问服务器。

3.应用程序开发人员

应用程序开发人员：

• 为业务用户/业务分析师开发和部署应用程序；
• 必须具备处理数据和创建仪表盘的专业技术知识；
• 必须能够访问所有数据源。

4.业务用户 / 业务分析师

业务用户/业务分析师：

• 是应用程序开发人员创建的应用程序的最终用户；
• 只有在可以基于角色访问数据的情况下才能访问所需的数据；
• 不需要专业技术。

四、UiPath Process Mining 组成部分

1.UiPath Process Mining 超级管理员

UiPath Process Mining 超级管理员页面用于对开发、维护和部署应用程序进行协作。

应用程序开发人员开发或定制化Discovery Accelerator或应用程序。为了使应用程序做好上线准备，可以向应用程序中添加标签、绩效指标（KPI）和命名变量，使其适合业务用户的上下文。然后，应用程序开发人员将此应用程序部署到最终用户，以便他们能够轻松地分析和监控其流程。

请参阅应用程序和

2.TemplateOne

TemplateOne 是开发高级 Process Mining 应用程序和仪表盘的一个完全可定制、灵活且可复用的起始点。与 AppOne 类似，TemplateOne 提供了一组现成的仪表板。与 AppOne 相比， TemplateOne 更易于定制和简化。TemplateOne 是定制到更特定于流程的东西（如Discovery Accelerator）的起始点。它为添加特定于流程的仪表盘、指标和KPI提供了灵活性。

查阅什么是TemplateOne？

3.AppOne

AppOne是随时可用的 UiPath Process Mining 标准应用程序，用于深入了解流程、执行根本原因分析和进行持续监控。使用AppOne，您可以立即开始分析流程，而无需从头开始创建新的应用程序。

 查阅 AppOne 介绍

4.Purchase-to-Pay Discovery Accelerator

采购到付款 Discovery Accelerator是一款随时可用的 UiPath Process Mining 标准 Discovery Accelerator，用于根据来自比如SAP系统的输入数据分析和监控采购到付款流程。它通过预定义的指标（如吞吐量时间和准时交付率）和仪表盘简化了采购和订单管理利益相关者的流程分析和监控，这些指标和仪表盘适合于对其各自部门的成功至关重要的业务成果。针对每个利益相关者的需求，提供了端到端采购到支付流程的多个视图。

 查阅采购到付款 Discovery Accelerator 介绍

5.Order-to-Cash Discovery Accelerator

订单到收款 Discovery Accelerator是一款随时可用的 UiPath Process Mining 标准 Discovery Accelerator，用于根据来自比如SAP系统的输入数据分析和监控订单兑现过程。它通过预定义的指标（如吞吐量时间和交付率）和根据业务结果定制的仪表盘简化了流程分析和监控，而业务结果对其各自部门的成功至关重要。针对每个利益相关者的需求，提供了端到端订单到现金流程的多个视图。

 查阅订单到收款 Discovery Accelerator 介绍

6.Connectors

AppOne 和其他 UiPath Process Mining Discovery Accelerator 和应用程序使用 Connector 来加载数据。Connector 可以将来自多个源系统的数据组合成一个数据集，最终用户可以使用应用程序中提供的一组交互式仪表板轻松导航这些数据。

数据可以转换和清理，因此它符合discovery accelerator或应用程序的预期输入。您可以添加业务逻辑并丰富数据，以增强分析的可能性。

下面是不同连接器及其用途的概述。

五、平台架构

介绍

本指南介绍UiPath Process Mining 的体系结构。通常，UiPath Process Mining 用于在web浏览器中加载数据并向最终用户显示结果。

1.系统架构

UiPath Process Mining 由几个用于开发流程改进应用程序的组件组成。

有关UiPath Process Mining 的系统体系结构的概述，请参见下图。

下面是UiPath Process Mining 元素的描述。

Apps / Discovery accelerators

流程挖掘提供了现成的应用程序和发现加速器，用于深入了解流程、执行根本原因分析和进行持续监控。

使用AppOne，采购到付款的 Discovery Accelerator 和订单到收款的 Discovery Accelerator 用户可以立即开始分析流程，而无需从头开始创建新的应用程序。

TemplateOne 是通用流程的默认仪表板模板。UiPath Process Mining 中的新流程挖掘应用程序和发现加速器是使用TemplateOne制作的，然后根据特定需要进行配置。

应用程序和discovery accelerators的功能可以通过特定于您的组织的功能在其自有品牌标识下进行扩展。如果需要一个完全不同的应用程序，可以使用UiPath Process Mining的全部功能来创建一个全新的应用程序。

Git

Git用于在UiPath Process Mining 平台上存储仪表盘和协作开发。对于单服务器部署，可以使用内置Git服务器，而无需任何其他设置。对于多服务器部署，可以使用组织内的（现有）Git服务器或基于云的Git服务器（例如来自UiPath Process Mining或GitHub）。

TRACY

TRACY是一种定义流程图布局的技术。TRACY让流程图看起来更像您自己绘制流程的方式。绘制流程时，通常以流程的“start”活动开始，以“end”活动结束。在这两者之间，您尝试按执行顺序定位所有其他活动。TRACY将整个流程考虑在内，并将其显示为流程图中的主流程。通过TRACY，流程的所有活动都以合理的方式进行定位和排序。这有助于用户更轻松地理解其流程。

更改数据时，TRACY会最小化对流程图的更改。当用户添加流程过滤器以显示愉快的路径或过滤掉数据时，TRACY会使流程图的布局尽可能稳定。在分析流程时，无论使用哪个仪表板或应用哪个过滤器，流程图现在看起来总是大致相同的。这使得分析过程更容易。

TRACY平滑地设置过滤器状态之间转换的动画。这有助于用户了解过滤时发生的情况。

In-memory database

内存数据库存储所有数据，以便通过流程挖掘算法快速访问。这样，无需使用输入数据库即可快速访问数据。

数据源

UiPath Process Mining支持文本文件，如.txt、.csv、.tsv文件，可以为其选择分隔符和引号。ASCII文本文件支持Latin-1（ISO-8859-1）编码，UTF-8文件支持有BOM和无BOM。

此外，还可以导入Excel文件（.XLSX和.XLS）。可以指定文件中的工作表或范围。对于图纸，将对实际数据范围执行自动检测，如果自动检测失败，则需要在Excel中指定范围，然后使用。完全支持Excel中的Unicode。

可以通过64位ODBC驱动程序访问的所有数据库都可以用作数据源。下面是常用数据库的列表。

• MSSQL
• Oracle
• MySQL
• MariaDB
• PostgreSQL
• Firebird
• Access

脚本数据源 (R/Python)

UiPath Process Mining包含支持使用外部工具（如R脚本和Python）处理数据的功能，这些工具可以用作数据源。应用程序开发人员可以定义哪些属性需要导出到外部流程。

查阅使用通用脚本数据源

2.服务端架构

2.1.单个UiPath Process Mining 服务器

使用单个服务器时，所有用户都连接到此服务器，不需要其他服务器。

请参见下图。

单个 Process Mining 服务器 + Git 服务器

平台上的开发是协作完成的。为了实现这一点，并跟踪更改，可以托管生产服务器上的Git服务器，也可以使用单独的Git服务器。

见下图。

2.2.多个UiPath Process Mining 服务器

当使用多台服务器时，典型的场景是使用生产服务器和开发服务器。开发服务器由应用程序开发人员使用，生产服务器由业务用户使用。在这种情况下，有必要在服务器之间移动应用程序和数据。

见下图。

应用程序可以由应用程序开发人员发布。这些版本可以作为单个文件从开发服务器下载并上载到生产服务器。在生产服务器上，可以通过单个操作部署该版本。

开发需要数据。数据源可以直接在开发环境中使用。还可以将生产数据的（匿名）版本导出到开发服务器。

还可以使用多个生产服务器、多个开发服务器和多个Git服务器，或者添加测试和验收服务器。

注意

在多台服务器上使用UiPath Process Mining 时，每个服务器都需要license。对于测试和验收服务器，可以使用不同的license。

集成选项

UiPath Process Mining提供了几个与平台集成的选项。

1.API

• 可以使用API触发数据更新。
• 对于数据源，推拉策略都是可能的。
• 数据更新可以针对多个应用程序和数据源组合进行自动化。

2.其它集成

• 可以通过单击打开基于数据的其他web应用程序。还可以从特定仪表板上的其他应用程序打开UiPath Process Mining 应用程序。
• 当满足特定数据条件时，可以发送电子邮件警报。
• 在UiPath流程挖掘应用程序中，HTML可用于添加自定义可视元素。

六、从数据到仪表盘

介绍

本章介绍向最终用户推出定制版本的应用程序或discovery accelerator的必要步骤。它从输入数据开始，涵盖了以有意义的方式向最终用户提供数据所需的所有步骤。

1.从数据到仪表板

Connector中的步骤

下面的步骤涉及Basic Connector，但您可以对SAP Connector采用相同的方法。

• 识别输入数据。步骤1：识别输入数据。
• 部署连接器的最新版本。步骤2：部署连接器的最新版本。
• 在适当的事件日志中转换数据。步骤3：在适当的事件日志中转换数据。
• 提交连接器中的更改。步骤4：提交连接器中的更改。
• 从连接器导出输出数据集。步骤5：从连接器导出输出数据集。

应用程序或discovery accelerator中的步骤

• 步骤1：创建新应用程序，并将最新版本的应用程序或discovery accelerator用作基础应用程序。
• 步骤2：进行所需的更改，请参阅应用程序和discovery accelerator开发。
• 步骤3：设置构建版本。
• 步骤4：提交更改。
• 步骤5：创建发布。

使用新数据集推出应用程序或discovery accelerator的步骤

• 步骤6：使用创建的版本和输出数据集生成缓存。
• 步骤7：部署版本，使最终用户可以使用更改。

七、应用程序和Discovery Accelerator开发

作为应用程序开发人员，您可以创建或自定义应用程序和discovery accelerators。本章是自定义应用程序和discovery accelerators的起点，并提供所有相关文档页面的概述。

应用程序开发人员指南: 超级管理员

应用程序开发者指南: 表与表项目

应用程序开发者指南: 仪表盘与图

应用程序开发者指南: 如何开发

应用程序开发者指南: 应用程序完整性