与流程挖掘布道者熵评科技孙一鸣博士共话流程挖掘市场的起源与前景 | 爱分析访谈

调研：李进宝 陈元新

撰写：李进宝 陈元新

随着数字化转型持续深入，国内企业流程挖掘需求初露端倪。流程挖掘是指通过采集和分析企业数据，以可视化流程图还原企业实际发生的业务流程，进而评估流程运行状况、诊断流程运行问题、发现流程改进机会，实现流程持续优化和监控。作为一项发源于欧洲的新兴技术，流程挖掘能否在国内市场充分发挥价值？中国企业数字化能力参差不齐，流程挖掘厂商应如何应对？一批流程挖掘厂商崭露头角，厂商可持续发展的关键成功要素有哪些呢？

带着这些问题，爱分析与熵评科技联合创始人兼首席科学家孙一鸣博士进行一场深度对话。孙博士拥有七年海外流程挖掘从业经验，曾担任德勤全球流程仿生中心首席科学家，在全球主导多个流程挖掘成功案例，为德勤流程挖掘即服务（PMaaS，Process-Mining-as-a-Service）商业模式奠定坚实基础。在对话中，孙博士就个人流程挖掘从业经历、PMaaS商业模式、国内外流程挖掘市场洞察以及熵评科技流程挖掘产品等四个方面进行交流。

孙博士认为流程挖掘在欧洲取得的成果可以在中国复现，在头部企业取得的成果可以在腰部企业复现，流程挖掘行业潜在市场需求巨大，伴随国内类似数字中国政策利好，数字流程市场的爆发速度将比预想的更快。项目经验、产品功能和技术底座是流程挖掘厂商的核心竞争力。

 

01 从德勤全球流程仿生中心首席科学家到熵评科技联合创始人

项目交付经验是流程挖掘创业的必备条件。只有理解流程挖掘行业的方方面面，才能清晰定位自己的公司，了解客户需要什么、合作伙伴需要什么，从而实现合作共赢。这是我创业的根基所在。

爱分析：您从2016年开始从事流程挖掘，到现在已经7年时间，什么契机促使您选择了这个方向？什么样的动力让您坚持这个方向？

孙一鸣：我进入流程挖掘行业其实是因缘际会。2012年到2016年期间，我在德国卡尔斯鲁厄理工学院攻读博士，在2015年初的一次工业和学术界交流会上，我认识了西门子集团流程挖掘项目负责人Oliver Salzmann先生，从他那里第一次听到流程挖掘的概念。2016年年初，Oliver去了德勤成为了德勤风险咨询合伙人，期间我们又多次交流了有关流程挖掘的话题，他邀请我一起完善商业流程挖掘技术，把流程挖掘推广更多的企业中去。当时我们聊的很多想法和计划都对我很有吸引力，于是我决定在2016年初加入德勤，开始了我的流程挖掘职业生涯。

至于我坚持在这个行业内的动力，我觉得主要是因为流程挖掘带给了我很多的成就感。我们做流程挖掘项目在欧美接触了很多的企业，他们之前也在提高流程透明度，和流程优化方面做了非常多的努力，但效果并不怎么好。当我们使用流程挖掘帮他们重现了整个端到端流程图，指导他们使用流程图进行流程分析，发现了流程的冗余和瓶颈的时候，他们经常会出现那种两眼放光，非常兴奋的时刻，就好像是发现自己之前想做但是没有办法实现的很多想法又重新变得有可能了，在这种情况下客户会很自然地给出非常积极的正面反馈。正是这种持续不断的正反馈坚定了我深耕流程挖掘行业的信念，也让我更加确信，流程挖掘是客户真正需要的技术，能够给他们带来实实在在的价值。

爱分析：您曾在德勤创办流程仿生中心，并指导德勤在多个国家的本地流程挖掘服务团队建设工作，您能分享这段经历吗？

孙一鸣：德勤流程仿生中心是全球主流咨询公司中第一个流程挖掘专业服务中心。当时流程挖掘业内最大的几个落地项目都由德勤流程仿生中心实施，客户包括西门子集团、博世集团、罗氏制药等，我参与了其中非常多项目的设计和最终交付落地。同时，我也负责流程仿生中心和学术界的交流，先后主导了德勤和德国亚琛工大、波兹坦大学还有弗劳恩霍夫研究所的一系列流程挖掘研究项目。2018年，我代表德勤，和流程挖掘之父Wil van der Aalst教授联合申请了德国教育部BMBF研究基金。2019年，我们也和德国亚琛工大共同推动举办了第一届国际流程挖掘学术会议ICPM，后来也间接促成了IEEE流程挖掘工作组成立。很多从学术界进入流程挖掘业界的同事都受到了我们工作的影响。业内同行常把德勤流程仿生中心比喻为流程挖掘行业的“黄埔军校”。

2018年初，德勤向全球服务网络推广流程挖掘，我参与了流程仿生中心扩散到全球的全过程。2018年5月，我回到上海，给德勤中国的同事们做流程挖掘培训，帮助他们建立德勤中国流程仿生中心，后来我又去英国、法国、瑞士、印度、美国等十余个国家，培养当地流程挖掘交付团队。

图 1：德勤流程挖掘考核体系制定者和负责人孙一鸣博士向德勤中国考核通过成员颁发证书

 

爱分析：您的职业经历对熵评科技这家新锐企业而言有哪些价值？

孙一鸣：首先，这些项目让我真正深入理解了流程挖掘这个行业，给了我非常非常多的案例积累，让我知道怎么去处理各种不同的情况，知道流程挖掘可以从什么样的角度去帮助客户，这些都是能够真正给客户带来价值的地方。

其次，我的职业经历对熵评科技产品设计和研发也很有帮助。我此前参与项目交付时经常遇到这种情况：我们或者客户方有很多更有效分析数据的想法，但流程挖掘工具中缺乏将这些想法落地的功能。现在我有了自己的流程挖掘工具，可以把很多之前的想法和难以实现的客户需求都整合进去，让产品更加贴合客户要求，这也是我们在设计熵评科技产品时的关键理念之一。在流程挖掘工具功能日益趋同时，我们会基于更多客户真实需求，在产品中加入许多创新功能，走出一条差异化道路，帮助我们在同类产品竞争中脱颖而出。

爱分析：请您介绍熵评科技的创始人团队？

孙一鸣：我们创始人团队共有五位，之前专注于不同领域，但从业经验都很丰富，是一支优势互补、有强劲战斗力的团队。我们的CEO是一位连续创业者，有15年数据处理行业经验，在惠普工作7年，期间负责日志处理和分析，一个成功创业团队领导者所需的素质在他身上都能看见。CTO此前供职于微软、阿里云等国内外一线大厂，在大数据平台架构和企业级实时数仓领域经验丰富，是国内顶尖大数据技术专家。CMO此前担任爱立信技术咨询业务东北亚区负责人、文思海辉销售VP，是业内顶尖的超大企业营销专家。CPO先后供职于华为、京东等一线大厂，有17年产品IPD流程管理经验，能确保熵评科技各种新颖的产品功能设计落地。我自己则有7年流程挖掘行业经验和上百个项目交付经验。

图 2:在2019年6月24日第一届国际流程挖掘大会上，孙一鸣博士代表德勤发表主题演讲

 

02 初创≠初级，熵评科技已建立清晰的商业化路径

为了让客户使用流程挖掘时实现业务收益最大化，熵评科技率先在国内流程挖掘行业推行了“流程挖掘即服务”（PMaaS）理念，力求把流程挖掘做成赋能式、场景化服务，让客户直接从服务中得到价值。

爱分析：熵评科技如何切入国内流程挖掘市场？请介绍产品商业化路径。

孙一鸣：熵评科技的市场切入点是怎样让客户在使用流程挖掘时实现业务收益最大化。我们希望把客户行业Know-how、业务流程Know-how和流程挖掘技术结合起来。基于此，我们率先在国内流程挖掘行业提出“流程挖掘即服务”理念，即把流程挖掘以赋能式、场景化服务的方式提供给客户。具体而言，熵评科技会为咨询合作伙伴提供高质量流程挖掘产品，并以过往案例经验为基础，赋能合作伙伴流程挖掘技术。咨询合作伙伴将自身行业Know-how、咨询经验与流程挖掘技术能力结合，为终端客户提供流程咨询和流程挖掘服务。确定这一策略后，熵评科技从2022年底开始大力发展咨询合作伙伴，截至目前已经同超过15家大型咨询公司签订合作协议，并展开具体合作。与此同时，熵评科技也会保留一支直销团队，专门为行业标杆大客户或与熵评科技共同开发产品的合作伙伴提供服务。

爱分析：流程挖掘产品的核心客群有哪些特征？

孙一鸣：现阶段，我们的核心客户年收入至少在亿元以上， 10亿以上的也较为常见。从行业角度看，客户主要分布在制造业、金融服务业和物流运输业，这些行业对流程质量和效率要求较高，同时有很多监管合规方面的要求。通常来说，企业希望优化那些长链路、高复杂性，且较为重要的流程，比如采购、销售、生产制造等核心业务流程。

爱分析：您有丰富的海外工作经验和资源，熵评科技是否考虑发展海外业务？

孙一鸣：拓展海外市场是我们成立之初就有的想法。一方面，海外市场相对成熟，需求稳定、客单价较高，无需花费太多精力教育市场，流程挖掘项目实施起来简单直接。付出同样的成本，海外市场收益更大。另一方面，我个人在海外有7年流程挖掘从业经历，在德勤工作了5年，又创办了自己的流程挖掘咨询公司，服务了很多国际企业。我在海外积累了大量客户资源，再加上德勤流程仿生中心的圈子，让我同欧洲许多咨询公司有着良好的关系。我们会争取早日在欧洲站稳脚跟，成为一家国际化流程挖掘厂商。

03 流程挖掘行业潜在市场需求巨大，伴随国内类似数字中国政策利好，数字流程市场的爆发速度将比预想的更快

国内流程挖掘市场还处于早期阶段，各行业头部企业都对流程挖掘有所了解，并开始尝试流程挖掘技术，但大部分企业还在观望。客户对流程挖掘的需求包括流程细节透明化、流程运行可监控，并在此基础上实现降本增效。考虑到国内整体市场潜力，伴随国内类似数字中国政策利好，数字流程市场的爆发速度将比预想的更快。

爱分析：国内流程挖掘市场处于什么发展阶段？

孙一鸣：我在国外工作期间，对国内市场始终保持关注。2018年，我作为技术顾问，同德勤中国的流程挖掘团队共同开展了国内首个流程挖掘项目，为一家国内领先的手机厂商提供流程优化服务，后续也参与了很多国内其他项目，主要服务制造业和工业互联网领域的客户。我认为，国内流程挖掘市场还处于早期阶段，总体落后五六年，目前各行各业都开始接触，了解流程挖掘。但是目前由于国内商业流程挖掘具有实际产品和交付经验的人才匮乏，项目经验较少，这对流程挖掘在国内的快速发展是一个挑战。

爱分析：有观点认为，国内企业数字化程度普遍较低，缺少标准流程，因此流程挖掘对国内企业效果有限。您如何看待？

孙一鸣：国内企业的数字化程度差异较大，这导致客户需求不尽相同，在一定程度上提升了流程挖掘难度。但“效果有限”的说法并不准确。熵评科技在过去一年里接触大量国内企业，我们发现这些企业平均数字化水平虽然低于欧美企业，但差距并不大。国内很多优秀企业的数字化水平和对流程的关注程度不在欧美同类企业之下，有些甚至超过国外同行。

此外，国家大力倡导企业数字化转型，推进“数字中国”建设，使得国内企业数字化程度迅速提高。实现数字化后，企业自然会衍生出使用流程挖掘工具进一步优化流程的需求。考虑到国内整体市场潜力，伴随国内类似数字中国政策利好，数字流程市场的爆发速度将比预想的更快。

爱分析：国内客户对流程挖掘主要有哪些需求？

孙一鸣：首先，客户的基础需求是流程细节透明化，即了解流程在现实中如何执行，并保证流程运行可监控。其次，客户希望在流程透明化的基础上，使用流程挖掘技术降低成本。比如通过打造标准化流程来提高流程效率、通过流程分析解决内部沟通协作问题、减少流程吞吐时间、降低流程中关键节点错误率和返工率等。最后，还有很多企业期待流程挖掘不仅能节流，还要能开源，比如通过分析客户旅程来提高客户转化率。

流程发掘的使用不是一次性的，否则就成了简单的流程诊断。流程挖掘必须持续使用，需要定期做数据更新，了解之前的流程改进措施是否有效。我们的CMO有一个很形象的比喻，流程就像耳机线，每次把它整理好放到兜里，过一段时间又乱了，必须拿出来重新整理。流程会根据外部因素的变化，天然偏离原来的轨道，所以客户需要不断监控、矫正、优化流程。

04 独创的前台功能和底层框架，熵评科技打造流程挖掘产品差异化优势

项目经验是流程挖掘产品实现前台功能差异化的前提条件，数据处理速度是流程监控的必要保障。熵评科技未来将在保持产品核心功能的基础上，打造一站式流程管理和优化平台，并将流程挖掘和人工智能技术结合，提高产品智能化水平和异构数据自动化处理能力。

爱分析：请您介绍熵评科技的流程挖掘产品功能。

孙一鸣：我们的流程挖掘有非常完备的功能，其中有些功能甚至是独创的，这是我们长期在流程挖掘实施中和客户交流的结果。举个例子，我之前给一家国际顶级医药企业做项目时，对方向我们展示一张他们自己内部使用的图表，直观地比较这家企业在全球各个国家某一段子流程的标准化程度。对方希望用流程挖掘画一张类似的图，但是很遗憾，当时市面上所有流程挖掘工具在技术上都实现不了。现在，我有机会设计自己的工具，就把整张图背后的数据处理逻辑放在了熵评科技的工具里，并添加了相应组件。类似的创新型功能还有很多，都是我们长期在行业内积累的结果，是我们在同质化竞争中胜出的关键因素之一。

爱分析：除功能外，熵评科技的流程挖掘产品还有哪些竞争优势？

孙一鸣：我们在产品性能上还有很多差异化优势，最直观的应属性能，主要体现在两个方面。一是后台大数据处理架构，我们基于目前全球生态最为完备的Spark架构，从源代码级别进行了优化，同时搭载我们自研的PQL/SQL混合算子、智能PQL解析优化和向量化引擎，构建出了一个非常强大的分布式计算平台。整个平台既有Spark强大的生态加持，又在多项自研技术，尤其是向量化引擎的支持下，保证了我们性能上的领先。更重要的是，我们所能支持的流程挖掘数据模型非常灵活，在提升了多表互连模型性能的基础上，完美支持多流程事件表（Multi-eventlog）和面向对象的流程挖掘（OCPM）等当今行业内最先进的流程挖掘技术方案。可以说整个架构非常具有技术前瞻性和创新性。第二点，就是我们熵评科技独有的流程挖掘技术框架（Process Mining Framework），本质上是解决如何高效实施和维护流程挖掘项目的问题。业内专家都清楚，流程挖掘项目实施过程中，百分之七八十的时间花费在数据清理和流程建模上，而流程挖掘技术框架解决的就是这个问题。

我之前曾参与过德国某汽车电子供应商的流程挖掘项目。他们在本地建立了庞大的中央数据池，向流程挖掘工具导入数据后进行数据模型更新。最开始，他们的要求是每小时更新一次，但我们发现他们最大的一个数据模型，单一年份的事件数量就超过了10亿，每次数据模型更新时间远高于1小时，每天更新一次数据尚且难以实现，更不必说每小时更新了。受此启发，我在后续的项目中设计出了整套流程挖掘技术框架，并不断加以完善和优化。整个框架用模块化思想，清晰定义数据清理步骤，环环相扣。同时使用很多可配置参数，将复杂的流程建模逻辑变得更加灵活可控，方便后期维护和修改。最后，我们在框架里内置了很多计算逻辑和算法，处理实时数据流程模型的增量更新问题，大大提高了流程建模效率，也给用户带来了使用上的方便。

爱分析：结合您对流程挖掘市场的判断，熵评科技在未来的产品策略是什么？

孙一鸣：整体上说分为横向和纵向两方面。横向是在保证产品核心功能基础上，涵盖更多客户需要的流程设计和预测能力，打造一站式流程管理和优化平台。纵向上，我们的目标是将流程挖掘和人工智能技术结合，提高产品智能化水平和异构数据自动化处理能力，使用户更加高效地找发掘流程价值，同时通过产品智能化水平提高，不断降低使用门槛，让更多企业能够使用流程挖掘，也是我们的愿景之一。

最后呢，我也是希望把我过往的商业流程挖掘领域的赋能经验与更多的国内合作伙伴共享，也欢迎各类感兴趣的公司和个人找到我们熵评，共同推动国内流程挖掘市场的健康发展。