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Palantir提供的流程挖掘能力,到底是什么

发布日期:2025-12-31 15:05:25 浏览次数: 1522
作者:威威诺诺

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揭秘Palantir流程挖掘如何让企业管理执行过程透明化,终结复盘时的"甩锅大战"。

核心内容:
1. 流程挖掘技术如何解决企业执行过程不透明的问题
2. 从学术研究到商业化的20年发展历程
3. 当前主流厂商竞争格局与SAP等巨头的战略布局

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

Palantir国内火了一段时间了,经常有人来问我他的流程挖掘(process mining)模块。从结果来看,Palantir作为大型AI方案厂商,已经充分认识到了流程挖掘对客户和自身Ontology数据建设时的重要性,把它融合到了其解决方案中。所以重要在哪里?

企业真正难管的是执行。


企业管理的核心逻辑并不复杂:定目标、做方案、推执行、看结果。但现实中,一旦结果不理想,复盘背锅时全是人情世故。真正的问题很难有绝对正确的答案,原因也很简单:方案的执行不会集中发生在某一个部门,也不会完整落在某一个系统里。它会被拆解成无数个动作,分散在多个部门、多个系统、多个角色之间。等结果出来时,没有人真正看过完整过程。


流程挖掘从流程执行的透明化切入,把执行过程本身摊开来,让管理者看清楚,让大家无话可说。 


流程不是画出来的,是跑出来的

在流程挖掘出现之前,企业理解和优化流程主要靠三种方式:流程制度、流程图,以及对关键岗位的访谈。管理层画出一条标准路径,然后假设业务大致沿着这条路在走。但随着 ERPCRMWMSMES、OA等成为企业运行的底座,系统每天都在记录真实行为:谁在什么时候做了什么操作、修改了什么对象、触发了哪一步流转。流程不再只存在于制度文件中,而是每天以数据的形式真实发生。流程管理与优化的方式因为流程挖掘技术出现了革命性的改变。 

流程挖掘:一个从欧洲学术圈开始的故事


 2000 年前后,以德国亚坤工业大学Wil van der Aalst为首(现任Celonis首席科学家)的研究人员第一次尝试反过来理解流程:他们直接从IT系统日志出发,尝试推导出真实的流程结构。他们很快发现,只要日志足够完整,就可以自动还原流程路径,并识别偏离、等待和重复。自此流程挖掘技术被发明了,但技术还刚刚起步,这一走就是10年。


2011 年,德国公司Celonis成立。流程挖掘真正走向商业化。Celonis 很早进入 SAP  Startup Focus 计划,选择从 SAP 日志切入大型企业场景,帮助客户体验到了流程挖掘所能带来的、与传统BI完全不一样的价值。它不再讨论流程是否合规,而是把偏离、等待、路径差异直接量化成指标。流程挖掘开始进入500强管理层的决策视野。

百花齐放的十年


Celonis打开了流程挖掘市场之后,引领了2014-2020流程挖掘百家齐放的时代。芬兰的 QPR、斯洛伐克的 Minit、美国的 ABBYY,再到SignavioProcessGoldmyInvenio等厂商纷纷出现。2020年后,流程挖掘的商业化彻底跑通,大厂们开始通过收并购进入市场。


  • SAP 作为全球最大ERP厂商,在 2021 年收购了自德国的 Signavio(买不起当年的Celonis了),开始把流程挖掘作为其ERP的内置增值服务,之后有了今年的与Celonis的数据官司 谁动了企业的数据?从Celonis起诉SAP谈AI时代的B端困局

  • UiPath 作为2021年上市的企业RPA自动化第一股,2021年收购了ProcessGold,试图通过引入流程挖掘,帮助企业回答该不该自动化、从哪里开始这个问题,再通过自身的自动化方案落地。


  • IBM 2021年收购意大利的myInvenio,把流程挖掘嵌入自家的自动化与 AI 平台,开始提供流程挖掘服务。


  • Microsoft 2022年收购了斯洛伐克的 Minit,把流程挖掘纳入了自身的Power Platform,强调业务用户参与的持续流程改进。


之后包括OracleServiceNowAppian等大型软件厂商也都陆续上线了自己的流程挖掘能力。从当前格局,我们可以看到流程挖掘能力主要由三类厂商提供


类型


特点


举例


独立厂商


更独立,不依赖和绑定任何生态。

Celonis,望繁信


大型软件厂商


自有大型系统和业务数据,为自家生态提供新能力


SAP, Oracle, ServiceNow


配套厂商


自有相关(自动化、流程图绘制)能力,为自家生态提供新能力


UiPathIBMSoftwareAG



流程挖掘热度又起


流程挖掘在海外市场的格局,到 2023 年基本稳定。热度下降,厂商开始进入价值兑现的深水区。


直到 Palantir 把流程挖掘纳入自己的企业智能体系,这个话题才再次被推到台前。

图示

AI 生成的内容可能不正确。


原因并不复杂,当企业开始谈智能体、谈企业上下文、谈跨系统决策时,执行过程本身就变成了最关键的数据资产。没有对真实执行的理解,所谓智能决策只能停留在假设层。流程挖掘,正好补上了这一块。


具体的让我们下回再说。



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