数据驱动的企业流程数智化路径与实践（2025）

前言 当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，重大前沿技术和颠覆性技术快速突破，彼此相互融通，推动企业数字化转型不断深化，深刻改变着经济社会形态。在此过程中，流程治理成为串联企业各业务单元转型的核心环节，是梳理并解决信息化时代业务系统独立、数据孤岛等问题的重要方式。在各类流程中，流程数据记录了流程运行的路径轨迹、参与角色、时间节点与行为逻辑，是企业真实业务活动的数字映射。高质量的流程数据管理和运营不仅是企业开展精细化流程治理、充分发挥流程效益的关键要素，更是开展流程智能的重要基础和前置条件。 在此背景下，中国联通集团、联通数科、中国信通院云计算与大数据研究所共同编写了《数据驱动的企业流程数智化路径与实践（2025）》（以下简称本报告），旨在深入探讨数据驱动企业流程数智化转型的价值意义、建设方法、运营机制，并结合实际案例展示数据驱动企业流程治理的典型实践和价值创造。同时，本报告详细介绍了流程数据治理能力评价体系，对流程数据治理涉及的各项能力进行分解和成熟度水平划分。 “十五五”开局在即，企业数字化转型已经从“信息化—数字化”进入“数智融合”阶段。希望通过本报告的编写，能够为各行业企业在新一阶段规划、建设和运营数据驱动的企业流程治理体系提供全面而深入的参考指南。 目录 一、数字化转型下的流程治理演进....................................1 (一)数字化重塑企业运营逻辑.....................................1(二)流程治理推动流程贯通与提效.................................2 (一)流程数据定义和范围.........................................4(二)流程数据的特点.............................................7 三、流程数据的战略价值............................................9 (一)数智化流程治理的基石......................................10(二)企业核心竞争力的强化......................................10(三)流程数据资产化............................................12 四、流程数据治理能力评价体系.....................................13 (一)流程数据治理关键能力域....................................14(二)流程数据治理成熟度划分....................................17 五、流程数据场景化建设运营方法...................................18 (一)查问题环节................................................19(二)做设计环节................................................21(三)促实施环节................................................23(四)评效果环节................................................24 (一)流程数据治理工作开展背景..................................25(二)流程数据治理体系..........................................27(三)流程数据核心治理领域......................................30(四)流程数据治理典型场景实践及治理效果........................33(五)深度应用流程智能，实现从数据支撑到战略赋能................37 七、未来展望.....................................................38 图目录 图1流程治理推动流程贯通与提效...................................4图2流程数据的范围...............................................5图3流程数据的类型划分...........................................7图4流程数据对流程治理的价值....................................12图5《流程数据治理能力成熟度模型》标准框架......................14图6《流程数据治理能力成熟度模型》五级成熟度....................17图7流程数据场景化建设运营方法..................................19图8查问题环节..................................................20图9做设计环节..................................................21图10促实施环节.................................................23图11评效果环节.................................................24图12流程治理发展历程...........................................26图13流程数据管理办法...........................................28图14流程数据治理“七步法”.....................................28图15流程数据治理沟通调度机制...................................30图16流程数据治理质量量化评估...................................33图17流程数据质量量化评价报告图.................................34图18流程运营分析效果...........................................35图19流程合规性分析.............................................35图20流程智能问答能力...........................................37图21流程智能报告能力...........................................37 表目录 表1“十四五”时期数字化转型的部分政策文件.......................2表2流程数据与业务数据的区别对比.................................9表3《流程数据治理能力成熟度模型》成熟度等级划分................17表4流程智能分析算法应用示例....................................36 一、数字化转型下的流程治理演进 (一)数字化重塑企业运营逻辑 “十四五”以来，我国高度重视数字化发展和数字经济建设，相继出台了《“十四五”数字经济发展规划》《数字中国建设整体布局规划》等系列文件。2025年政府工作报告提出要持续推进“人工智能+”行动，支持大模型广泛应用。2025年1月全国数据工作会议指出，夯实数据基础设施和科技发展支撑力，深入实施数字化转型工程，推动数实深度融合。 随着企业运营各单元环节日益复杂，传统的职能型管理逐渐暴露出业务割裂、信息断点和协同障碍等问题。企业通过开展数字化转型，推动战略执行重构、组织协同升级、决策模式转型、价值创造迭代，促进企业运营不断向系统化、平台化、智能化发展，彻底改变企业的组织架构、资源配置方式和决策机制，实现生产运营的降本增效和风险防范，产品服务的全方位创新，业务运行的高度协同，增强企业差异化竞争优势，从而拉动社会经济可持续发展。 当前，以人工智能、大数据、云计算等为代表的新兴技术极大地提升了企业感知外部环境变化、优化资源配置、响应市场需求的能力，推动企业从以人为主导的静态组织模式，向以数据为核心驱动力的动态运营模式跃迁。云计算突破了企业信息存储与资源利用的空间约束，提升了运营的敏捷性；大数据和人工智能技术深刻改变了企业对业务信息的洞察方式与决策逻辑，使企业能够基于数据进行分析、优化和预测。 在“十四五”收官和“十五五”布局的关键节点，进一步深化企业数字化转型成为把握下一时期关键机遇、增强核心竞争力的重要举措。 (二)流程治理推动流程贯通与提效 流程是企业中一系列创造价值的活动组合。在企业数字化转型 中，流程作为连接各类业务活动的枢纽角色愈发关键，其治理体系是实现组织运作一体化、业务活动规范化和运营管理现代化的关键支撑。流程治理通过制度化、数智化手段，构建覆盖流程设计、建模、执行、监控、分析及优化的全生命周期治理闭环。 在制度化层面，流程治理建立统一规范与责任机制实现端到端流程的全局管控。企业制定标准化流程规范，确保设计与执行的一致性；明确各环节责任主体及职责边界，强化流程所有者的责任意识；沉淀管理经验形成系统化方法论，实现最佳实践的跨场景复用。规范化的流程治理能够有效打破业务与数据孤岛，推动跨部门、跨系统的高效协同，促使企业从单点效率提升向全局价值创造跃升，构建起战略落地与组织协同的核心动能。 在数智化层面，流程治理借助自动化与智能化技术，实现对业务流程的深度优化与资源精细化管理。引入业务流程管理（BPM）构建流程标准化框架，通过建模、部署、执行、监控全生命周期管理实现流程体系的系统化重构；引入流程挖掘技术，通过一致性分析、根因分析、异常检测、流程仿真和预测等手段，跟踪和分析流程执行情况，精准识别瓶颈、风险与异常点，及时做出调整与优化。应用机器人流程自动化（RPA）技术，对重复性规则化的流程任务实现自动化执行，降低人工成本与错误率。 二、流程数据概述 (一)流程数据定义和范围 流程数据是指在流程中产生、收集、处理和使用的各类数据，记录了业务流程执行的完整过程。流程数据作为流程运行的“数字足迹”，是实现流程建模、部署、执行、分析、优化的核心基础和重要依据，正从信息传递的“附属产品”跃升为战略价值突出的“基础资产”。 按数据用途分，流程数据可以分为基础数据层、描述数据层、衍生数据层。 1.基础数据层 基础数据层涵盖流程事件日志和流程主数据，是记录流程运行的实体基础，承载业务流程的客观真实记录，支撑流程实例分析、合规审计、仿真建模、跨系统协同等。 流程事件日志是指业务流程执行过程中产生的带有时间戳的事件记录集合，涵盖流程“三要素”数据，即流程实例标识符（流程运行中生成的全局唯一的标识ID）、业务活动名称（按照统一标准对活动名称进行命名）和时间戳（按照统一标准记录的业务活动时间信息）。 流程主数据是指描述业务流程核心实体的关键数据，也是跨系统协同与数据共享的基础，包含流程实例表、流程节点表、流程边表等信息。流程实例表中记录了流程运行的实例信息，例如流程实例ID、流程名称、流程责任人、流程描述、流程状态、流程发起者等；流程节点表记录了流程中各个步骤或活动信息，例如流程节点 ID、节点名称、节点类型、执行人、后续节点等；流程边表记录了流程节点的流向信息，例如流程边ID、起始节点、目标节点、逻辑条件等。 2.描述数据层 描述数据层主要记录流程元数据信息，用于描述流程数据属性，支持流