3. 打破思维局限：
流程挖掘技术不再受限于事前需设立分析维度、设计程序模型的影响 ， 而是使用流程挖掘中的流程数据模型作为流程分析的起点；同时辅以低代码输入的方式 ， 轻松灵活创建全新的分析维度 ， 实现人人都能是编程家 。
4. 突破系统局限性：
通过直连数据库、表间映射等技术手段 ， 企业无需对现有系统进行改造 ， 在业财系统未进行打通的情况下也能实现端到端的流程数据互联互通 ， 还原企业级的业财流程 。
结语 从弗德雷里克·泰勒和爱德华·戴明开始 ， 商业社会就一直执着于用科学的方法改善流程 。 过去二十多年来 ， 我们在各行各业见证了各种改善（Kaizen）的方法 ， 包括六西格玛（six sigma）、敏捷变革（agile management）、精益生产（lean production）等 。 改善的成果在初期往往很显著 ， 却很难持续下去——这是因为过往在流程工作中“头痛医头、脚痛医脚”的方式只能保证当下的收效 ， 而不能建立长期、动态、统一的基于事实的流程话语体系 。
安永认为 ， 流程精益工作中科学管理的前提是“留痕”、“显性”及“数据为本” 。 数据显示 ， 目前世界五百强企业中的70%已在不同领域开展了流程挖掘的探索 。 在数字化浪潮影响下 ， 数字资本的价值将进一步放大 ， 而流程挖掘技术作为一大商用的新兴科技 ， 必将作为数字化转型浪潮中的智能导航仪 ， 为企业运营升级、业务转型、流程重构保驾护航 。
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