So sánh Celonis và UiPath Process Mining: Vai trò cung cấp dữ liệu cho quyết định automation

Tóm tắt nội dung chính
– Process Mining là cầu nối giữa dữ liệu thực tế và quyết định tự động hoá.
– So sánh Celonis và UiPath Process Mining: tính năng, chi phí, khả năng mở rộng.
– Hướng dẫn chi tiết 5 bước triển khai Process Mining → Automation.
– Mẫu quy trình, lỗi thường gặp, cách khắc phục và tính toán ROI.
– Kinh nghiệm thực tế từ 3 câu chuyện: lỗi dữ liệu, chi phí vượt ngân sách, khách hàng “đánh giá cao”.

1. Vấn đề thật mà mình và khách hay gặp mỗi ngày

Trong các dự án workflow automation ở Sài Gòn, mình thường gặp ba “điểm đau” chung:

1. Dữ liệu quá rời rạc – Các hệ thống ERP, CRM, HRM lưu trữ dữ liệu ở dạng bảng, log, hoặc file CSV mà không có một “bản đồ” quy trình rõ ràng.
2. Quy trình thực tế khác hẳn so với tài liệu – Khi cố gắng tự động hoá dựa trên SOP, thường phát hiện ra rằng nhân viên thực tế thực hiện các bước “bắt tay” hoặc bỏ qua một số công đoạn.
3. Rủi ro khi mở rộng – Khi automation thành công ở một phòng ban, việc nhân rộng sang toàn công ty thường gặp “bottleneck” do thiếu cái nhìn tổng thể về luồng công việc.

Process Mining xuất hiện như một “đèn pin” chiếu sáng những góc tối này, giúp chúng ta có dữ liệu thực tế để quyết định đâu là quy trình nên tự động hoá và đâu là quy trình cần cải tiến.

2. Giải pháp tổng quan (text art)

+-------------------+        +-------------------+        +-------------------+
|   Data Sources    | ----> |   Process Mining  | ----> |   Automation Hub  |
| (ERP, CRM, Logs)  |        | (Celonis / UiPath)|        | (RPA, BPMN)       |
+-------------------+        +-------------------+        +-------------------+
          |                         |                         |
          v                         v                         v
   Thu thập dữ liệu          Phân tích luồng           Thiết kế bot &
   chuẩn hoá                phát hiện bất thường      triển khai tự động

• Bước 1: Kết nối nguồn dữ liệu (SQL, API, file).
• Bước 2: Process Mining khai thác, tạo process map và KPIs.
• Bước 3: Dựa trên insight, chọn quy trình để RPA/BPMN triển khai.

3. Hướng dẫn chi tiết từng bước

Bước 1 – Kết nối và chuẩn hoá dữ liệu

1. Xác định event log: mỗi sự kiện cần có Case ID, Activity, Timestamp, và optional Resource.
2. Sử dụng ETL (Talend, Azure Data Factory) để chuyển dữ liệu sang CSV hoặc Parquet.
3. Kiểm tra độ sạch: loại bỏ bản ghi trùng lặp, chuẩn hoá múi giờ.

⚠️ Lưu ý: Nếu dữ liệu không đồng nhất (ví dụ: timestamp ở GMT+7 và GMT+0), quá trình mining sẽ sinh ra “ghost activities”.

Bước 2 – Import vào Celonis / UiPath Process Mining

1. Tạo Project → Upload file CSV → Đặt mapping cho các trường.
2. Chạy Discovery để tạo process model.
3. Sử dụng Conformance Checker (Celonis) hoặc Performance Analyzer (UiPath) để xác định bottleneck.

Bước 3 – Phân tích KPI và xác định “candidates” tự động hoá

• Throughput Time: thời gian trung bình một case hoàn thành.
• Cycle Time Variance: độ lệch thời gian giữa các bước.
• Rework Rate: tỉ lệ case phải quay lại bước trước.

🛡️ Best Practice: Chỉ chọn quy trình có Throughput Time > 5 phút và Rework Rate > 15% để tự động hoá, vì lợi nhuận ROI sẽ cao hơn.

Bước 4 – Thiết kế bot trong UiPath / Automation Anywhere

1. Record các thao tác UI (click, nhập liệu)
2. Thêm logic điều kiện dựa trên data từ Process Mining
3. Kiểm tra exception handling (try‑catch)
4. Deploy lên Orchestrator

Bước 5 – Kiểm thử và đo lường ROI

• Thu thập pre‑automation metrics (thời gian, chi phí).
• Sau khi bot chạy, ghi lại post‑automation metrics.

Công thức tính ROI (tiếng Việt):

ROI = (Tổng lợi ích – Chi phí đầu tư) / Chi phí đầu tư × 100%

Trong đó:
– Tổng lợi ích = Tiết kiệm thời gian × Lương trung bình + Giảm lỗi × Chi phí sửa lỗi.
– Chi phí đầu tư = License Process Mining + License RPA + Chi phí triển khai.

Nếu muốn biểu diễn bằng LaTeX (tiếng Anh):

Giải thích: ROI đo lường hiệu quả tài chính của dự án tự động hoá; giá trị > 0% nghĩa là dự án sinh lời.

4. Template qui trình tham khảo

[Start] → Receive Order → Validate Data → Check Stock → Allocate Inventory →
Generate Invoice → Send Confirmation → [End]

5. Những lỗi phổ biến & cách sửa

⚠️ Cảnh báo: Khi dữ liệu thay đổi thường xuyên (ví dụ: thêm cột mới), hãy re‑run discovery mỗi 30 ngày để tránh “drift”.

6. Khi muốn scale lớn thì làm sao

1. Clustered Deployment – Đặt Celonis/UiPath trên Kubernetes để tự động scale tài nguyên CPU/Memory khi số lượng case tăng.
2. Data Lake Integration – Đưa event log vào Azure Data Lake, dùng Spark để tiền xử lý trước khi feeding vào Process Mining.
3. API‑First Architecture – Sử dụng API của Celonis (/api/v1/processes) và UiPath (/odata/Processes) để tự động hoá việc refresh model và trigger bot.

Công thức tính chi phí scale (tiếng Việt):

Chi phí Scale = (License per node × Số node) + (Infrastructure cost per hour × Số giờ chạy) + (Maintenance %) × Tổng chi phí

7. Chi phí thực tế

⚡ Lưu ý: Chi phí có thể giảm đáng kể nếu dùng on‑premise hoặc partner discount.

8. Số liệu trước – sau

ROI tính toán:
Tổng lợi ích = (120,000 – 45,000) + 30,000 = 105,000 USD
Chi phí đầu tư = 55,000 USD
ROI = (105,000 – 55,000) / 55,000 × 100% ≈ 91%

🛡️ Kết luận: Dự án tự động hoá dựa trên Process Mining mang lại ROI gần 100% trong vòng 12 tháng.

9. FAQ hay gặp nhất

Q1: Process Mining có cần phải cài đặt phần mềm riêng không?
A: Celonis và UiPath cung cấp cả cloud SaaS và on‑premise. Đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ, cloud là lựa chọn nhanh chóng và chi phí thấp hơn.

Q2: Dữ liệu có cần phải sạch hoàn toàn không?
A: Không cần hoàn hảo, nhưng độ sạch ≥ 90% sẽ giảm thời gian chuẩn hoá và tăng độ tin cậy của model.

Q3: Có thể dùng Process Mining cho quy trình không có hệ thống IT (manual)?
A: Có. Bạn có thể digitize bằng cách ghi lại log từ Excel, Google Sheet hoặc thậm chí camera OCR để tạo event log.

Q4: Khi có nhiều hệ thống ERP, liệu Process Mining vẫn hoạt động?
A: Đúng. Bạn chỉ cần ETL hợp nhất các nguồn dữ liệu thành một event log chuẩn.

Q5: Bao lâu thì nên refresh model?
A: Đối với môi trường thay đổi nhanh (e‑commerce), hàng tuần; đối với môi trường ổn định (manufacturing), hàng tháng là đủ.

10. Giờ tới lượt bạn

• Bước 1: Kiểm tra hệ thống hiện tại, xác định ít nhất 2 quy trình có thời gian hoàn thành > 5 phút.
• Bước 2: Thu thập event log (SQL, CSV) và chuẩn hoá theo chuẩn Case ID – Activity – Timestamp.
• Bước 3: Đăng ký dùng trial của Celonis hoặc UiPath Process Mining, import dữ liệu và chạy discovery.
• Bước 4: Dựa trên KPI, chọn quy trình để xây bot trong UiPath Studio.
• Bước 5: Đo lường ROI sau 30 ngày, điều chỉnh và scale lên toàn công ty.

Nếu anh em đang cần giải pháp trên, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale. Hoặc liên hệ mình để được trao đổi nhanh hơn nhé.