流程挖掘和BI（Business Intelligence，商业智能）都是数据分析工具，但它们在目标、方法、应用场景等方面存在显著的区别。

目标和方法：

流程挖掘更关注于流程的优化和改进。它主要通过对流程数据的深入分析，发现流程中的瓶颈、浪费和不一致之处，从而提出改进建议。流程挖掘通常使用专门为流程定制化开发的语言，如PQL（Process Query Language），来满足企业在流程相关场景下的业务需求。

BI则更侧重于对整个企业的运营数据进行全面的分析和挖掘，以帮助企业做出更好的决策。BI主要使用SQL（Structured Query Language）等查询语言，通过统计和分析大量数据，发现数据中的趋势、模式和关联，从而为企业提供有价值的信息。

应用场景：

流程挖掘在多个领域都有应用，如制造业、物流业、金融业等。它可以帮助企业改进生产流程、提高物流效率、优化客户服务等。流程挖掘对数据有特定的要求，需要结构化的事件日志，包括案例号、活动节点和时间戳等信息。

BI的应用范围更广泛，几乎涵盖了企业的所有业务领域。它可以帮助企业分析销售数据、市场趋势、客户满意度等，从而制定更有效的市场策略、产品策略和运营策略。BI的数据来源也更丰富多样，包括数据库、数据仓库、云存储等各种形式的数据源。

技术体系：

流程挖掘和BI在技术体系上也存在差异。流程挖掘通常基于特定的流程模型和算法进行数据分析，因此需要专门的流程挖掘工具和平台。这些工具和平台需要具备处理大量流程数据的能力，以及提供可视化的流程分析和优化功能。

BI则主要依赖于数据仓库、数据挖掘和数据分析等技术。BI工具和平台需要具备强大的数据处理能力、丰富的数据可视化功能和灵活的数据分析工具，以满足企业对运营数据的全面分析和挖掘需求。

流程挖掘和BI虽然都是数据分析工具，但它们在目标、方法、应用场景和技术体系等方面存在明显的区别。企业可以根据自身的业务需求和数据特点选择合适的数据分析工具来提高运营效率和竞争力。