跨企业协作流程挖掘确实是一个复杂而富有挑战性的任务。

首先，我们需要明确几个主要的挑战点。

挑战一：数据分散与异构性。

不同企业可能使用不同的系统、数据库和文件格式来存储和管理数据，这导致数据在结构和格式上存在很大差异，给流程挖掘带来了很大难度。

解决方案：建立统一的数据接口和转换标准，将不同来源的数据转换为统一的格式和结构，以便进行统一的流程挖掘和分析。

同时，利用自然语言处理（NLP）技术，对文本数据进行预处理和标准化，提取出与流程相关的关键信息。

挑战二：隐私保护与安全性。

在跨企业协作中，数据共享和交换不可避免地涉及到隐私和安全问题。

如何确保数据在传输和存储过程中的安全性和隐私性，是流程挖掘过程中需要重点考虑的问题。

解决方案：采用加密技术和安全协议，确保数据在传输过程中的安全性。

同时，建立严格的访问控制和权限管理机制，确保只有经过授权的人员才能访问敏感数据。

在数据存储方面，可以采用分布式存储和备份技术，确保数据的可靠性和完整性。

挑战三：流程复杂性与多样性。

不同企业的业务流程可能存在很大的差异和复杂性，这给跨企业协作流程挖掘带来了很大挑战。

如何有效地识别和理解这些流程，并找到它们之间的关联和协同点，是流程挖掘的核心问题。

解决方案：采用基于图模型的流程表示方法，将业务流程表示为图形结构，便于可视化和分析。

同时，利用机器学习和数据挖掘技术，对流程数据进行聚类、分类和关联分析，找出不同流程之间的共性和差异，为跨企业协作提供有力的支持。

总之，跨企业协作流程挖掘是一个复杂而富有挑战性的任务，需要综合运用数据预处理、NLP、加密技术、图模型、机器学习和数据挖掘等多种技术手段来解决其中的问题。