伴随着互联网的发展和云服务进步,自动化办公系统作为当代企业不可或缺的手段之一逐步融入到各大大中型企业的生产运作之中。自动化办公系统将所有员工信息、任务信息、工作流信息和知识汇集到数据库之中,大量数据的积累为数据挖掘提供了土壤。自动化办公系统中的数据存在价值极大,通过传统手段归纳很难发现存在于其中的规律和知识,因此对自动化办公系统的数据进行数据挖掘势在必行。公司为作为金融科技公司,计算机开发与运维是其主营业务。因此,本文的数据挖掘方向主要针对于开发过程中留存的信息进行分析,以此分析出代码生产中存在的效率问题和生产管理中存在的生产矛盾问题,以此对公司的管理手段和业务流程等方面进行分析优化,提高公司内部的生产管理效率。本文通过数据挖掘算法中K均值算法,从任务、员工两个维度出发,通过结合任务数量、任务内容丰富度、任务处理时间、员工类型、员工级别等维度对自动化办公系统的任务信息进行了丰富的挖掘。通过对任务处理量和员工级别以及员工类型的结合,发现不同员工级别生产效率的差异,以及内部员工和外包员工在生产效率上有何异同。通过对任务处理时间中交接时间和派发时间的分析,挖掘出员工在一天之内工作效率的主要阶段在哪。通过对任务内容丰富度的挖掘,分析出不同员工对于任务描述的习惯,从而分析公司内生产线上的交流成本,进而为提高公司生产工作效率、降低交流成本做出相应的分析。通过对任务和员工两个维度存在的各种各样的信息进行组合分析挖掘,从而分析出公司在管理架构、管理习惯、业务流程等多个方面存在的问题并提出相应对策。在数据挖掘之后,针对数据挖掘中发现的现象和相应的思考分析,再次对公司内部最有代表性的业务流程进行优化整合再造,通过结合DMAIC方法、ECRS法、SDCA循环三种工业工程的流程优化方法,结合不同部门给出的生产建议,经过多次求证后,对业务流程进行了探索分析并优化再造。并在运行一段时间后通过调查问卷分析和数据直观分析对优化前后的业务流程进行了对比分析,得出优化后对公司的业务流转效率有了显著提高。本文提出的挖掘方法方案和流程优化的方法方案将实践与理论互相结合,不仅满足了对于知识的探索研究,达到了研究目标,同时设计方案也符合科学化标准,可以为其它相关人员提供一定程度上的理论支持。