프로세스 마이닝 여부 데이터 마이닝? 비즈니스 인텔리전스? 많은 분석 용어가 있으며 모두를 이해하는 것은 어려울 수 있습니다. 이 과정에서는 프로세스 마이닝과 관련된 용어와 이를 사용하여 비즈니스 프로세스를 개선하는 방법에 대해 알아봅니다.
프로세스 분석의 세계를 살펴보기 전에 먼저 다음 내용을 이해해야 합니다.
- 프로세스 마이닝이란?
- 프로세스 마이닝의 주요 용어는 무엇입니까?
- 프로세스 마이닝의 이점은 무엇입니까?
- 회사에서 프로세스 마이닝 분석을 사용하는 이유는 무엇입니까?
프로세스 마이닝
프로세스 마이닝은 여러 분석 필드를 결합하여 실제 "있는 그대로" 데이터를 기반으로 운영 프로세스를 분석합니다. 이 데이터는 ERP 시스템에서 로그 파일로 제공됩니다. 개선을 위해 프로세스를 마이닝하는 데 유사한 기술을 사용하므로 데이터 마이닝(Data Mining) 분야에서 파생됩니다.
프로세스 마이닝의 목표는 프로세스의 현재 상태를 파악하고 개선 기회를 창출하여 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 것입니다.
디지털 탄소 발자국
데이터 마이닝에 비해 프로세스 마이닝은 ERP 시스템의 비즈니스 프로세스와 트랜잭션 데이터에 중점을 둡니다. 프로세스 마이닝의 개념은 비즈니스 프로세스를 검색, 모니터링 및 개선하는 것입니다.
프로세스 및 작업 전반에 걸쳐 모든 세부사항이 기록됩니다. 이러한 세부 정보는 디지털 발자국(digital footprint)이라는 흔적을 남기며 조직의 여러 시스템 전체에서 찾을 수 있습니다. 프로세스 마이닝은 이러한 탄소 발자국을 캡처하여 단계별 여정 보기에서 시각화할 수 있도록 합니다.
트랜잭션 데이터
대부분의 시스템 기반 태스크는 이벤트 로그라고 하는 로그 파일에 기록됩니다.
프로세스 마이닝은 이벤트 로그와 프로세스 관련 데이터를 사용하여 프로세스를 "마이닝"하고 더 잘 이해합니다. 프로세스에 대한 완전한 이해는 다음과 같습니다.
- 프로세스 추세, 패턴 및 편차 식별
- 실제 프로세스의 세부 시각화
- 프로세스 효율성 향상을 위한 새로운 방법 발견
추적 분석
실행된 모든 단계가 드러나 적합성 및 비효율성(예: 재작업 또는 중복 태스크)을 위해 분석될 수 있습니다. 프로세스 마이닝은 비즈니스 인텔리전스의 기술을 사용하여 이 정보를 시각화하여 중요한 인사이트를 제공합니다.
공정 과학
결과에 따라 각 프로세스 개선을 정의할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 승인 단계를 구현하여 규제 준수 보장
- 중복 태스크를 제거하여 주기 시간 단축
- 효율적인 실행을 위한 프로세스 흐름 변경
용어
프로세스 마이닝에 대해 이야기할 때는 일반적인 용어를 명확히 하는 것이 중요합니다. 예를 들어 주요 용어에 대해 설명하겠습니다. 고객에게 맞춤 프린트가 있는 티셔츠를 판매하는 회사에서 근무한다고 가정해 보겠습니다(고객이 기존 인쇄물로 티셔츠를 구매할 수도 있음). 아래 용어는 일반적으로 사용됩니다.
마이닝 조건 처리
프로세스 모델: 대부분의 회사에는 이미 태스크 및 책임 순서("예정" 프로세스)를 시각적으로 설명하는 기존 프로세스 모델이 있습니다. 아래의 프로세스 모델은 프로세스를 완료하기 위해 "실행 예정"된 모든 필수 태스크를 시각화합니다.
프로세스 케이스: 케이스는 프로세스의 일회성 실행(완료 또는 미완료)을 정의합니다. 파란색 점은 다양한 부서 태스크를 나타냅니다. 빨간색 점은 프로세스에서 실행된 태스크를 나타냅니다.
프로세스 변형: 변형은 프로세스 흐름이 동일한 케이스 세트입니다(동일한 선택, 액티비티, 이벤트). 작은 차이(다른 최종 결정)만 새로운 변형을 발생시킵니다. 아래 예는 3개의 서로 다른 프로세스 변형을 보여줍니다(4개 케이스 기준).
이벤트: 프로세스 마이닝에서 이벤트는 시스템 내의 모든 액션을 정의하며 이러한 액션에는 특정 타임스탬프가 있습니다. 프로세스가 완전히 실행된다고 가정하면 각 태스크에 대해 시스템에서 생성된 타임스탬프를 수신하므로 각 개별 태스크는 이벤트로 간주됩니다. 예를 들어, 인쇄를 위해 셔츠를 보내면 이벤트로 간주되며 이 특정 작업과 관련된 타임스탬프가 있습니다.
특성: 특정 태스크 및 타임스탬프 외에도 특성 프로세스와 관련된 다른 정보가 있습니다. 태스크 특성은 특정 케이스(예: 코스트 센터, 실행 유형(사용자 또는 시스템), 비용)에 대해 실행된 태스크에 대한 추가 세부사항을 제공합니다. 케이스 특성은 오더 유형, 지급 방법, 출하 속도 선택과 같은 케이스에 대한 추가 세부사항을 제공합니다. 케이스 특성은 아래 예를 참조하십시오.
프로세스 마이닝의 핵심
프로세스 마이닝의 기능은 무엇입니까?
대규모 비즈니스 프로세스에는 수백 개의 서로 다른 변형으로 배포되는 수백만 개의 케이스가 포함되는 경우가 많습니다. 프로세스 마이닝의 핵심은 프로세스의 실제 상태를 식별하고 비효율적인 변형을 표시하여 프로세스를 개선하는 것입니다.
급변하는 변화의 세상은 프로세스 마이닝이 개선되기를 갈망하는 기업에 저항할 수 없게 만들었습니다.
지금까지 프로세스 마이닝은 시스템 기반 태스크의 디지털 발자국을 캡처하여 실제 운영 프로세스에 대한 인사이트를 제공한다는 것을 배웠습니다. 좋은 생각이네요! 그렇다면 이러한 통찰력은 정확히 무엇일까요?
프로세스 마이닝에는 다음 세 가지 중요한 기능이 있습니다.
- 프로세스 디스커버리
- 프로세스 적합성
- 프로세스 성능
프로세스 디스커버리
프로세스 디스커버리는 실행된 태스크가 수행되는 방식을 시각화하고 프로세스 흐름을 백트래킹합니다.
이를 통해 기업은 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
- 시스템에서 실제 "현재 상태" 프로세스 식별
- 프로세스 차이, 예외 또는 이상값 식별
- 최상 경로(시작부터 종료까지 가장 긴 태스크 순서) 및 총 실행 수 식별
- 프로세스 심층 분석을 위한 시작점 확보
적합성 점검
프로세스 적합성은 기존의 사전 정의된 "목표" 프로세스(예: BPMN 프로세스 모델)에 "있는 그대로" 데이터를 매핑하는 데 중점을 둡니다.
이를 통해 기업은 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
- 부적합 케이스의 총계 식별
- 각 케이스의 루트 과정 식별
- 적합성 확보를 위한 조치 개발
프로세스 성능
프로세스 성과는 프로세스를 측정하고 대시보드에 표시되는 성과 지표를 정의하는 것입니다.
이를 통해 기업은 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
- 개선 조치 생성 및 평가
- 벤치마크 성과(예: 여러 지역의 성과)
- 전체 성능 프로세스를 실시간으로 모니터링하여 변경 시 더 빠르게 대응
회사에서 프로세스 마이닝을 사용하는 이유는 무엇입니까?
기업이 운영 프로세스를 조사하고 개선하는 데는 몇 가지 이유가 있지만 가장 중요한 이유는 거의 모든 비즈니스에 영향을 미치는 일반적인 이유입니다.
디지털 변환
디지털 혁신은 오늘날 세계에서 가장 많이 사용되는 용어 중 하나이며, 향후 몇 년 동안 많은 기업이 어려움을 겪을 것입니다. 즉, 많은 기업이 고객 기대치를 충족하고 신규 고객을 확보하기 위해 새로운 기술을 구현할 수 있는 방식으로 프로세스를 조정해야 합니다. 이전의 아날로그 프로세스를 디지털 프로세스로 변환해야 합니다.
디지털 전환은 디지털 기술을 사용하고 디지털 인프라를 구현하여 빠르게 변화하는 글로벌 시장과 고객의 기대에 부응하기 위한 회사의 프로세스 변화를 의미합니다. 최신 혁신 툴과 프로세스를 회사의 전문 지식과 결합하여 고객의 기대치를 충족하고 비즈니스를 위한 경쟁력 있는 입지를 확보합니다.
디지털 혁신은 최신 혁신 툴과 프로세스를 회사의 전문 지식과 결합하여 고객의 기대를 충족하고 비즈니스를 위한 경쟁력 있는 입지를 확보합니다.
세 가지 중요 주제
- 빅데이터 및 실시간 프로세스 분석
데이터 마이닝을 통해 대규모 데이터 세트에서 추세, 패턴 및 고객 행동을 식별할 수 있습니다. 프로세스 마이닝과 결합하면 실시간 분석을 위한 운영 프로세스 및 생산 데이터를 원활하게 스트리밍할 수 있습니다.
- 클라우드 기술
클라우드 기술을 통해 원격 리소스를 확보하고 온디맨드 방식으로 데이터를 저장 및 처리하며 하드웨어 및 인프라 비용을 절감할 수 있습니다. 클라우드 기반 프로세스 마이닝 툴은 여러 시스템에 대한 강력한 커넥터를 제공하고 수백만 건의 케이스를 초 내에 분석하여 프로세스 인사이트를 제공합니다.
- 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)
AI는 의사결정을 위한 완전히 새로운 기반을 기업에 제공하여 더 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다. 급속한 개발로 인해 이미 IT, 금융 서비스, 자동차 제조 및 의료 등 많은 산업에서 구현되었습니다. 프로세스 마이닝의 AI는 실제 "있는 그대로" 데이터를 기반으로 하며 수주 등의 케이스에 대한 프로세스를 예측할 수 있습니다.
