프로세스 마이닝은 기업의 비즈니스 절차를 마치 MRI 스캔처럼 정밀하게 분석하여 개선점을 찾아내고, 핵심 운영 활동에 대한 명확한 통찰력을 제공하는 데 기여합니다.
기업 내에는 수많은 프로세스가 존재하며, 각 프로세스의 모든 단계를 깊이 있게 분석해야만 최적화의 기회를 발견할 수 있습니다.
하지만 이러한 분석을 수동으로 진행하는 것은 마치 광활한 바다에서 물을 끓이려는 것과 같습니다. 그래서 이 과정을 가속화하고 유용한 정보를 신속하게 얻을 수 있도록 돕는 시스템이 필요합니다.
바로 이 지점에서 프로세스 마이닝 기술이 그 역할을 다합니다.
프로세스 마이닝을 통해 기업은 업무 처리 과정에서 발생하는 병목 현상을 파악하고, 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 필요한 정보들을 얻을 수 있습니다.
따라서 기업의 소유주와 분석가들은 프로세스 마이닝 기술과 그 작동 원리에 대해 반드시 알아야 합니다.
본 글에서는 프로세스 마이닝의 중요성, 작동 방식, 다양한 활용 사례 등을 포함하여 프로세스 마이닝이 무엇인지 상세히 설명하고자 합니다.
이제 시작해 볼까요?
프로세스 마이닝이란 무엇인가?
프로세스 마이닝은 조직의 데이터베이스, 관리 소프트웨어, 그리고 정보 시스템에서 추출되는 다양한 이벤트 로그를 기반으로 운영 프로세스를 분석하는 데 사용되는 핵심 기술입니다.
프로세스 마이닝은 실제 비즈니스 프로세스가 어떻게 수행되는지를 파악하여 문제점을 감지하고, 개선할 수 있는 부분을 찾아내는 데 주력합니다. 이는 모든 비즈니스에 유용하며 다양한 워크플로우에 적용할 수 있습니다.
프로세스 마이닝의 궁극적인 목표는 비즈니스 프로세스를 분석하고 최적화하는 데 있습니다. 뿐만 아니라 다음과 같은 이유로 비즈니스에 프로세스 마이닝을 적용해야 합니다.
- 프로세스의 적합성 검증
- 프로세스 자동화 지원
- 프로세스 조화 촉진
그렇다면, 비즈니스 프로세스란 정확히 무엇을 의미할까요?
프로세스는 프로세스 단위 간의 편차, 다양한 상호작용, 그리고 반복적인 특성으로 인해 매우 복잡한 구조를 갖습니다. 프로세스 마이닝 기법을 활용하면 이상적인 프로세스 대신 실제 프로세스의 상태를 쉽게 파악하고 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있습니다.
- 사건 기록과 실시간 데이터를 활용하여 병목 지점 식별
- 워크플로우 내 불필요한 단계 제거
- 실시간 통찰력 제공
그 결과, 기업은 비즈니스 프로세스 개선 노력에 집중할 수 있습니다. 따라서 프로세스 마이닝은 기업의 기존 프로세스에 대한 실시간 데이터를 이해하는 데 도움을 주는, 비즈니스 프로세스 마이닝으로도 불립니다.
프로세스 마이닝은 데이터 마이닝 분야에서 파생된 기술로, 최근 데이터 과학 분야에서 주목받고 있습니다. 그 이유는 프로세스 마이닝의 핵심 기술이 데이터 마이닝과 동일하게 작동하기 때문입니다. 하지만 두 기술은 서로 다른 목적을 가지고 있습니다.
데이터 마이닝은 다양한 방법론과 알고리즘을 활용하여 데이터를 분석합니다. 반면, 프로세스 마이닝은 실시간 데이터를 기반으로 여러 이벤트 로그 및 프로세스를 분석하여 프로세스를 ‘마이닝’합니다.
프로세스 마이닝은 다음과 같은 주요 관점에 초점을 맞춥니다.
- 제어 흐름: 이 관점은 활동의 순서와 관련된 것으로, 프로세스 마이닝의 목표는 활동을 실행할 수 있는 최적의 경로를 찾는 것입니다.
- 조직: 이 관점은 부서나 역할과 같은 리소스에 초점을 맞추며, 조직 구조를 개선하는 것을 목표로 합니다.
- 시간: 이 관점은 이벤트의 빈도와 타이밍을 분석합니다.
- 사례: 이 관점은 서로 다른 프로세스나 사례에 관련된 다양한 속성을 고려합니다.
프로세스 마이닝은 어떻게 작동할까?
프로세스 마이닝은 먼저 이벤트 로그에서 실제 프로세스를 파악합니다. 각 이벤트 로그를 추출하고 결합함으로써 프로세스 마이닝 기술은 실제 비즈니스 운영 방식이 어떻게 이루어지는지 보여줍니다.
프로세스 마이닝의 작동 과정을 더 자세히 이해하기 위해 다음 단계를 살펴보겠습니다.
데이터 분석 및 조작
대부분의 기업은 클라우드 데이터베이스와 같은 보안 영역에 복잡하고 대량의 데이터를 저장합니다. 이 데이터를 활용하여 이벤트 로그로 변환하는 데 도움이 되는 여러 프로세스 마이닝 도구가 있습니다.
이러한 도구를 통해 조직은 모든 운영 프로세스를 분석할 수 있습니다. 도구는 각 데이터 조각에 케이스 ID, 활동, 타임스탬프를 할당합니다. 프로세스 마이닝은 이러한 요소들을 활용하고 워크플로우의 다양한 측면을 분석하여 어떤 부분에서 개선이 필요한지, 어떤 작업이 효율적인지, 그리고 어떤 것에 우선순위를 두어야 하는지를 판단합니다.
모든 프로세스 평가
이벤트 로그를 사용하여 프로세스 마이닝 도구는 워크플로우에서 추출된 각 단계의 그래프를 분석하고 생성합니다. 다음 단계에서 프로세스 마이닝 도구는 이러한 그래프를 이상적인 그래프와 비교합니다. 이를 통해 시스템이 실제로 어떻게 작동하는지를 명확하게 이해할 수 있습니다.
두 그래프를 비교함으로써 운영 프로세스 내의 비효율성과 효율성을 명확하게 파악할 수 있습니다.
예를 들어, 재고를 추적하는 현재 워크플로우에는 제품의 배송, 운송, 고객 전달 과정을 확인하는 여러 단계가 포함됩니다. 각 단계를 요약한 그래프를 통해 작은 비효율성을 발견하고 개선할 수 있습니다.
수정 사항 우선 순위 지정
그래프 작업이 완료되면 현재 워크플로우 내의 프로세스를 분석하고 이상적인 그래프와 어떻게 다른지 확인합니다. 그런 다음 개선 단계를 식별할 때입니다. 변경 사항의 긴급성과 중요도에 따라 수행해야 할 수정 사항의 우선순위를 정하는 것이 가장 중요합니다.
프로세스 마이닝 도구를 사용하면 각 단계를 완료하는 데 필요한 정확한 시간을 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 즉각적인 조치나 수정이 필요한 문제를 신속하게 파악하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, 워크플로우의 비효율성을 수정하거나 병목 현상을 해결하여 기업의 시간과 자원 사용량을 줄일 수 있도록 우선 순위를 지정할 수 있습니다.
워크플로 추적
마지막 단계에서 프로세스 마이닝 기술은 운영 시스템을 지속적으로 모니터링하고 관련 메트릭과 데이터에 대한 정보를 수집하기 위해 이벤트 로그를 생성합니다.
이는 워크플로우가 잘 구성되어 있고 효율적인 결과를 제공하는지 여부를 보여주는 실시간 데이터에 대한 명확한 그림을 제공합니다. 이 기술을 사용하면 이전의 낭비와 비효율성을 줄여 개선된 부분을 확인할 수 있습니다.
프로세스 마이닝 기능
프로세스 마이닝의 주요 기능은 다음과 같습니다.
#1. 프로세스 발견
프로세스 식별: 일반적으로 사용자는 비즈니스 프로세스가 작동하고 진행되는 방식에 대한 전체적인 그림을 갖지 못합니다. 프로세스 마이닝은 실시간 데이터와 이벤트 로그를 활용하여 현재 프로세스를 시각화하고 사용자가 상황을 이해할 수 있도록 돕습니다.
예를 들어, 인사 부서는 채용 과정의 속도를 파악하고, 후보자가 탈락할 가능성을 줄이기 위해 채용 프로세스의 복잡성을 파악할 수 있습니다.
프로세스 편차 식별: 서로 다른 워크플로우를 사용하는 기업은 프로세스 편차를 이해해야 합니다. 프로세스 발견 기능은 회사가 실제 프로세스와 이상적인 프로세스 간의 편차를 발견하는 데 도움이 됩니다. 프로세스 마이닝 도구를 사용하면 눈에 띄지 않는 프로세스 편차를 빈도와 함께 식별할 수 있습니다.
예를 들어, 프로세스에 대한 적절한 이해는 기업이 자동화 프로젝트를 단순화하는 데 도움이 됩니다. 많은 경영진은 초기 RPA 프로젝트의 혼란이 실패로 이어질 수 있다고 생각합니다.
#2. 적합성 분석
- 부적합 사례 분석: 기업은 항상 표준화된 프로세스를 선호합니다. 하지만 높은 적합성 수준을 달성하는 것은 어려운 일입니다. 프로세스 마이닝은 다양한 프로세스 변형과 편차 수준을 발견하는 데 도움이 됩니다.
- 근본 원인 식별: 프로세스 마이닝은 필수 프로세스와 다른 프로세스를 감지합니다. 예를 들어, 회사는 근본 원인을 파악하여 일반적인 오류를 식별할 수 있습니다. 이러한 오류를 분류하고 그 이유를 조사하여 효과적으로 해결할 수 있습니다.
#3. 프로세스 검증
프로세스 마이닝은 실시간 데이터를 활용하여 최종 사용자에게 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 회사는 프로세스 결과를 검증하여 현재 흐름을 확인할 수 있습니다. 또한 규정 준수 및 감사 프로세스에도 사용됩니다.
예를 들어, 세무 컨설팅 회사는 감사를 위해 거래 및 프로세스를 처리할 수 있어 처리 시간을 50% 단축할 수 있습니다.
#4. 프로세스 개선
- 성능 모니터링: 프로세스 마이닝 도구는 KPI 측정을 추적하고 최고 또는 최저 성능 프로세스를 식별하는 데 도움이 되는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
- 프로세스 병목 현상 식별: 일부 프로세스는 비즈니스에서 프로세스 마이닝을 사용하여 병목 현상을 쉽게 파악할 수 있는 최적의 성능을 보입니다. 이러한 병목 현상을 제거하면 비즈니스 성과가 향상됩니다.
- 개선 제안: 프로세스 마이닝은 성능 향상을 위해 비즈니스에 구체적인 권장 사항을 제공합니다. 제안 중 일부는 다음과 같습니다.
- 자동화 및 RPA 기회 식별: 모든 프로세스가 RPA 자동화에 이상적인 것은 아니기 때문에 이는 필수적입니다. 자동화를 위한 잘못된 프로세스 식별은 RPA 프로젝트 실패로 이어질 수 있습니다.
- 프로세스 개선 시나리오 식별: 프로세스 마이닝은 병목 현상 및 편차와 같은 시나리오를 식별하여 효율성을 높이고 변화를 구현합니다.
프로세스 마이닝의 중요성
비즈니스 프로세스는 복잡하며 많은 예외가 발생할 수 있습니다. 프로세스 마이닝으로 발견된 이상적인 프로세스와 실제 프로세스를 비교해 보면, 실제 운영이 얼마나 복잡하고 뒤얽혀 있는지 알 수 있습니다.
따라서 비즈니스 소유자는 병목 현상을 식별하고 예방하는 것을 목표로 하면서 프로세스를 이해해야 합니다. 프로세스 마이닝은 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
비용 절감
프로세스 마이닝을 통해 사용자는 자동화와 같은 변경이 필요한 영역을 감지할 수 있습니다. 즉, 프로세스 마이닝 기술은 자동화가 필요한 프로세스와 그 이유에 대한 명확한 그림을 제공할 수 있습니다. 프로세스를 자동화하면 효율성이 향상되어 비용이 절감되고 시간이 절약됩니다.
데이터 기반 의사 결정
올바른 의사 결정을 내리려면 관련성 있고 정확하며 완전하고 사용 가능하며 접근 가능한 고품질 데이터가 필요합니다. 그 외에도 분석 기능과 포괄적인 데이터 시각화가 필요합니다.
안타깝게도 대부분의 조직은 의사 결정에 필요한 적절한 데이터를 확보하지 못하고 있습니다. 이러한 상황에서 프로세스 마이닝은 이벤트 로그 또는 원시 데이터를 제공하여 프로세스 시퀀스를 추출하고 데이터 격차를 해소하는 데 도움을 줍니다. 따라서 전체 프로세스에 대한 정확하고 편견 없는 통찰력을 확보하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
투명성 확보
비즈니스 소유자는 디지털 혁신의 시급성과 가치를 잘 알고 있을 수 있습니다. 하지만 모든 의사 결정자가 같은 생각을 하고 있을까요?
프로세스 마이닝은 팀의 모든 구성원 간에 투명성을 유지하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 이 기술은 데이터를 활용하여 경영진이 시간, 비용, 평판 및 업무 품질을 기준으로 현재 프로세스와 시스템을 시각화하는 데 도움을 줍니다. 또한 디지털 전환이 가져올 수 있는 가치를 보여줍니다.
종합적인 이해
기술에 대한 현명한 투자를 위해서는 현재 시장 상황뿐만 아니라 요구 사항을 이해하는 데 집중해야 합니다. 프로세스 마이닝은 이를 효과적으로 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 프로세스 마이닝을 통해 다음과 같은 다양한 측면에 대한 종합적인 이해를 얻을 수 있습니다.
- 투자 가치가 있는지 판단하기
- 가장 중요한 문제가 발생하는 정확한 위치 파악
- 조직 전반에 걸친 프로세스 변화 이해
또한 프로세스 마이닝을 사용하면 인적 오류 없이 다양한 이점을 실현할 수 있습니다.
규정 준수
전체 비즈니스 활동을 감사하는 것은 시간이 많이 소요되는 작업이지만, 프로세스 마이닝 도구를 활용하면 더 신속한 분석을 통해 효율성을 높일 수 있습니다.
이러한 도구는 규정 미준수 프로세스를 감지하여 문제점을 파악하고 적절한 시기에 해결할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 프로세스 마이닝 기술을 활용하여 고객 분석에 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.
향상된 고객 경험
개선 영역을 발굴하고 다양한 프로세스를 최적화하며, 병목 현상을 식별함으로써 전체 프로세스 시간을 단축할 수 있습니다. 이를 통해 고객에게 제품이나 서비스를 더 빠르게 제공하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 결과적으로 고객 신뢰도가 향상되어 수익 증가에 기여할 수 있습니다.
프로세스 마이닝의 활용 사례
#1. 금융 서비스
금융 서비스 분야를 성장시키고 최적화하기 위해서는 해당 분야에 대한 전문 지식이 필요합니다.
프로세스 마이닝을 활용하면 금융 서비스 관리자, 리더 및 의사 결정자는 프로세스 실행을 실시간으로 빠르게 확인할 수 있습니다. 또한 다양한 단위나 사례별로 드릴다운하여 심층 분석을 하고, 전체적인 흐름에서 추세를 파악하는 등 진행 중인 프로세스에 대한 객관적인 통찰력을 쉽게 얻을 수 있습니다.
프로세스 마이닝은 비즈니스 결과에 대한 기여도를 바탕으로 변형, 규정 미준수, 오류를 확인하는 데 도움이 됩니다.
#2. 운영 효율성
운영 관리자와 리더는 끊임없이 새로운 과제에 직면하고 그 해결책을 모색합니다. 따라서 새로운 기술로 이전하려는 경우, 복잡성을 줄이고 자동화를 활용하며 비용을 절감할 수 있는 영역을 찾아야 합니다.
프로세스 마이닝은 비즈니스 프로세스의 비효율성을 파악하고, 시스템과 직원의 역량을 극대화하는 데 도움을 줍니다. 또한, 전체 비즈니스 환경을 모니터링하여 오류, 규정 위반, 비효율적인 부분을 개선할 수 있는 적절한 시점을 알려줍니다.
투명성을 유지하면 모든 팀 구성원이 의사 결정 과정을 이해할 수 있어 협업과 운영 효율성을 향상하는 데 도움이 됩니다. 또한 교대 근무를 통해 리소스 낭비를 방지하고 사업 운영을 최적화할 수 있습니다.
#3. SAP 마이그레이션
현대의 기업들은 ERP 시스템을 통합하지 않고서는 엔드투엔드 혁신을 성공적으로 달성하기 어려움을 느끼고 있습니다. 마이그레이션 과정에서 기업은 다음과 같은 어려움에 직면하게 됩니다.
- 미흡한 프로세스 분석
- 부서 간의 조화 부족
- 성능 격차
- 비효율적인 변경
- 의사소통 문제
- 프로세스의 알려지지 않은 변형
프로세스 마이닝을 통해 회사는 SAP 마이그레이션 진행 상황을 파악할 수 있습니다. 프로세스 마이닝 도구는 기존 프로세스에 대한 투명성을 제공하여 SAP 전문가를 지원합니다.
#4. 지능형 자동화
자동화 투자의 가치를 극대화하기 위해 프로세스 마이닝을 활용할 수 있습니다. 올바른 프로세스 마이닝 도구를 사용하면 운영 잠재력을 최대한 활용하고 예외 사항을 파악하여 효율성을 높일 수 있습니다.
프로세스 마이닝은 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾는 데 도움을 줍니다.
- 자동화 이니셔티브에 대한 예상 ROI는 얼마인가?
- 일반적인 프로세스 예외는 무엇인가?
- 자동화에 가장 중요한 프로세스는 무엇인가?
- 국가별로 투자가 어떻게 다른가?
AI 및 RPA와 같은 다른 지능형 자동화 기술과 함께 프로세스 마이닝을 사용하면 이러한 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다.
#5. 주문 관리
주문 관리는 고객 주문 처리에서 계정 관리에 이르기까지 전체 프로세스를 포괄합니다. 이 비즈니스 프로세스에는 수많은 변형이 포함될 수 있습니다. 프로세스 마이닝을 사용하면 주문 관리의 전체 프로세스를 시각화할 수 있습니다. 근본 원인을 시각화하여 지연, 재작업, 변경 사항을 줄이는 방법을 보여줍니다.
또한 프로세스 마이닝을 사용하면 기성 차트 및 분석을 통해 자동화 및 전달 블록과 관련된 문제를 식별할 수 있습니다. 또한 엔드투엔드 프로세스 성능을 지속적으로 모니터링하는 데 도움이 됩니다.
결론
비즈니스에는 수많은 프로세스와 작업이 실행되며, 여기에는 복잡성, 오류, 비효율성이 포함될 수 있습니다. 따라서 이러한 프로세스를 간소화하고 효과적으로 관리하려면 프로세스 마이닝과 같은 최신 기술이 필요합니다.
프로세스 마이닝은 비즈니스 프로세스의 효율성을 개선하는 데 매우 효과적인 도구입니다. 운영 과정에서 발생하는 오류 및 문제점을 발견하고 근본 원인을 찾아 즉시 수정 작업을 수행하도록 도와줍니다. 현재 많은 조직에서 프로세스 마이닝을 활용하여 프로세스 효율성을 높이고, 시간을 절약하며, 더 많은 이익을 창출하고 있습니다.
데이터 마이닝 기술과 사용 방법에 대해 더 알아볼 수도 있습니다.