실무자를 위한 프로세스마이닝 개념 이해하기(2)
기존 BPM 혹은 다른 분석 도구와의 차별성
기존 BPM 프로젝트에서는 업무 개선을 위하여 현행(AS-IS) 업무에 대한 이해를 필요로 합니다. 이를 위해 작업자의 인터뷰에 근거한 업무 파악을 통해 수작업으로 프로세스 모델을 작업을 해야 합니다. 하지만, 이러한 인터뷰 혹은 수작업 자료 조사 방식은 현장 작업자 및 컨설턴트 모두에게 많은 노력과 시간을 요구할 뿐만 아니라 그 결과의 신뢰성도 객관적으로 보장하기가 어렵습니다. 또한 AS-IS 진단이 부정확하면 이를 위한 개선 T0-BE도 부정확할 수밖에 없습니다.
반면에, 프로세스 마이닝은 프로세스 모델을 직접 사람 손을 거쳐 그리는 방식에서 벗어나 이미 구축된 ERP, CRM, MES, Groupware, 웹 기반 업무 플로우 등 각종 업무 시스템으로부터 데이터를 수집하여 End-To-End 전체 프로세스를 자동으로 도출하고 정확한 업무 진단이 가능하게 합니다.
일반적으로 BPM 이외에 아래 항목들은 IT 분야에서 프로세스 마이닝과 관련 있거나 유사하게 여겨지는 내용들입니다. 프로세스 마이닝은 각각을 의미하기보다는 아래 개념들을 이어주는 연결고리 역할을 합니다. 예를 들어, BPM이나 프로세스 모델링이나 시뮬레이션 분석을 위하여 정확한 현재 프로세스 모델이 필요한데, 이를 위해 프로세스 마이닝을 통해 현상을 진단하고 풀어야 할 문제에 대한 거시적인 탐색적 분석을 진행할 수 있으며, 이후 문제점을 발견하고 이에 대한 현상을 설명이나 검증을 하기 위해서는 기존 데이터마이닝/통계, 혹은 BI 등 전통적 방식은 데이터 분석 기법들이 사용될 수 있습니다.
이후 지속적인 프로세스 감시 및 리포팅을 위해서는 프로세스 마이닝 기법에 기반한 프로세스 모니터링 시스템 구현 프로젝트를 수행합니다.
· 프로세스 모델링 도구
· 시뮬레이션 도구
· BI (Business Intelligence)
· 구현 프로젝트
· 데이터마이닝/통계
프로세스 마이닝과 BI
앞서 설명드린 것처럼 최근 프로세스 마이닝 도구들은 시각화된 프로세스 맵을 제공하는 것 이외에 전통적인 BI 도구들과 유사한 분석 기능을 제공합니다. 하지만, 기존 BI 도구와 다르게 프로세스 마이닝은 프로세스 관점에서 최적화된 분석 기법 등을 제공하게 됩니다. 예를 들어, BI 등에서 문제를 일으키는 데이터 지표가 감지되었을 때 프로세스 마이닝에서는 이와 관련된 원인을 규명하기 위해서 이와 관련된 직접적인 데이터뿐만 아니라, 해당 데이터의 전후 연결된 간접 데이터를 가져와 관계를 분석합니다. 관련된 End-to-End 전체 케이스를 끌어와서 문제가 발생한 업무뿐만 아니라 선행 업무 혹은 후행 업무 사이의 직접적 혹은 간접적인 연결 관계를 조망하고 살펴볼 수 있는 뷰를 제공합니다.
프로세스 마이닝 적용 사이클과 모니터링
프로세스 마이닝의 역할은 단순히 실제 현실의 데이터를 가져와 프로세스 모델을 그려주는데 그치지 않습니다. 분석을 통해 문제점을 발견하고 이와 관련된 프로세스 요인을 제거하여 실제 세계를 변화시키는 데도 영향을 미치며, 이후 개선된 프로세스의 로그를 다시 수집하여 개선 전후 프로세스를 비교함으로써 객관적인 차이를 검증할 수 있는 수단을 제공합니다. `프로세스 설계 – 실행 – 제어 – 재설계 – …` 의 순환 구조를 가지고 지속적으로 변화하는 프로세스 사이클을 모니터링 함으로써 성공적인 변화 관리를 가능케 합니다.
프로세스 마이닝 수행 절차
초기 분석 대상의 스몰 데이터는 단일 프로세스(케이스) 개수는 적지만 프로세스 시작부터 끝까지의 과정을 모두 포함한 데이터 집합이 적당합니다. 이러한 스몰 데이터 분석을 통해 데이터의 포맷 및 주요 분석 대상 업무 들을 정의하고 단기간 내 적용 효과를 검증할 수 있어, 초기에 과도한 HW 인프라 및 분석에 들이는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 하지만 분석 아키텍처는 데이터 크기에 상관 없이 기존에 수집된 하둡, NoSQL, 데이터베이스 등에 저당된 빅 데이터를 동일한 로직으로 프로세스를 상시 분석할 수 있도록 처음부터 확장 가능한 구조를 가져가는 것이 바람직합니다.
프로세스 마이닝 적용 분야
프로세스 마이닝 분석은 프로세스와 이와 관련된 데이터가 존재하는 모든 분야에 적용될 수 있습니다. 공공 서비스의 사건 처리 과정, 다양한 설비 및 단말기로부터 수집된 제조 공정, 병원 외래 환자의 동선 분석, 진료 및 처방 경로 등 다양한 분야에 프로세스 마이닝 분석이 폭넓게 적용될 수 있습니다. 다른 데이터 분석 기법과 마찬가지로 프로세스 마이닝은 각 영역에서의 의사 결정을 지원하고 업무 효율화를 달성하기 위한 수단일 뿐 그 자체가 목표가 될 수는 없습니다. 하지만 각 분야의 도메인 전문가와 협업할 수 있는 데이터 기반의 생생한 프로세스 현장 모습을 제공함으로써 프로세스를 혁신하기 위한 경영 관리 도구가 될 수 있을 것입니다.
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