소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)이란?
소셜 네트워크 분석은 이벤트 로그 데이터를 작업자(Resource), 사회적 관점에서 분석하는 것입니다. 이벤트 로그의 속성 중에 누가 수행했는지를 나타내는 작업자(Resource) 속성이 있습니다. 이러한 속성을 사용하여 간단한 형태의 소셜 네트워크 분석을 할 수 있습니다. 소셜 네트워크 분석을 위한 방법에는 작업자-액티비티 매트릭스(Resource-Activity matrix), 핸드오버 매트릭스(Handover of work matrix) 등이 있습니다.
작업자-액티비티 매트릭스(Resource-Activity matrix)는 누가 무엇을 하고 있는지에 대한 기본 인사이트를 제공해 줍니다. 작업자-액티비티를 작성하면 한 작업자가 특정 액티비티를 몇 번 수행했는지 알 수 있습니다.
[그림 1]의 이벤트 로그를 이용하여 [그림 2]와 같은 작업자-액티비티 매트릭스를 작성할 수 있습니다. 작업자-액티비티 매트릭스에서 한 셀의 값은 케이스당 해당 액티비티를 특정 작업자가 수행한 비율을 나타냅니다. 예를 들어 [그림 2]의 액티비티 a열의 내용을 보면 a열의 총합 1(0.3+0.5+0.2)은 케이스당 액티비티 a가 평균 1회 발생하는 것을 의미하고, 액티비티 a는 오직 Pete, Mike, Ellen만이 작업하고 그 비율은 Pete 30%, Mike 50%, Ellen 20% 임을 알 수 있습니다. 액티비티 e의 경우에는 Sara만 수행하고, 케이스당 평균 2.3회 수행되는 것을 의미합니다. 즉 액티비티 e는 한 케이스당 여러 번 발생하는 것을 알 수 있습니다. 작업자 관점에서 보면 Sean은 액티비티 b만 수행하고, Sara는 e와 f만 수행하고 있습니다.
핸드오버 매트릭스는 작업이 어떻게 전달되었는지에 초점을 맞추어 분석합니다.
[그림 1]의 이벤트 로그로 [그림 3]과 같은 핸드오버 매트릭스를 만들 수 있습니다. 핸드오버 매트릭스에서 한 셀의 값은 한 작업자가 다른 작업자에게 작업을 전달하는 비율입니다. 예를 들어 Pete가 자기 자신에게 작업을 전달하는 비율, 즉 연속해서 작업을 하는 경우는 케이스당 평균 0.135회 발생하고 있습니다. 이는 Pete가 여러 작업을 수행하고 있어 자기 자신에게 작업을 전달하는 것일 수도 있고, 재작업으로 인한 반복 업무가 나타나는 것일 수도 있습니다. Sara가 Mike에게 업무를 전달하는 경우는 케이스당 평균 1.475회 발생하여 두 사람은 업무 연결도가 상당히 강하고 두 작업자 사이에 강한 Causality 관계가 있을 가능성이 높습니다.
[그림 3]의 핸드오버 매트릭스를 기반으로 한 소셜 네트워크를 구해 보면 [그림 4]와 같이 표현할 수 있습니다.
작업자와 작업자를 연결하는 화살표는 작업을 넘겨주는 관계를 표시하며, 화살표의 두께는 작업 전달 빈도를 나타냅니다. Mike와 Sara의 경우 서로 두꺼운 화살표로 연결되어 있어 두 작업자 간의 업무 전달 빈도 수가 높고 업무 연관 관계가 높음을 알 수 있습니다. Sara의 경우 모든 작업자와 연결되어 있어 핵심 업무 수행자일 수도 있고 모든 프로세스의 공통 업무를 담당하고 있을 수도 있습니다.
핸드오버 매트릭스는 소셜 네트워크를 만드는 많은 방법 중 하나입니다. [그림 4]의 핸드오버 매트릭스 기반 소셜 네트워크에서 같이 일하는 그룹을 같은 노드 색깔로 표시하고 노드의 크기를 특정 작업자가 수행한 작업 빈도 수로 표시하면 또 다른 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 케이스 기반으로 소셜 네트워크를 그릴 경우 같은 케이스를 수행하는 사람들의 업무 관계를 파악할 수 있습니다.
이벤트 로그는 업무 프로세스 내의 업무 관계에 대해 다른 관점을 만드는 많은 정보를 제공합니다. 누가 가장 중심 업무를 수행하는지, 같이 일하는 그룹은 누구인지, 업무 상관성은 누가 높은지를 알 수 있습니다. 따라서 프로세스에서 작업자의 행동을 분석할 수 있으며 이는 종종 개선된 업무 방식에 대한 단서를 제공합니다. 소셜 네트워크 분석으로 다양한 인사이트를 얻기를 바랍니다.