Process Mining이란 무엇인가요?

프로세스 마이닝, 데이터 마이닝, 비즈니스 프로세스 관리의 차이점

프로세스 마이닝은 데이터 마이닝이나 비즈니스 프로세스 관리(BPM)와 혼동하기 쉽습니다. 이 세 가지에 어떤 차이점이 있으며 각기 어떤 역할을 수행하는지 알아보겠습니다.

명확한 설명을 위해 데이터 마이닝부터 시작하겠습니다.

데이터 마이닝은 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 찾고, 추세를 발견하고, 향후에 사용할 인사이트를 확보하는 관행을 일컫는 포괄적인 용어입니다. 반면에 프로세스 마이닝은 조직의 프로세스 내부 패턴을 찾기 위해 특별히 사용되는 데이터 마이닝의 한 형태입니다.

프로세스 마이닝의 목표는 특정 비즈니스 프로세스를 발견하거나 비교하거나 개선하기 위해 비즈니스 프로세스에 관한 정보를 찾는 것입니다. 반면 데이터 마이닝에는 고객 행동 예측, 고객 이탈 조사, 사기 행위 감지, 고객에 대한 기타 유용한 개인 정보 찾기 등의 작업을 수행하기 위해 훨씬 더 광범위한 데이터 세트가 포함됩니다.

즉, 프로세스 마이닝은 조직 내 비즈니스를 개선하는 내부 프로세스인 반면, 데이터 마이닝은 모든 데이터 세트 분석에 사용되는 보다 광범위한 일반 용어로, 영업 또는 리드 개선과 같은 비즈니스 외부 기회 개선도 포함될 수 있습니다.

반면에 비즈니스 프로세스 관리(BPM)는 조직에서 프로세스를 분석하고 가속화하며 최적화하려는 사람의 노력을 의미합니다.

비즈니스 프로세스 관리에서 이러한 프로세스는 일반적으로 인터뷰, 워크샵, 설문지를 통해 소프트웨어 추적 시스템에 수동으로 기록됩니다. 비즈니스 프로세스 관리에서의 데이터는 사람이 직접 입력하기 때문에 일반적으로 훨씬 더 정성적이지만 프로세스 마이닝은 동일한 데이터에 대해 훨씬 더 정량적 접근 방식을 제공합니다.

즉, 비즈니스 프로세스 관리는 인력의 관점으로 비즈니스 프로세스가 진행되지만 프로세스 마이닝은 객관적인 데이터를 기반으로 프로세스의 실체가 나타납니다.

이 둘의 차이점을 이해하는 또 다른 방법으로는 비즈니스 프로세스 관리가 회사에서 자체 판단하는 것인 반면에 프로세스 마이닝은 객관적인 관점에서 실제로 어떤 조직이며 어떻게 운영되고 있는지를 파악하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 프로세스 관리에 대해 자세히 알아보려면 "비즈니스 프로세스 관리란 무엇인가요?"를 확인해 보세요

비즈니스 프로세스 마이닝 모델의 유형

프로세스 마이닝은 (1) 발견, (2) 적합성 검사 (3) 개선이라는 세 가지 주요 형태로 제공됩니다.

1. 발견: 프로세스 마이닝의 가장 일반적인 유형으로는 발견 프로세스가 있습니다. 발견 프로세스는 이벤트 로그 데이터를 사용하여 기존 프로세스 모델로부터 어떠한 외부 영향 없이 프로세스 모델을 도출하게 됩니다. 발견 프로세스를 사용하면 기존 프로세스 모델의 정보가 전달되지 않고 새 프로세스 모델의 개발에 영향을 미치지 않습니다.
2. 적합성 검사: 적합성 검사 프로세스는 의도한 프로세스 모델이 실무에 사용되는지 검사합니다. 이 유형의 프로세스는 이벤트 로그 데이터를 기반으로 기존 프로세스 모델에 대한 프로세스 설명을 평가하고 의도한 프로세스 모델과의 편차를 식별하려고 시도합니다.
3. 개선: 개선 프로세스(조직 마이닝, 성능 마이닝, 확장 프로세스라고도 함)에는 적합성 검사 프로세스의 데이터를 기반으로 기존 프로세스 모델을 개선하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, 개선 프로세스는 적합성 검사 프로세스의 데이터를 사용하여 발견된 병목 현상이나 비생산적인 변형을 개선할 수 있습니다.

프로세스 마이닝이 왜 중요한가요?

프로세스 마이닝은 학계에서 시작되어 비즈니스 세계의 방대한 깊이까지 여러 산업에 도움이 되는 많은 이점을 가지고 있습니다.

지난 10년 동안 프로세스 마이닝은 기업이 비즈니스 프로세스를 개선할 뿐만 아니라 향후 10년간 발전을 위해 사용하는 가장 가치 있고 중요한 신기술 중 하나가 되었습니다.

프로세스 마이닝이 판매를 개선하는 것보다 훨씬 더 중요하기 때문입니다. 또한 운영 모델의 비효율성을 정량화하여 기업의 전반적인 투자 수익(ROI)에 영향을 미치는 운영 비용을 줄이는 데도 도움이 되므로 관리자는 더 나은 워크플로와 올바른 리소스 할당을 위해 데이터 기반한 객관적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

프로세스 마이닝이 조직에 어떤 도움이 되는지 자세히 알아보려면 이 셀프 둘러보기 데모에서 Microsoft 프로세스 어드바이저에 대한 둘러보기을 참조하세요.

프로세스 마이닝의 이점

프로세스 마이닝은 모든 산업에 다양한 이점을 제공합니다. 이러한 이점 중 몇 가지를 살펴보세요.

• 객관적인 인사이트: 프로세스 마이닝은 관리자가 기존 비즈니스 프로세스를 감사, 분석, 개선할 수 있도록 실제 데이터와 사실에 기반한 인사이트를 제공합니다.
• 더 저렴하고 빠르고 정확: 비즈니스 프로세스 관리에서 자주 사용되는 수동 프로세스와 달리 프로세스 마이닝은 프로세스 매핑 워크샵 및 기타 수동 입력 프로세스보다 훨씬 빠르고 저렴한 비용으로 더 정확한 정보를 제공합니다.
• 기존 시스템과 함께 작동: 프로세스 마이닝은 기존 소프트웨어 시스템과 함께 작동하므로 새로운 소프트웨어 기술에 투자할 필요 없이 기존 기술 투자를 확장할 수 있습니다.

프로세스 마이닝 및 RPA(로봇 프로세스 자동화)로 작업 생산성, 정확성, 속도, 규정 준수를 향상시키는 방법을 자세히 알아보려면 "RPA 이점에 대해 알아야 할 사항."을 확인해 보세요

로우코드 개발 작업에서 프로세스 마이닝이 작동하는 방식

대부분의 회사가 작업 속도를 높이려고 지속적으로 노력함에 따라 코드가 복잡한 프로젝트나 개발자 팀에 덜 의존하는 로우코드 개발 모델로 전환하기 시작했습니다.

프로세스 마이닝은 로우코드 개발 모델에서 어떤 비즈니스 프로세스가 가장 잘 작동하는지 결정하는 데 도움이 되는 프로세스입니다.

하지만 먼저, 로우코드 개발이란 무엇인가요? 로우코드 개발은 최소한의 코딩 전문 기술이나 지식이 필요한 소프트웨어 개발 방식입니다.

즉, 개발자와 비개발자는 사전 설정 모듈, 템플릿, 끌어서 놓기 기능, 자동화된 프로세스를 사용하여 새로운 애플리케이션과 제품을 쉽고 빠르게 만들 수 있습니다.

개발자와 비개발자가 있는 부서에서 매우 빠른 작업 속도로 웹사이트, 앱, 기타 디지털 제품을 제작할 수 있습니다.

조직에서 프로세스 마이닝을 사용하면 전체 비즈니스를 로우코드 개발 모델로 전환하기 전에 먼저 로우코드 개발 모델에서 더 빠르게 개발할 수 있는 프로세스를 결정하거나, 복잡한 코딩 위주의 개발자 중심 프로세스에서 우선 순위를 결정하는 데 도움이 됩니다.

즉, 프로세스 마이닝은 불필요한 작업 백로그를 생성하지 않고도 로우코드 개발 모델로 전환하면서 작업을 원활하게 실행하는 데 도움이 됩니다.

프로세스 마이닝의 객관적인 데이터는 로우코드 개발 모델로 원활하게 전환하기 위해 위에서 아래로 모든 워크플로 프로세스를 재설계하는 방법에 대한 정확한 맵을 관리자에게 제공합니다.

로우코드 개발에 관해 자세히 알아보려면 "로우코드 개발 플랫폼이란 무엇인가요?"를 확인해 보세요

프로세스 마이닝 소프트웨어로 워크플로를 개선하는 방법: 예제 및 사용 사례

프로세스 마이닝 도구 및 기술을 사용하여 광범위한 업계의 프로세스 워크플로를 개선할 수 있습니다.

프로세스 마이닝을 통해 운영상의 비효율성을 강조 표시하고 정량화할 수 있기 때문에 많은 산업 분야에서 프로세스 마이닝 도구를 적용해 조직의 모든 프로세스를 개선하는 방안을 찾기 시작했습니다.

다음은 일부 업계에서 적용한 사용 사례입니다.

• 제조: 프로세스 마이닝을 통해 제조 업계의 관리자가 특정 제품의 생산 시간에 대한 인사이트를 얻고 필요에 따라 저장 공간, 기계 또는 작업자 등의 리소스를 재할당하고 생산량을 늘려 수요를 충족할 수 있습니다.
• 예: Coca-Cola Bottling Company United는 인기 있는 프리스타일 음료 머신에서 주문 문제에 봉착했습니다. Microsoft Power Automate와 RPA(로봇 프로세스 자동화)를 함께 사용한 덕분에 정규 직원을 추가로 고용하지 않고도 주문을 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있었습니다.
• 교육: 프로세스 마이닝은 학생 성취도와 행동(예: 각 학생이 수업 자료를 보는 데 걸리는 시간 등)을 모니터링하고 평가할 수 있습니다. 또한 교사와 관리자가 각 커리큘럼에 가장 적합한 프로세스를 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 의료: 프로세스 마이닝을 통해 각 환자의 치료 처리 시간을 단축할 수 있으며 더 빠른 회복을 위한 권장 사항을 제공하는 데도 도움이 됩니다.
• 공공사업: 프로세스 마이닝을 통해 건설, 청소 사업, 환경, IT, 통신 등의 산업 분야에 있는 기관에서 공공사업 프로젝트와 관련한 여러 이해 관계자에 대한 송장 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
• 예: 유럽 및 아프리카의 선도적인 통신 회사인 Vodafone은 모든 직원이 Microsoft Power Platform에 액세스할 수 있게 만들고 일상 업무 자동화 솔루션을 1,000개 이상 제공하여 비즈니스 프로세스를 간소화했습니다.
• 금융: 프로세스 마이닝은 회계 감사, 수입 증가, 고객층 확장과 같은 금융 기관의 조직 간 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.
• For example: Illimity, Italy’s first cloud-native bank, used process mining and other robotic process automations (RPA) to improve its loan application and approvals processes for its applicants.
• 전자상거래: 프로세스 마이닝은 온라인 구매자 행동을 조사하고 전자상거래 소매업체 또는 모든 유형의 온라인 쇼핑 경험에서 ROI 및 판매를 극대화하는 새로운 전략을 추천하는 데 도움이 됩니다.
• 소프트웨어 개발: 프로세스 마이닝은 소프트웨어 개발자와 IT 관리자가 개발 프로세스를 명확하게 문서화된 시각적 맵으로 재구성하여 프로세스를 모니터링하고 개발이 예상대로 진행되는지 확인할 수 있도록 도와줍니다.

Process Mining을 적용한 디지털 혁신

전 세계 조직은 매년 디지털 혁신에 부합하는 다양한 노력을 기울여야 하므로 자체 비즈니스 프로세스에 대한 세밀한 감사를 수행하는 것이 필요합니다.

조직은 프로세스 마이닝을 통해 비즈니스 프로세스의 모든 측면을 개선하고 프로세스 마이닝 도구에서 제공하는 명확한 시각적 맵을 통해 조직에서 판단하는 운영 방식과 실제로 운영되는 방식을 비교한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

프로세스 마이닝은 조직에 프로세스 매핑 자동화, 발견 프로세스, 데이터 분석을 제공하여 비즈니스의 모든 프로세스를 개선하여 의도한 결과를 계속 수행하고 생산할 수 있는 지속적인 프로세스입니다.

조직에서 모든 프로세스의 효율성을 항상 최적화하여 운영하면 생산을 방해하거나 투자 수익을 저하시키지 않고도 빠르고 효율적으로 신기술을 수정하고 조정할 수 있는 여지가 생깁니다. 또한 조직에서 새로운 혁신을 만들고 고객 관계를 강화할 수도 있습니다.

프로세스 마이닝 및 로봇 프로세스 자동화(RPA) 도구에 대해 자세히 알아보려면 많은 기업이 RPA 도구를 수용하는 이유를 확인하고 Microsoft Power Automate가 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 어떤 도움이 되는지 알아보세요.