프로세스 마이닝은 워크플로우를 발견, 검증, 개선하여 비즈니스 프로세스의 병목 현상과 중복성을 밝혀내는 데이터 과학 도구입니다.
비즈니스 또는 산업에 관계없이 모든 기업에는 원활한 운영을 위한 특정 워크플로우가 있습니다. 이러한 프로세스의 효과성이 높을수록 기업 내 인력과 시스템의 생산성이 향상됩니다. 생산성을 높이고 더 큰 수익을 올리려면 작업 프로세스를 분석하고 최적화하는 것이 중요합니다. 어려운 점은 워크플로우를 개선해야 하는 부분과 방법을 결정하는 것입니다. 프로세스 마이닝이 꼭 필요한 이유가 여기에 있습니다.
프로세스 마이닝은 기업이 정보 시스템에서 로그 데이터를 마이닝하여 다양한 프로세스의 성능을 더 잘 이해할 수 있게 해주는 독보적이고 강력한 도구입니다. 이 도구를 사용하면 데이터 기반 의사 결정을 통해 프로세스를 개선할 수 있습니다. 프로세스 마이닝과 기타 IT 구현 항목을 사용하면 좀 더 의도적으로 구조를 설정하고 모든 워크플로우를 최대한 원활하게 만들 수 있습니다.
프로세스 마이닝을 제대로 이해하려면 먼저 이벤트 로그를 이해해야 합니다. IT의 기본 요소인 이벤트 로그 데이터는 IT 기능을 수행할 때마다 생성됩니다. 기본적으로 이 데이터는 인간과 봇 간의 상호 작용이 문서화되는 기본 방식입니다.
이벤트 로그는 소프트웨어 시스템 내에서 발생하는 작업의 수 또는 발생 횟수가 될 수 있으며, 각 로그는 이벤트가 발생한 시기, 발생한 문제, 해당 작업을 완료하거나 수행하는 데 사용된 프로세스와 같은 특정 정보를 기록합니다. 이러한 이벤트의 예로는 즉각적인 처리를 요청하기 위해 고객이 발행한 지원 티켓, 최근의 온라인 대출 신청 처리 등이 있습니다. 이벤트가 무엇이든 프로세스 마이닝은 기본적으로 시스템 기능의 스냅샷을 실시간으로 생성하며 이벤트 로그를 분석합니다.
프로세스 마이닝은 시스템의 이러한 "스크린샷"을 사용하여 워크플로우의 병목 현상을 노출시킴으로써 비즈니스의 디지털 혁신과 자동화를 지원합니다. 여기서는 프로세스 마이닝의 단계를 자세히 살펴보겠습니다.
비즈니스 상호 작용 또는 객체는 시스템 내에서 비즈니스 프로세스를 따라 이동하면서 디지털 발자국이라고 하는 이동 경로의 흔적을 남깁니다. 이러한 이벤트는 사용자가 발생한 문제를 처음부터 끝까지 더 잘 이해할 수 있도록 이벤트 로그를 시각적으로 재구성하는 프로세스 마이닝 기술이 감지합니다.
데이터가 정확하게 수집되고 시각적으로 재구성되면 이벤트 시퀀스의 시간 순서를 나타내는 대화형 맵인 디지털 트윈이 생성됩니다. 이 맵은 프로세스를 완료하기 위해 이벤트에서 선택한 모든 경로를 자세히 설명합니다. 여기서 각 경로를 변형이라고 하며, 변형이 표준 경로에서 벗어나는 경우를 편차라고 합니다.
프로세스 맵의 결과를 통해 문제나 장애를 훨씬 더 간단하게 찾을 수 있으므로 프로세스 맵을 기반으로 최적의 워크플로우를 발견할 수 있습니다. 어디서 병목 현상이 발생했나요? 어디서 리소스의 과부하가 발생했나요? 종종 건너뛴 활동 또는 편차를 보이는 활동이 있나요? 프로세스 맵은 주기 시간, 운영비, 수익 등에 영향을 미치는 비효율성의 근본 원인을 정량화하는 데 도움이 됩니다.
프로세스 벤치마킹을 사용하여 서로 다른 두 가지 차원에서 프로세스 성능을 비교할 수도 있습니다. 예를 들어 별개의 두 공급자에서 구매 주문을 처리하는 데 걸리는 시간을 직접 비교할 수 있습니다. 이렇게 하면 운영의 일관성을 유지하거나 특정 위치, 부서 등을 위한 베스트 프랙티스를 찾을 수 있습니다.
마지막으로 적합성 확인을 통해 특정 프로세스에 대해 선호하는 경로를 정의한 다음 프로세스의 편차가 보이는 위치를 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 원하는 프로세스를 따르는 이벤트와 그렇지 않은 이벤트의 비율을 확인하여 해당 프로세스를 개선하고 최적화할 수 있습니다.
그 어느 때보다 강력하고 생산적으로 운영을 발전시키는 방법을 포함하여 프로세스 마이닝에는 많은 틈새 이점이 있습니다. 기타 이점은 다음과 같습니다.
예외 사항이나 통찰력을 찾기 위해 오랜 시간을 할애할 필요가 없습니다. 버튼만 누르면 감사 로그에서 프로세스를 마이닝하고, 필터를 사용하고, 마이닝 완료 시 이메일 알림을 받을 수 있습니다.
이벤트 로그 및 변형은 이해하기 어려울 수 있지만 올바른 도구를 사용하면 대화형 프로세스 그래프를 사용하고, 특정 경로를 자세히 검사하고, 성능 분석을 위해 미리 마련해 놓은 메트릭을 사용할 수 있습니다.
프로세스 마이닝은 시각적인 프로세스이므로 간편하게 데이터 결과를 공유하고, 프로세스 맵을 사용하여 공동으로 작업하고, 역할에 따라 거버넌스와 프로파일 제어를 활성화할 수 있습니다.
대부분의 프로세스 마이닝 소프트웨어에는 새로운 개선 이니셔티브 및 기존 개선 이니셔티브와 프로세스 개선에 따른 비즈니스 가치를 추적하는 개선 관리 기술이 통합되어 있습니다.
프로세스 마이닝 결과를 실제로 활용하기 위해 성과 분석 메트릭을 통합하고 구체적인 개선 이니셔티브를 기반으로 비즈니스 가치 측면의 성과를 추적하는 데 도움이 되는 벤치마크를 설정할 수 있습니다.
현대의 업무 환경에서 비즈니스 리더는 디지털 혁신 및 개선에서 뒤떨어지면 안 됩니다. 수집된 데이터는 추세를 파악하고 성능을 최적화하며 미래에 대비한 유용한 예측을 수행하는 데 도움이 되기 때문에 프로세스 마이닝이 필수적인 비즈니스 단계가 되고 있습니다. 또한 특정 프로세스에 드는 시간을 단축하고, 비용을 절감하여 투자 금액을 낮추고, 낭비를 최소화하고, 전반적인 운영 품질을 개선하여 비즈니스의 경쟁력을 높입니다.
리더는 데이터 기반 근거를 사용하여 운영 비용을 줄이고 비효율성을 제거함으로써 예산과 리소스에 대해 자신 있게 객관적인 결정을 내릴 수 있습니다. 결국 인간의 경험에 따른 추측이나 주관성을 제거하고 사실에 기반한 정보를 바탕으로 의사 결정을 개선할 수 있습니다.
프로세스 마이닝은 이벤트 로그에서 기업이 매핑할 수 있는 정보를 추출하기 위해 다음과 같은 기능을 사용합니다.
- 자동화된 프로세스 검색: 이벤트 로그에서 프로세스 모델이 효율적으로 추출되도록 프로세스 검색이 자동으로 수행됩니다.
- 적합성 확인: 프로세스 모델과 로그를 비교하여 편차를 모니터링합니다.
- 소셜 네트워크/조직적 마이닝: 기술을 개선하기 위해 네트워크/조직 구조 내에서 이벤트 간의 패턴과 관계를 찾습니다.
- 자동화된 시뮬레이션 모델 구성: 자동화된 시뮬레이션 모델을 사용하여 미래의 동향과 변화가 프로세스에 미치는 영향을 예측합니다.
- 모델 확장: 새로운 정보가 검색되면 유연하게 기존 모델을 확장하거나 개선할 수 있습니다.
- 모델 수리: 적합성 확인을 사용하여 모델의 비정상적인 동작을 필터링합니다.
- 사례 예측: 핵심성과지표와 이전에 수행된 시퀀스를 바탕으로 사례에 대한 결과를 예측합니다.
- 기록 기반 추천: 수집된 데이터 및 과거의 이벤트 로그를 사용하여 추천합니다.
프로세스 마이닝 기술에는 검색, 적합성, 개선의 세 가지 주요 유형이 있습니다.
위에서 간단히 언급했듯이 검색 프로세스 마이닝은 기존의 프로세스 모델을 사용하지 않고 이벤트 로그 데이터를 사용하여 프로세스 모델을 생성합니다. 즉, 어떤 모델을 생성하든 격리된 이벤트에 대해 수집된 데이터만 사용해 개발됩니다. 검색은 프로세스 마이닝 기술 중 가장 일반적인 유형입니다.
또 다른 형태의 프로세스 마이닝 기술인 적합성은 들어오는 데이터에만 의존하는 대신 프로세스 설명을 기존 프로세스 모델과 비교하여 모든 변화를 식별합니다. 이는 의도된 모델이나 프랙티스를 설정하고 특정 프로세스가 표준을 따르는지 또는 표준에서 벗어나는지 확인하는 기본적인 방법입니다.
확장, 조직 또는 성능 마이닝이라고도 하는 개선 프로세스 마이닝은 기존 프로세스 모델을 개선하는 데 사용됩니다. 이 기술은 프로세스 자체에 대해 검색된 정보를 사용하여 대상 모델을 확장하거나 개선합니다.
프로세스 마이닝과 데이터 마이닝은 둘 다 비즈니스 프로세스 관리의 일부 구성요소로, 데이터를 사용하여 운영을 개선하는 방법을 찾지만 분명한 차이가 있습니다. 프로세스 마이닝은 주로 이벤트 로그 데이터를 사용하여 모델을 생성하고 프로세스를 개선하므로 더 구체적입니다. 반면에 데이터 마이닝은 훨씬 더 범위가 넓으며 모든 종류의 데이터 세트를 사용하여 다양한 비즈니스 프로세스 및 모델에서 행동을 관찰하고 예측합니다.
반복되는 디지털 프로세스를 사용하는 기업은 프로세스 마이닝의 이점을 누릴 수 있으며, 현재 그러한 프로세스를 사용하고 있지 않더라도 경쟁업체를 따라잡기 위해 디지털 혁신의 시대를 받아들일 가능성이 높습니다. 즉, 거의 모든 산업에서 프로세스 마이닝을 사용하여 운영을 최적화할 수 있습니다. 여기서는 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.
대출 신청 프로세스의 효율성과 안전성을 높이려는 경우 데이터 마이닝을 사용하면 기밀 정보와 관련된 취약성에 더 빠르게 대응하고 고객과 직원 모두 병목 현상을 경험하는 위치를 알아낼 수 있습니다. 또한 계정 감사, 고객 기반 확대 등에 도움이 됩니다.
프로세스 마이닝을 사용하면 DevOps 파이프라인을 최적화하고 데이터를 필요한 위치로 이동하게 하며 고품질의 소프트웨어를 제공할 수 있습니다. IT 관리자가 시스템과 워크플로우를 원활하게 실행할 수 있도록 명확하게 문서화된 프로세스를 생성하는 데 특히 유용합니다.
헬스케어 부문의 프로세스 및 데이터 흐름을 최적화하므로 환자의 치료 처리 시간 단축도 기대할 수 있습니다.
고객층의 성향을 더 정확하게 이해하기 위해 구매자 행동 통찰력을 더 많이 얻고자 하는 경우 데이터 마이닝을 사용하면 구매자 행동 패턴을 찾고 판매량을 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 모니터링을 사용하여 학생의 행동과 성적을 보다 면밀히 모니터링하고 이해할 수 있으며, 그에 따라 교과 과정과 수업 방식을 조정할 수 있습니다.
규정 준수는 비즈니스 운영 시 당면하는 까다로운 과제 중 하나이며, 데이터 마이닝은 피해를 입힐 수 있는 편차를 포착하여 소프트웨어 규정 준수를 유지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
데이터 마이닝은 창고에서 수천 개의 데이터 포인트를 처리하고 창고 성능의 추세를 찾는 기술을 사용하여 공급망을 원활하게 실행하는 데 도움을 줍니다.
해마다 비즈니스 환경은 첨단 기술과 소프트웨어를 사용하여 점점 더 디지털화되고 간소화되고 있으며, 여기에는 상당한 학습 과정이 수반됩니다. 프로세스 마이닝의 핵심은 기업이 프로세스가 상호 작용하고 특정한 비효율성을 격리하는 방식을 이해하도록 돕는 것이며, 프로세스의 디지털화와 자동화가 심화됨에 따라 비즈니스 리더는 정보에 바탕을 둔 의사 결정을 통해 비즈니스를 개선할 수 있습니다. 즉, 프로세스 마이닝은 엔터프라이즈 공급망 관리, 리소스 계획, IT 인프라뿐 아니라 다양한 산업의 여러 다른 측면을 강화할 수 있습니다.
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ServiceNow의 기본 프로세스 마이닝은 모든 ServiceNow 워크플로우의 컨텍스트와 인텔리전스를 바탕으로 구축되어 지속적인 프로세스 개선을 추진하기 때문에 몇 시간 내에 가치를 제공합니다. 프로세스 마이닝은 모든 작업의 백그라운드에서 이루어지므로 소프트웨어가 나머지 작업을 수행하는 동안 팀은 작업에 집중할 수 있습니다. 그런 다음 특정 프로세스 자동화, 팀에서 더 많은 지원이 필요한 영역 재평가 등 추천 사항을 활용할 수 있습니다.
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