모니터링, 최적화하는 기법 중 하나인 프로세스 마이닝에 대해서 상세히 살펴봤습니다.
오늘날 자동화된 프로세스 마이닝 기술은 영리한 코드, 데이터, 프로세스 분석을 통해 프로세스 흐름의 매핑과 최적화에 직접 관여하지 않고도 이벤트 로그 생성 시스템의 실제 프로세스 성능을 정확하게 시각화하는 형태로 운영되고 있습니다. 여기에는 CRM 시스템과 재무 운영에서 ERP에 이르는 모든 것이 포함됩니다.
더 나은 정보에 입각한 결정을 내리고 실시간으로 조정하며 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 결과를 모니터링할 수 있고 비즈니스 프로세스 관리를 위한 자동화와 인공 지능은 비교적 새로운 것으로 구성된다는 특징이 있긴 하지만 이번에 소개해드리려 하는 프로세스 마이닝의 개념은 그렇지 않습니다.
역사적으로 기업은 문제를 식별하는 데 필요한 정보를 찾기 위해 문서를 수동으로 스캔하는 데 수많은 시간을 사용했고 그런 후에 최선의 최적화 솔루션이 무엇인지, 근본 원인이 무엇인지, 어떻게 변화를 구현하는지를 추측하고, 마지막으로 모든 것을 수동으로 모니터링하여 결과를 평가해야 했습니다. 그러나 여전히 의사결정 과정 동안 추측을 의미했는데, 보이는 것이 비즈니스 시스템을 정확하게 나타내지 않을 수 있기 때문입니다.
그렇다면 이 프로세스 마이닝은 어떤 기술이면서 유형과 특징 등이 있는 것인지 이번 포스팅을 통해서 상세히 살펴보도록 하겠습니다.
프로세스 마이닝이란, 정보 시스템의 이벤트 로그에서 쉽게 사용할 수 있는 지식을 추출하여 실제 비즈니스 프로세스를 검색, 모니터링 및 개선하도록 설계된 특수한 기술로 현재 사용하는 문서화된 프로세스와 종종 다른 프로세스를 각각 조사해서 고객을 지원하는 프로세스를 확인하는데 도움을 주고 있습니다.
비즈니스 이벤트 로그의 정보를 기반으로 실제 프로세스를 검색하고 모니터링 개선하기 때문에 자동화된 프로세스의 검색 및 추출, 적합성 모니터링, 소셜 네트워크 마이닝, 시뮬레이션 자동 구성, 모델 확장 및 수리 등의 다양한 내용들을 확인해볼 수 있습니다. 모든 프로세스에 대해서 프로세스 마이닝은 이와 같은 다양한 힘을 발휘할 수 있고 직원들이 더 효율적으로 일을 분배할 수 있도록 개선해줄 수 있기 때문에 사실상 많은 도움이 될만한 기술이라 할 수 있겠습니다.
이에 따라서 프로세스 마이닝을 구축함으로써 현 프로세스의 분석, 여러 문제점의 도출 및 개선, 미래 예측 등의 문제 해결 가능한 부분도 있다보니 실제로 이러한 문제점을 겪고 있는 기업이나 개인 등에서 상당히 큰 도움이 될 것으로 예상됩니다. 특히 현재의 IT 시스템에 쌓인 리얼 이벤트 데이터를 기반으로 하기 때문에 현재 프로세스가 어떻게 진행중인지를 정확히 파악할 수 있고 이를 보기 좋게 시각화해줘서 한눈에 잘 분석할 수 있도록 도와줍니다.
그리고 프로세스 내에서 시간을 오래 차지하는 병목 활동이 무엇인지, 반복 작업은 없는지, 원하던 프로세스에서 벗어난 프로세스는 없는지 등의 문제점도 쉽게 분석이 가능한 것은 물론, 이를 토대로 하여 이들의 문제점을 개선할 수 있게 도와주고 프로세스와 데이터 마이닝을 결합해서 원인 분석부터 개선안 도출까지 쉽게 가능하게 하기도 합니다.
프로세스 마이닝에는 크게 3가지 종류가 있으며, 프로세스 도출/분석, 적합도 검사, 그리고 프로세스 향상이 있습니다. 이 종류들은 모두 프로세스 마이닝에 있어서 정말 중요하게 여겨지고 있는 요소로서 알려져 있는 만큼 많은 도움을 가져다줄 것으로도 보이는데 이를 각 기업이나 개인이 어떻게 활용하느냐에 따라서 각각의 결과가 달라질 수 있다는 것은 이미 알고 계실 부분이라 생각됩니다.
다만, 프로세스 마이닝은 장점뿐만 아니라 단점도 함께 존재하는 만큼 특히 사용을 고려하고 있는 곳에서는 충분히 생각해볼만한 부분이라고 생각됩니다. 우선은 BI 툴을 대체할 수 없습니다. 프로세스 마이닝은 오직 '분석'을 위한 도구로서 상호 보환적으로 이 툴을 함께 사용한다면 더 높은 시너지 효과 발휘가 가능하지만 단독으로 사용하기에는 이 BI 툴만이 가지고 있는 고유한 기술도 존재하는 만큼 이를 대체하기에는 큰 어려움이 따릅니다.
그리고 프로세스 애니메이션을 시뮬레이션과 혼동하는 경우도 있는데 가상의 모델에 시나리오를 재생하고 이를 통해 대안적은 프로세스 개선을 테스트하는 것이 이러한 프로세스 시뮬레이션인데 프로세스 마이닝은 이러한 시뮬레이션 기능을 단독으로 사용하면 실제로 발생한 이벤트들을 다시 재생시킬 수도 있어서 병목 현상과 문제점을 미리 파악하지 않고도 실제 데이터를 기반으로 관찰하고 조사할 수 있습니다.
프로세스 마이닝에는 아무 데이터나 넣는다고 해서 원하는 결과를 가져다주는 기능은 없습니다. 제대로 활용하기 위해서는 해당 프로세스에 충분한 이해를 가진 사람과 이를 바탕으로 하는 데이터가 꼭 중요시 여겨지고 있습니다. 즉, 전체적으로 만능 도구는 아니기 때문에 필요한 경우에 필요한 곳에서의 충분한 활용이 상당히 중요하다고 할 수 있겠습니다.
잘못된 허상과 오해로 인해 프로세스 마이닝 기술이 빛나 보이는 보석 같아 보일 수 있지만 섣부른 도입은 결국 본 시스템에 돌멩이를 하나 더 박아두는 것 밖에 되지 않을 수 있습니다. 기존의 도구들과 차이점을 충분히 이해하고 전문가와의 충분히 상담 뒤에 필요와 명확한 목적에 맞는 도구로 프로세스 마이닝을 활용하시는 것이 뭣보다 중요하다고 할 수 있겠습니다.
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