[Process Mining] Data 기반으로 프로세스를 분석하는 Process Mining의 모든 것! PI BPR과의 차이점은?

산업을 불문하고 모든 기업에서

효율성을 높이기 위한 노력을 꾸준히 하고 있습니다.

사내 정책, 담당 부서를 변경하거나 IT 시스템의 개선/개편 등

다양한 방법으로 효율성 향상을 검토하죠!

 

이러한 효율성 향상은 "현재" 상황에 대한 분석에 기반해야 합니다!

이러한 현재 상황에 대한 분석을 기반으로

효율성 향상을 위한 방향성을 수립하는 것이 "프로세스 혁신(#Process #Innovation)" 입니다.

 

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"BPR? PI? 어떻게 하는걸까요?"

 

프로세스 혁신을 위해 다양한 전문가들이

다양한 형태의 방법론을 제시해 왔습니다.

Process Innovation, Business Process Transformation,

Business Core Process Redesign, Business Process Reengineering 등

다양한 프로세스 혁신 방법론이 쓰이고 있는데요 '-'

명칭과 세부적인 방법론은 조금씩 차이가 있어도,

결국 "성과 향상"을 목표로,

"업무 프로세스"(As-is)를 고려(분석)하여,

혁신적으로 "재설계"(To-be) 하는 것입니다!

 

대표적인 프로세스 혁신 방법론 중 대표적으로 고려되는

BPR(Business Process Reengineering)과 PI(Process Innovation)에 대해 살펴보겠습니다!

 

#BPR은 빅뱅 형식의 변화를 추구하고,

#PI는 전체 구성원의 참여로 점진적인 변화를 추구합니다!

이에따라 요즘에는 시스템/신기술 구축까지 고려하여,

Agile 형태의 PI도 수행되고 있어요! 

방법론 결과의 변화에 대한 차이로

주요투입인력이나 방식에 대한 차이점은 존재하지만,

두가지 형태의 프로세스 혁신 모두

업무에 대한 "As-is Process" 분석을 기반으로

"To-be Process"를 설계한다는 데에 공통점을 갖고 있어요!

 

여기서 업무의 현행을 분석하기 위해 사용되는 방법은 대부분

그룹 인터뷰인 "FGI(Focused Group Interview", "설문조사, Survey"

"파워유저 테스트, Power User Test) 등

정성적인 업무에 대해 정량적인 프레임을 만들어서

측정하고 분석하는 방식 이었습니다!

이러한 방법론에 대해 실제 기업 관계자들은

외부 컨설턴트의 경험과 역량에 너무 의존하며,

시간과 비용이 많이 소요되고,

업무 프로세스에 대한 범위를 정의하는데 있어서 공통점을 찾기 어려움을 갖는다는

한계점을 경험하기도 합니다 ㅠ.ㅠ

 

그래서 정량적으로 측정할 수 있는

"Data"를 기반으로 업무의 "As-is Process"를 분석할 수 있는 방법인

"#프로세스마이닝, Process Mining"이 떠올랐어요!

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"프로세스 마이닝, Process Mining, 간략히 알려주세요!"

 

Process Mining에 대해 간략히 설명 드리면,

업무 목적으로 시스템을 사용하면서 쌓인 Log Data를 기반으로

과거에 수행된 전체 업무 프로세스를 시각화 하는 기술이에요!

Event Log Data를 정의하고,

Data 및 시각화된 결과를 분석하기 위해서는

여전히 외부 컨설턴트 및 업무 담당자와의 인터뷰가 필요하지만,

 

전체 업무 프로세스에 대한 분석이 선행된 후,

그 자료를 가지고 분석이 가능하기 때문에

문제점에 대한 공감대를 더 쉽게 형성하고,

객관적인 지표를 통해 개선 후 의 효과도 더 명확하게 할 수 있어요!

프로세스 마이닝이 제공할 수 있는 가치는 다섯가지 정도인것 같아요!

먼저, Log Data를 분석하며 기존 데이터 거버넌스(Data Governance) 체계에서

미흡했던 데이터 처리 및 클린징을 추가할 수 있어요!

#MyData 시대에 대응하기 위해 필요한 영역이죠!

 

다음으로, 전체 업무 프로세스를 시각화 한 후, 각각의 업무에 대한 프로세스를 시각화 할 수 있어요!

각 업무의 As-is Process에 대한 현황 뿐만 아니라 업무별 상관관계 (Interaction)까지 찾아낼 수 있는게

기존 BPR이나 PI에서 많은 시간이 소요되었던 부분을 단축시킬 수 있는 점이에요! 

 

마지막으로 정합성과 정밀도가 높은 프로세스 맵을 기반으로 업무 프로세스 모델링 방향성을 수립할 수 있어요!

경험이 아닌 실제 업무를 수행한 Log Data를 기반으로 업무를 분석하기 때문에

Best Case를 선정하여 업무 프로세스 표준화가 가능하다는 것이죠 '-'

 

이렇게 매력이 많은 Process Mining은 어떤 방법으로 수행하게 될까요?

 

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"성공적인 Process Mining! Data 정의와 전처리가 관건!"

 

프로세스 마이닝은 크게 4단계로 수행될 수 있을 것 같아요!

먼저, 분석 대상 Event Log를 수집하고

수집된 Event Log의 Table과 Column을 정의하여 분석 방향성을 정해야 해요!

"분석 뱡향성 정의"란, "Case ID"와 "Activity ID"를 정의하는 것이에요!

Case ID는 개별 업무 프로세스를 정의할 수 있는 고유 Key 값이에요!

제조공정에서는 제품번호가 될 수 있고,

고객센터에서는 Inovoice no. 등이 될 수 있겠죠??

하지만 여러가지 한계 때문에 이렇게 고유한 Key 값을 찾기 어려운 경우,

새롭게 정의하여 수행하기도 해요!

Activity ID는 각 업무 수행에 있어서,

조회/수정/거래/오류 등 발생한 이벤트(Event)에 대한 Log Data에요

산업을 불문하고 Activity ID는 잘 정의되어 있을 수 있지만,

Case ID가 없다면 프로세스 구분을 할 수 없으니 관계를 잘 고려해야 합니다!

 

이렇게 Case ID와 Activity를 정의하셨으면,

이제 시각화 방법을 정의하셔야 해요!

'구슬이 서 말이어도 잘 꽤어야 보배'라는 말처럼

 

업무 As-is Process 분석에 적극적으로 활용할 기반인

시각화 대시보드 구성도 잘 고민하셔야 합니다!

예를 들어, 업무의 흐름을 나타내는 시각화 부분(붉은색)이 있다면,

해당 업무가 얼마나 발생하고, 어느정도의 편차를 나타내는지(노란색)

를 함께 살펴볼 수 있어야 보다 정확한 As-is Process 분석이 가능하답니다!

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"Process Mining, 어느 회사가 좋은가요?"

 

Process Mining이 좋은건 알겠는데...

어떤 솔루션이 우리에게 적합한가 라는 질문이 생길 수 있어요!

한국에서 현재 Process Mining을 제공하는 회사는

Celonis, UiPath, Puzzle Data가 대표적입니다 '-'

Celonis는 SAP에 대한 강점을 갖고 있고,

UiPath는 RPA에 대한 강점,

그리고 Puzzle Data는 국내 회사로써 서비스 제공이 용이하다는 강점을 갖고 있어요 '-'

 

각 솔루션의 자세하 강점은 다음 포스팅으로 알아보도록 할게요!

 

그래도 공통적으로 Process Mining을 통해 얻을 수 있는 기대효과는 존재한답니다!

먼저, 업무 처리 프로세스에서 발생하는 비효율 구간을 발굴/개선하여 내외부 고객 만족도를 향상시킬 수 있어요!

업무 처리량 감소 및 효율성 증대로 내부직원의 근무시간을 절감하거나 대고객 응답시간을 줄일 수 있는 것이죠!

 

두번째로 업무량, 업무 처리 프로세스, Best/Worst 업무처리 Case 발굴 기반 조직 운영 효율성을 검증할 수 있어요!

각 부서별 구성인원 수에 대한 효율성을 검증하여 가장 적절한 인원으로 부서를 구성할 수 있는 기회가 있죠 '-'

 

세번째로, 지속적인 업무 프로세스 개선영역을 발굴할 수 있어요!

프로세스 마이닝을 하면서 대상 업무/부서/공정/구간에 대한 데이터 전처리 알고리즘을 구축하고,

이렇게 전처리된 데이터를 시각화 하는 대시보드를 구축함으로써 지속적인 모니터링 환경을 구축할 수 있는거에요!

 

마지막으로 잠재적 신기술 도입 가능영역을 찾을 수 있어요.

프로세스 맵 및 패턴을 기반으로 각 구간(단순 반복, 서류 스캔 후 입력, 단순 질의응답)에 대해

신기술(RPA, OCR, 챗봇 등)을 도입하는 방안을 검토할 수 있죠 '-'

 

4차 산업혁명 시대 ! Process Mining으로 Smart 하게 Smart한 업무 환경을 구축하여

기업의 효율성을 높여보는건 어떨까요 '-'?