프로세스 마이닝 vs 프로세스 모델링 vs 프로세스 매핑: 차이점은 무엇인가요?

프로세스 마이닝은 조직에서 워크플로를 발견, 평가 및 개선하는 데 도움이 되는 비즈니스 프로세스 관리의 한 형태입니다. 프로세스 마이닝에서는 알고리즘을 CRM(고객 관계 관리)이나 회계 소프트웨어와 같은 IT 시스템의 이벤트 로그에 적용합니다. 이 알고리즘은 이벤트 로그 데이터의 추세를 파악하고 이러한 추세를 사용하여 프로세스 모델을 구성합니다. 이 모델은 이러한 시스템 내에서 발생하는 워크플로를 시각화합니다. 프로세스 마이닝 알고리즘은 기존 프로세스 모델을 개선하고, 프로세스 모델을 실제 워크플로 인스턴스와 비교하고, 프로세스 변경 사항을 시뮬레이션하는 데에도 사용할 수 있습니다.

프로세스 마이닝의 주요 이점은 데이터를 제공한다는 것입니다. 기업이 이벤트 로그 데이터를 사용하여 리소스 할당, 워크플로 최적화, 자동화 이니셔티브 및 기타 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

프로세스 모델은 이벤트 로그 데이터에 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하여 생성된 워크플로의 시각적 표현입니다. 프로세스 모델은 비즈니스 프로세스에 대한 정량적이고 객관적인 설명을 제공합니다. 이러한 모델에는 이벤트, 이벤트를 소유하거나 시작한 사람에 대한 로그, 워크플로 내에서 이동한 경로, 각 단계의 타임라인, 성공률 등 풍부한 워크플로 데이터가 포함되어 있습니다. 프로세스 모델링은 프로세스 마이닝의 하위 구성 요소로 이해할 수 있습니다. 구체적으로 말하면, 알고리즘이 이벤트 로그 데이터를 사용하여 워크플로 모델을 생성하는 단계입니다.

프로세스 모델링의 주요 이점은 기업이 생각하는 프로세스가 아닌, 프로세스가 존재하는 그대로의 모습을 그려낸다는 것입니다. 프로세스 마이닝 알고리즘은 이벤트 로그 데이터를 활용하여 이전에는 얻을 수 없었던 수준의 워크플로 투명성을 제공하는 정량적 모델을 생성합니다.

프로세스 모델링과 마찬가지로 프로세스 매핑은 비즈니스 프로세스의 시각적 표현을 만드는 것을 말합니다. 그러나 프로세스 모델은 데이터 기반이고 정량적인 반면, 프로세스 맵은 주관적이고 정성적입니다. 프로세스 매핑은 일반적으로 비즈니스 분석가나 전략가가 대상 프로세스에 관련된 사람들과 워크숍과 인터뷰를 진행하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 분석가나 전략가는 수집한 정보를 사용하여 수작업으로 또는 프로세스 매핑 소프트웨어를 사용하여 프로세스 맵을 작성합니다.

프로세스 매핑의 주요 이점은 보다 인간 중심적인 방식으로 워크플로를 시각화한다는 것입니다. 프로세스 맵은 객관적인 지표를 포착하는 대신, 주로 기업 내의 다양한 사람과 팀이 주어진 프로세스에 어떻게 참여하는지 설명합니다.

참고: 프로세스 모델과 프로세스 맵은 모두 프로세스를 시각적으로 나타내지만 서로 바꿔 사용할 수 없습니다. 대신, 이들은 동일한 워크플로의 다양한 측면을 강조합니다. 프로세스 모델은 더 정량적인 반면, 프로세스 맵은 더 정성적입니다.

조직 전체의 구매 프로세스를 더욱 명확하게 하려는 기업을 생각해 보세요. 프로세스 마이닝, 프로세스 모델링 또는 프로세스 매핑을 사용하는 것이 적절한 때는 언제일까요?

• 프로세스 모델링: 조직이 구매 프로세스의 각 단계에서 어떤 일이 일어나고 있는지 정확하게 이해하고자 한다면 프로세스 모델링을 사용할 수 있습니다. 조달 프로세스 이벤트 로그 데이터에 데이터 마이닝 알고리즘을 적용함으로써 조직은 포괄적인 프로세스 모델을 생성하여 전체 워크플로에 대한 객관적인 관점을 제공할 수 있습니다.
• 프로세스 마이닝: 조직이 이미 구매 프로세스를 모델링했고 개선 및 최적화를 위한 구체적인 기회를 식별하려는 경우 프로세스 마이닝이 최선의 선택이 될 수 있습니다. 프로세스 마이닝은 실제 워크플로를 기존 모델과 비교하여 프로세스를 간소화하고 모델 정확도를 개선할 기회를 강조합니다. 조직이 개선 사항을 구현하기 전에 잠재적 개선 사항을 테스트하려는 경우 프로세스 마이닝을 사용하여 정확한 이벤트 로그 데이터를 기반으로 가상 모델을 생성할 수도 있습니다.
• 프로세스 매핑: 기업에서 구매 프로세스의 어느 부서가 어떤 부분을 소유하고 있는지 명확히 하려는 경우, 정성적 데이터와 직원 경험에 의존하기 때문에 프로세스 맵이 올바른 선택이 될 수 있습니다. 프로세스 맵은 구매/조달 프로세스가 여러 부서에서 어떻게 진행되는지 파악하는 데도 도움이 됩니다.

구매/조달 프로세스에 대한 가장 포괄적인 관점을 위해 기업은 정량적 데이터를 캡처하기 위한 프로세스 모델링, 정성적 데이터를 캡처하기 위한 프로세스 매핑, 개선 기회를 정확히 찾아내기 위한 프로세스 마이닝의 세 가지를 모두 조합하여 사용합니다.

프로세스 마이닝은 비즈니스 프로세스 관리를 과학화하지만, 이를 적용하기 위해서는 특정 전제 조건이 충족되어야 합니다.

• 장점: 프로세스 마이닝은 IT 시스템 이벤트 로그에서 데이터를 추출하여 기업 팀에서 실용적이고 유용하게 활용할 수 있도록 해줍니다.
• 장점: 프로세스 마이닝 알고리즘은 기존 프로세스 모델을 더 정확하게 만들고 프로세스가 변경되면 어떤 일이 일어날지에 대한 가상 모델을 생성할 수 있습니다.
• 장점: 프로세스 마이닝은 실제 기존 워크플로와 그 결과에 대한 데이터 기반 보기를 제공하여 리소스 할당, 자동화 이니셔티브, 워크플로 최적화 및 기타 주요 비즈니스 의사 결정을 안내하는 보다 객관적인 비즈니스 인텔리전스를 기업에 제공합니다.
• 단점: 프로세스 마이닝은 고급 데이터 마이닝 알고리즘에 의존하기 때문에 조직에서는 프로세스 마이닝을 배포하기 위해 특수 툴을 사용해야 합니다. 즉, 프로세스 마이닝을 수행하는 데 직원에게 반드시 데이터 과학 배경이 필요한 것은 아닙니다. 대부분의 프로세스 마이닝 툴은 알고리즘 적용과 모델 생성을 자동화하기 때문입니다.

프로세스 모델링은 기업이 운영을 뒷받침하는 워크플로를 보다 객관적으로 파악할 수 있도록 하는 데 유용합니다. 하지만 이러한 모델이 포착할 수 없는 일부 유형의 데이터도 있습니다.

• 장점: 프로세스 모델은 프로세스를 객관적으로 정확하게 표현하여 인간의 오류를 제거하고 가정을 넘어 실제 워크플로가 어떤 모습인지 밝혀냅니다.
• 장점: 프로세스 모델은 시간, 성공률, 오류율, 객관적으로 측정 가능한 결과와 같은 정량적 프로세스 데이터를 시각적으로 표현하여 비즈니스 프로세스와 비즈니스 로직에 대한 보다 정확한 분석이 가능합니다. 프로세스 모델이 없으면 팀은 현실을 반영하지 않는 정성적인 측면에서 워크플로를 논의할 수밖에 없습니다.
• 장점: 프로세스 모델을 사용하면 추상적인 워크플로를 구체적인 이미지로 변환하여 프로세스를 전파하고 논의하기가 더 쉬워집니다.
• 단점: 프로세스 모델은 직원들이 실제 환경에서 워크플로를 경험하는 방식에 대한 정성적 데이터를 캡처할 수 없으며, 이벤트 로그에 기록된 데이터만 반영할 수 있습니다.

프로세스 매핑은 프로세스에 대한 광범위한 개요를 생성하는 빠르고 유연한 방법이지만, 직원의 정성적인 보고서에 의존하기 때문에 매핑이 부정확할 수 있습니다.

• 장점: 프로세스 맵은 워크플로가 실제 직원 활동과 상호 작용에서 어떻게 나타나는지에 대한 정성적 데이터를 수집할 수 있습니다.
• 장점: 프로세스 맵은 특별한 툴이 많이 필요하지 않으며, 비교적 빠르고 쉽게 제작할 수 있습니다. 
• 단점: 프로세스 맵은 직원 워크숍과 인터뷰를 기반으로 하기 때문에 프로세스 모델보다 객관성이 떨어지고 결함이 있거나 불완전하거나 부정확한 정보가 포함될 수 있습니다.

비즈니스 프로세스를 명확하게 이해하지 못하면 자동화를 달성할 수 없습니다. 다시 말해, 기업은 각 단계를 효과적으로 자동화하기 전에 워크플로에서 정확히 무슨 일이 일어나는지 알아야 합니다. 프로세스 마이닝, 모델링 및 매핑 기술은 비즈니스에 워크플로에 대한 비교할 수 없는 투명성을 제공하는 정량적, 정성적 데이터를 제공합니다. 기존 프로세스에 대한 포괄적인 관점을 바탕으로 기업은 손쉽게 대규모 자동화 작업을 수행할 수 있습니다.

IBM® Cloud Pak for Business Automation에는 조직이 현재 프로세스를 정확하게 파악할 수 있도록 비즈니스 프로세스 기능이 내장되어 있습니다. 프로세스 매핑, 모델링 및 마이닝을 핵심 비즈니스 워크플로에 적용함으로써 기업은 운영의 비효율성이나 핫스팟을 디지털화하고 정확히 찾아낼 수 있습니다.

IBM Cloud Pak for Business Automation은 모든 하이브리드 클라우드에 맞게 구축된 통합 소프트웨어의 모듈식 세트로, 가장 어려운 운영상의 과제를 신속하게 해결합니다. 이 솔루션에는 시장에서 가장 광범위한 AI 기반 자동화 기능(콘텐츠, 캡처, 의사 결정, 워크플로 및 작업)이 포함되어 있으며, 소규모로 시작하여 요구 사항에 따라 확장할 수 있는 유연한 모델이 제공됩니다.

IBM은 또한 조직이 비즈니스 프로세스를 발견하고 병목 현상과 비효율성을 파악하여 개선할 수 있도록 설계된 클라우드 기반 비즈니스 프로세스 개선 솔루션인 IBM® Process Mining을 제공합니다. 팀은 직관적이고 쉽게 접근할 수 있는 웹 인터페이스를 통해 협력하여 프로세스를 시각화하고 분석하여 효율성을 높일 수 있습니다. 30일 동안 무료로 체험해 보세요.