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자동화 AI
프로세스 마이닝은 데이터 과학과 프로세스 분석 방법을 사용하여 비즈니스 프로세스 성능을 개선, 모니터링, 측정하는 쉽고 경제적인 방법입니다. 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리고 실시간으로 조정하며 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 결과를 모니터링할 수 있습니다. 비즈니스 프로세스 관리를 위한 자동화와 인공 지능은 비교적 새로운 것이지만, 프로세스 마이닝의 개념은 그렇지 않습니다.
역사적으로 기업은 문제를 식별하는 데 필요한 정보를 찾기 위해 문서를 수동으로 스캔하는 데 수많은 시간을 허비했습니다. 그런 후에 최선의 최적화 솔루션이 무엇인지, 근본 원인이 무엇인지, 어떻게 변화를 구현하는지를 추측하고, 마지막으로 모든 것을 수동으로 모니터링하여 결과를 평가해야 했습니다. 그리고 이것은 효과가 있었습니다. 하지만 그것은 여전히 의사결정 과정 동안 추측을 의미했습니다. 왜냐하면 보이는 것이 비즈니스 시스템을 정확하게 나타내지 않을 수 있기 때문입니다. 프로세스 마이닝 기술과 알고리즘은 이와 동일한 단계의 디지털 변환입니다.
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 시각화합니다. 여기에는 CRM(고객 관계 관리) 시스템과 재무 운영에서 ERP(전사적 자원 관리)에 이르는 모든 것이 포함됩니다. 그렇다면 프로세스 마이닝 도구는 어떻게 작동할까요?
비즈니스 시스템은 로그 데이터를 통해 디지털 문서 추적을 만듭니다. 프로세스 마이닝 도구는 이 데이터에서 모델을 생성하여 프로세스 맵을 생성합니다. 그런 다음 인공 지능(AI)과 기타 프로그램은 이러한 모델을 평가하여 이벤트 순서, 구성, 처리 시간과 같은 특성을 이해합니다. 여기에서 발견한 문제와 관련된 비용을 결정하고 가능한 솔루션의 이점을 간략하게 설명하고 자신 있는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 프로세스 마이닝 알고리즘은 구현된 솔루션의 성공을 측정하는 데 도움이 되도록 다양한 시스템을 계속 모니터링할 수 있습니다.
프로세스 데이터 마이닝의 이점
모든 비즈니스, 그룹 또는 조직은 즉각적이고 실제적인 프로세스 자동화의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 이점은 시스템 자체 내에서 높은 효율성으로 시작하지만, 다른 영역으로도 확장됩니다.
직원 교육의 효율성을 분석하고 흔히 하는 실수를 식별하여 개선할 수 있습니다. 판매를 늘릴 수 있는 기회를 찾고 새로운 프로젝트의 까다로운 필요를 충족시킬 수 있는 공급업체를 식별할 수도 있습니다. 자동화할수록 이러한 이점은 더욱 광범위해집니다.
생산성 증대
병목 현상을 제거하고 예외를 처리하는 새로운 방법을 찾고 비효율성을 제거함으로써 비즈니스의 모든 요소가 더 짧은 시간에 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 기존 프로세스 마이닝에 다른 AI와 자동화를 추가할 수 있습니다. 그런 다음 중복 작업을 자동화하여 숙련된 팀원이 중요한 작업에 더 집중할 수 있도록 하고 나머지는 모니터링하기 위해 마이닝 정보 시스템을 처리할 수 있습니다.
위험 감소
시스템은 모든 것이 동일할 때 탁월하지만, 예외 상황이 발생하면 재앙이 될 수 있습니다. 단계가 잊혀지고, 무언가를 놓치고, 실수가 발생합니다. 무언가 발생하고 있다고 생각하는 것을 기반으로 시스템을 최적화한다는 것은 예상치 못한 상황을 설명하지 못해 문제를 더욱 악화시킬 위험이 있음을 의미합니다. 프로세스 마이닝은 이러한 위험을 줄이고 자신 있는 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
직원 만족도 향상
겉으로 볼 때 종단 간 프로세스 마이닝은 비즈니스에만 도움이 되는 것처럼 보이지만, 사실은 그렇지 않습니다. 직원과 팀원들이 자신이 사용하는 시스템에 확신을 갖고 더 이상 중복되거나 반복적인 작업을 수행할 필요가 없을 때 차이를 만들고 가치를 부가하려는 동기가 부여됩니다. 이들은 또한 덜 미루는 경향이 있습니다.
정확도 향상
프로세스 마이닝은 이상적인 시스템 개념에서 작업하는 대신, 상황에 관계없이 시스템에 대한 명확한 그림을 제공합니다. 실수할 여지가 적습니다. 그러나 프로세스 마이닝은 일관성을 의미하기도 하므로, 더 간단한 작업도 동일한 프로세스를 따릅니다.
비용 절감
프로세스 마이닝은 처리해야 할 실수가 적고 시간 낭비가 적고 필요한 정보가 더 많으며 돈을 벌고 고객 만족도를 높이는 일에 집중할 수 있는 유연성을 의미합니다. 거의 모든 산업에서 비효율성을 줄이는 방법을 보여주는 많은 사용 사례가 있습니다.
열린 기회
프로세스 마이닝은 이벤트 로그를 생성하는 모든 시스템에서 작동하므로, 이전에 숨겨진 기회를 쉽게 찾을 수 있습니다. 필요를 더 잘 충족할 수 있는 공급업체를 식별하고, 활용도가 낮은 직위 또는 직원을 찾아내거나, 개선할 여지가 있는 파트너를 찾을 수 있습니다. 프로세스 검색과 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 결합하면 가능성은 무한해집니다.
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프로세스 마이닝의 사용 사례
고객에게 제품을 전달하는 것이든, 완벽한 금융 서비스를 제공하는 것이든, 고품질 교육 상품을 제공하는 것이든, 전체 비즈니스가 프로세스 마이닝의 이점을 누릴 수 있습니다. 이 간단한 봇은 조용히 작동하여 프로세스 내의 문제 영역을 식별하고 인상적인 정확도로 모니터링합니다. 또한 경제적이고 확장 가능하며 유연하기 때문에 회사와 함께 변화할 것입니다. 프로세스 마이닝 사용 사례는 다음과 같습니다.
전자상거래
프로세스 마이닝은 마케팅, 웹 개발, 영업 팀에 뚜렷한 이점을 제공합니다. 이들은 고객 행동과 구매 결정에 대해 더 많이 배우고 고정 관념 기반의 페르소나에 덜 의존할 수 있습니다. 추천 엔진을 개선하고 업셀에서 알려지지 않은 불확실성을 제거할 수 있습니다.
고객 서비스
Salesforce, SAP, 기타 많은 CRM 프로그램이 이벤트 로그를 생성하므로 프로세스 마이닝에 이상적입니다. 이 정보를 사용하여 수명주기 추적을 자동화하고, 개선의 여지가 있는 영역을 강조 표시하고, 리드 추적의 효율성을 높일 수 있습니다. 결과적으로 성과가 있는 리드에 더 많은 시간을 할애하고 그렇지 않은 리드에 할애하는 시간을 줄일 수 있습니다.
제조
성공적인 제조를 위해서는 공급망, CRM, 전사적 자원 관리(ERP) 등을 평가, 모니터링, 추적해야 합니다. 낭비를 줄이고, 리소스를 더욱 효과적으로 할당하며, 정확하고 정량화 가능한 생산성 측정값을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 데이터 기반 아이디어를 제시하고 결정을 내리고 변경 사항의 ROI를 실시간으로 확인할 수 있습니다.
교육
더 나은 교육 과정과 학습 결과를 얻으려면 학생들이 어떻게 배우고 어디에서 어려움을 겪고 있는지를 이해해야 합니다. 프로세스 마이닝을 사용하면 학생들이 시간을 보내는 위치를 감지하여 추적하고, 결과를 비교하고, 해당 정보를 과정 콘텐츠와 일치시킬 수 있습니다. 그 결과는 누구나 적은 노력으로 더 높은 수준의 성공을 달성합니다.
의료
자동화된 비즈니스 프로세스 관리를 통한 프로세스 개선은 의료 운영의 이해를 돕고 핵심 성과 지표(KPI)와 쉽게 일치시킬 수 있습니다. 치료 과정과 의료 시설, 전문가, 환자에게 미치는 영향에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 환자 치료를 개선하고 병목 현상을 줄이며 결과를 추적하고 모든 결정의 정확성을 높일 수 있습니다.
소프트웨어
소프트웨어 개발은 종종 생산적인 혼돈처럼 보입니다. 프로세스 맵은 모든 사람에게 모든 것이 어떻게 작동하고 각 사람이 프로세스에 적합한 위치에 있는지에 대한 명확한 그림을 제공하는 시각화를 만들어 혼란에 질서를 부여합니다. 그런 다음 이 솔루션과 기타 인공 지능 솔루션을 사용하여 모든 상황을 추적하여 문서화하고 모든 것을 모니터링하고 문제가 있는 상황을 즉시 식별합니다.
프로세스 마이닝과 비즈니스 프로세스에 대해 자주 묻는 질문
프로세스 마이닝 기술에는 다음 세 가지 기본 유형이 포함됩니다.
검색 프로세스 마이닝
처음 생성된 프로세스 모델일 때 사용됨(추측 없음)
데이터는 로그 데이터에서만 가져옴
기존 운영 프로세스의 프로세스 맵 생성
적합성 검사
선험적 또는 이전 모델이 존재할 때 사용됨
이벤트 로그 데이터를 기존 모델과 비교
예외와 비정형 이벤트 식별
개선
현재 모델 사용
타이밍, 비용, 기타 특성 측면에서 기존 모델을 개선하는 방법 모색
프로세스 최적화에 이상적
아닙니다. 프로세스 마이닝 기술은 이벤트 데이터 로그를 생성하는 시스템에서만 작동합니다. 비즈니스 운영의 다양한 영역 내에서 다양한 단계를 매핑합니다. 이러한 작업 프로세스를 식별하고, 평가하고, 지식을 추출하여 프로세스에서 처음부터 끝까지 어떤 일이 발생하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 프로세스 검색에는 사람이 비즈니스 프로세스와 상호작용하는 방식을 학습하여 분석하고, 이 정보를 로그 데이터와 함께 사용하는 것이 포함됩니다.
예! 변경을 구현한 후에도 프로세스 마이닝은 여전히 중요한 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 도구입니다. 마땅히 받아야 할 수익을 거두고 있는지 확인하기 위해 이러한 시스템을 계속 모니터링합니다. 또한 규정 준수와 기타 비즈니스 용도에 사용할 수 있는 완전한 감사 추적이 있습니다.
물론입니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 프로세스 마이닝과 함께 중요한 도구가 되었습니다. RPA는 적은 보상으로 많은 시간을 소비하는 일상적이거나 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 방식으로 팀은 일상적인 작업을 제시간에 완료하는 것에 대해 걱정하지 않고 자신의 기술과 전문 지식을 사용하는 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
비즈니스 프로세스 관리(BPM)를 최적화한다는 아이디어는 처음에는 간단해 보입니다. 프로세스를 관찰하고 워크플로 내에서 문제가 있는 부분을 파악하고 문제를 제거할 수 있도록 어떤 방식으로든 변경합니다. 하지만 프로세스를 단순화하면 복잡한 절차에 수반되는 복잡한 모든 세부 사항이 누락되어, 시스템의 실제 기능에 대한 오해가 생깁니다.
모든 사람이 절차의 모든 단계에 관여하는 것은 아닙니다. 잘못된 습관과 오류 해결 방법이 표준 관행이 됩니다. 그리고 때로는 상황이 변하여 시스템이 강제로 변경됩니다. 그 결과는 어떻게 될까요? 시간 낭비, 실수, 부정확성, 재정적 손실 그리고 더 심각한 문제가 될 수도 있습니다.
비즈니스 프로세스가 비용 효율적이고 유연하며 정확하도록 함으로써 변화에 빠르게 적응하고 새로 확보한 자유 시간을 고객에게 할애하고 고객을 만족시킬 수 있습니다. 이미 사용하고 있는 시스템을 최대한 활용함으로써 비용을 절감하고 ROI를 높일 수 있습니다.
프로세스 마이닝 사용을 시작하는 방법
비즈니스 정보 시스템을 자동화, 최적화, 재설계하는 것은 시스템에 대한 이상적인 인식이 아닌 실제 데이터를 기반으로 할 때에만 효과적일 수 있습니다. 따라서 프로세스 마이닝이 시작하기에 완벽한 시점입니다. 그리고 이렇게 하려면 계획부터 시작해야 합니다.
최상의 결과를 얻으려면 프로세스를 안내하는 데 사용할 수 있는 문서를 만드십시오. 우선순위 및 각 목표와 관련된 핵심 성과 지표(KPI)에 대한 정보를 사용하여 비즈니스 목표 목록을 만드십시오. 다양한 작업에 대한 일정을 계획하고 주요 이해 관계자를 나열하여 모든 사람이 같은 페이지에 있는지 확인하십시오. 마지막으로, 잠재적인 데이터 소스 목록 및 목표와 관련하여 각 소스를 포함할 때의 이점을 찾을 수 있습니다.
