프로세스 마이닝 기초 (feat. Celonis)

Celonis Process Mining for Dummies

Celonis Process Mining for Dummies

Celonis

소개

당신이 일하는 기업이 지구상의 대부분 다른 기업들과 비슷하다면, 그 기업은 제품이나 서비스를 제공하기 위해 존재합니다. 이를 성공적으로 해내는 능력은 고객과 연결하여 고객이 당신이 판매하는 것을 주문하게 하고, 그 제품 또는 서비스를 제작하고, 제공하며, 청구서를 보내고, 대금을 받는 과정의 다양한 절차들을 얼마나 잘 수행하느냐에 달려있습니다. 이러한 핵심 과정들 외에도 무수히 많은 과정들이 모두 매우 복잡합니다.

이를 더욱 복잡하게 만드는 것은 이들 과정들 중 많은 부분이 여러 시스템과 애플리케이션 내에서 발생하며, 다양한 부서의 직원들이 이를 운영한다는 사실입니다. 정말로 당신의 복잡한 절차들이 필요한 만큼 훌륭하게 수행되고 있는지 어떻게 알 수 있을까요? 절차에서 일부 문제가 있음을 인지하고 있더라도, 그것을 어떻게 진단하고 해결할 수 있을까요?

프로세스 마이닝은 이러한 질문에 대한 점점 강력해지는 답변입니다. "마이닝"이라는 단어가 시사하듯, 이는 당신의 절차 내에 숨겨진 가치 — 달러, 시간, 노력 — 를 파헤치는 것과 관련이 있으며, 당신이 성공하는 데 필요한 해결책을 제공하는 데이터로 이어집니다.

프로세스 마이닝은 당신의 비즈니스 프로세스를 X-레이처럼 들여다볼 수 있으며, 인지하고 있든 아니든, 프로세스의 문제 원인을 밝혀내고 이를 기회로 전환시킬 수 있습니다. 프로세스 마이닝은 ERP, CRM, SCM 등 다양한 거래 시스템에서 찾아볼 수 있는 프로세스 데이터를 통해 작동합니다. 이는 프로세스에 속하는 모든 객체들이 서로 어떻게 상호작용하며 일련의 사건들을 통해 프로세스가 어떻게 흐르는지를 매핑하여 강력한 프로세스 개선으로 이어지는 통찰력을 제공합니다.

프로세스 마이닝 및 그 형제격인 작업 마이닝을 통해, 당신의 조직은 복잡한 프로세스에 대한 가시성을 얻을 수 있으며, 이는 다른 방법으로는 거의 불가능할 수 있습니다. 그 시각은 데이터에 기반하며, 인간의 관찰이 아닌 객관적인 것입니다. 이는 프로세스가 어떻게 작동하고 있는지, 어디에서 그리고 왜 작동하지 않는지, 편차와 병목 현상이 발생하는 원인, 그리고 그것이 주요 성과 지표(KPI)에 어떤 영향을 미치는지에 대한 사실 기반의 창을 제공합니다.

제1장: 프로세스 마이닝 이해하기

당신의 비즈니스는 올바른 프로세스를 적용하지 않는다면 아무런 진전이 없을 것입니다. 사실, 아침에 집을 나서기조차 어떤 프로세스를 따르지 않고는 불가능할 것입니다.

이 장에서는 프로세스의 중요성과 지속적인 개선의 필요성에 대해 설명합니다. 프로세스 객체와 이벤트, 프로세스 마이닝, 작업 마이닝, 객체 중심 프로세스 마이닝의 정의를 제공합니다. 또한 왜 프로세스 마이닝이 중요한지, 그리고 이것이 과거의 프로세스 개선 접근 방식과 어떻게 다른지에 대해 자세히 다룹니다.

프로세스의 중요성 인식하기

너무 기본적이어서 말할 필요조차 없는 것처럼 들립니다: 프로세스 없이는 비즈니스가 아무것도 이룰 수 없습니다. 사실, 프로세스의 정의는 무언가를 이루기 위한 방법입니다. 프로세스는 특정한 결과를 달성하기 위해 특정 순서로 수행되는 일련의 단계들입니다.

많은 일반적인 프로세스에서, 세부 사항은 특히 중요하지 않을 수 있습니다. 당신은 직원들이 직장에 올 때 신발을 신을 것이라고 기대하지만, 어느 신발을 먼저 신는지는 중요하지 않죠? 일부 프로세스는 사무실 임대 협상과 같이 중요하지만 드물게 발생하는 경우가 있습니다. 이는 가끔씩만 일어나는 일이죠.

다른 프로세스들은 매우 흔하면서도 매우 중요합니다. 예를 들어, 구매 또는 구매-지급 과정입니다. 대부분의 비즈니스에서 누군가 제품이나 서비스를 요청하고, 구매하고, 수령하고, 비용을 지불하고, 처음부터 끝까지 모든 활동을 관리하는 일이 빈번하게 발생합니다. 이는 여러 단계로 이루어진 과정입니다.

영업 부서에서는 리드에서 주문으로 이어지는 과정이 있습니다. 먼저 영업 사원이 잠재 고객을 확보한 후 연락을 하고, 잠재 고객이 주문을 하도록 일련의 조치를 취해야 합니다.

그 과정에서 또 다른 과정이 시작되는데, 이는 흔히 주문에서 현금화(order-to-cash)라고 알려져 있습니다. 고객이 주문을 하고 당신의 비즈니스가 대금을 받을 때까지 어떤 일이 일어날까요? 비즈니스에 따라 제조가 포함되거나 도매로 제품을 획득한 후 배송이 이루어질 수 있으며, 이 모든 과정 중 어느 시점에서 대금 수령이 이루어집니다. 물리적 제품 대신 서비스를 제공할 수도 있습니다. 무엇이든 거래가 이루어졌다면 주문에서 현금화까지의 과정은 당신의 비즈니스가 이루고자 하는 것입니다.

만약 비즈니스에 중요한 고객 지원 기능이 있다면, 사건 해결을 위한 프로세스가 있을 가능성이 큽니다. 고객으로부터 문제를 인지하는 방법, 그 문제를 조사하고 해결책을 결정하고 문제를 해결하는 방법이 있습니다.

그리고 정보 기술 없이 이러한 것들이 실현될 수 있는 비즈니스는 거의 없습니다. IT 부서 내에서도 IT 서비스 관리, 애플리케이션 개발, 또는 시스템 이관과 같은 다양한 프로세스가 있습니다. 시스템 이관은 프로세스를 오래된 시스템에서 새로운 시스템으로 이동시키는 과정입니다.

이 모든 것을 말했을 때, 원하는 결과를 얻기 위한 방법은 여러 가지가 있습니다. 두 사람이 같은 목표를 가지고 출발한다면, 그들이 목표를 달성하기 위해 서로 다른 프로세스를 따를 가능성이 큽니다. 반드시 하나의 프로세스가 옳고 다른 하나가 틀린 것은 아닙니다. 그러나 한 프로세스가 다른 프로세스보다 더 효율적일 가능성은 있습니다. 아마도 더 빠르고, 중간에 오류나 낭비의 가능성이 적을 수도 있습니다.

기억하세요

비즈니스의 이익을 위해 가장 일반적이고 대량으로 발생하는 프로세스를 표준화하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 작업이 가능한 최선의 방법으로 수행되고 있는지 확인할 수 있으며, 일이 잘못되고 있을 때를 쉽게 감지할 수 있고, 직원들이 최선의 방법으로 일을 수행하도록 훈련할 수 있으며, 프로세스 내에서 숨겨진 가치를 발견할 수 있습니다.

아무리 좋은 프로세스라도 항상 개선의 여지는 있습니다. 프로세스는 거의 항상 변경의 대상이 되며, 공식적으로든 문제 해결자의 창의적인 발상에 의해서든 변하게 됩니다. 당신의 비즈니스는 프로세스에서 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지, 어디에서 문제가 생기고 있으며, 무엇이 가장 잘 작동하고 있는지를 파악할 수 있어야 합니다.

프로세스의 간략한 역사

프로세스는 인류 역사 이래로 존재해 왔으며, 인간은 150년 이상 동안 프로세스에 대해 진지하게 고민해 왔습니다. 초기의 중요한 인물 중 한 명은 프레데릭 테일러라는 미국의 기계 엔지니어로, 그는 과학적 관리라는 개념을 개척했습니다.

테일러는 매우 영향력이 컸으며, 그의 이론은 테일러주의(Taylorism)로 알려졌고, 1910년대에 그 영향력이 절정에 이르렀습니다. 그의 작업은 주로 가장 경제적으로 효율적인 작업 흐름을 찾고 만드는 것이었으며, 특히 노동 생산성을 높이는 데 중점을 두었습니다.

같은 시기, 헨리 포드는 자동차 산업에서 대량 생산 개념을 개척하고 있었습니다. 그의 첫 번째 조립 라인은 자동차를 만드는 데 필요한 시간을 크게 줄였으며, 이는 한 프로세스를 표준화하고 공장에서 순서대로 배치함으로써 이루어졌습니다.

그 이후 수년 동안 자동차 제조는 프로세스 사고의 온상이 되었고, 토요타에서 더 많은 혁신이 일어났습니다. 이 회사는 테일러와 포드의 아이디어를 기반으로 프로세스 효율성을 새롭게 정제하였고, 이는 궁극적으로 린 제조로 알려지게 되었습니다.

오늘날, 린은 프로세스 개선의 중요한 목표 중 하나입니다. 오류와 결함의 감소는 1980년대 지속적인 프로세스 개선에 대한 아이디어인 6시그마와 같은 이니셔티브의 근본적인 사고이며, 결함이 정말 정말 드물 정도로 프로세스 변동성을 줄이는 것이 핵심입니다.

오늘날의 프로세스 마이닝은 프로세스에 대한 정밀한 연구인 프로세스 과학과 데이터 과학의 강력한 결합을 반영합니다. 데이터 과학은 다양한 프로세스에서 생성된 데이터를 분석하여 통찰을 찾는 것을 의미합니다. 네덜란드의 교수이자 컴퓨터 과학자인 윌 반 데어 알스트(Wil van der Aalst)가 이 융합을 이끌었으며, 이 책에서 설명된 객체 중심 프로세스 마이닝의 최첨단 실천으로 이어졌습니다.

프로세스 개선

프로세스 사고는 학문적 연구에서 시작해 모든 종류의 비즈니스에 영향을 미치는 비즈니스의 중요한 개념으로 발전해 왔습니다. 많은 경쟁 환경에서 프로세스를 이해하고 개선하는 능력은 성공과 실패를 가르는 중요한 차이를 만듭니다.

아마존을 예로 들어보세요. 이 회사가 당일 배송을 도입했을 때, 온라인 쇼핑의 새로운 기준을 세웠습니다. 아마존의 주문 관리 및 배송 프로세스에 대한 통달이 가장 큰 차별화 요소입니다.

반복 가능한 프로세스는 다음의 네 가지 주요 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다:

• 고객에게 제품과 서비스를 제공하는 데 걸리는 시간을 줄이기.
• 제품과 서비스를 제공하는 데 드는 비용을 절감하기 — 여기에는 금전적 비용, 인건비, 환경적 영향이 포함됩니다.
• 고객과 직원의 만족도를 높이면서, 제공되는 제품이나 서비스의 품질을 향상하기.
• 프로세스가 매번, 어디에서나 일관되게 작동하도록 하여 일관성을 개선하기 — 이를 통해 규정 준수와 신뢰성을 보장합니다.

팁

프로세스를 지속적으로 개선하는 것은 필수적입니다. 프로세스를 더 나아지게 만드는 몇 가지 기본적인 방법은 다음과 같습니다:

• 표준화: 프로세스를 가능한 한 반복 가능하게 만들고, 현재의 프로세스가 설계된 프로세스와 일치하는지 확인합니다.
• 간소화: 프로세스에서 중복되거나 불필요한 활동을 제거합니다.
• 최적화: 품질을 향상시키거나 비용을 절감하는 등, 프로세스를 더 많은 가치를 창출하도록 구성합니다.
• 자동화: 프로세스의 일부 측면에서 기술을 이용하여 주도적으로 작동하도록 합니다.

프로세스 마이닝 정의

앞에서 설명한 종류의 프로세스 개선은 진정한 예술입니다. 연구하는 프로세스에 따라 다양한 단계를 조사하고, 문서화하며, 매핑하는 데 꽤 많은 노력이 필요할 수 있으며, 문제점을 찾아 제거하는 것이 목표입니다.

프로세스 개선은 그 자체로서도 항상 개선되고 있는 실천 방법입니다. 이 책에서 다루고 있는 흥미로운 개선 방법은 객체 중심 프로세스 마이닝으로 알려져 있으며, 이는 점점 더 나아지고 있는 학문 분야입니다.

객체 중심 프로세스 마이닝은 프로세스의 일부인 객체와 이벤트에 중점을 둡니다. 예를 들어, 병원에 가는 과정을 생각해 보세요. 환자, 의사, 간호사, 병원, 접수 직원, 전달될 약품 등 많은 객체가 포함됩니다. 또한 예약을 하는 것과 같은 일련의 이벤트가 있습니다.

비즈니스 컨텍스트에서 객체는 구매 요청서, 판매 주문서 또는 송장이 될 수 있습니다. 이벤트는 예를 들어 송장이 지불될 때 발생하는 것입니다.

이러한 객체들이 상호 작용하고 이벤트가 발생할 때, 이들은 기업이 비즈니스를 수행하는 정보 시스템에 디지털 흔적을 남깁니다. 프로세스 마이닝은 이러한 객체와 그와 관련된 이벤트에 대해 정보 시스템이 생성하는 귀중한 지식을 추출합니다.

기억하세요

당신의 회사 내에서 비즈니스가 실제로 어떻게 운영되는지 시각화하고, 개선 기회를 찾을 수 있습니다.

앞의 몇 단락에서 사용된 "객체"라는 용어에 주목하세요. 이 용어는 객체 중심 프로세스 마이닝(OCPM)의 이름에 포함될 만큼 중요한 개념입니다. 다음 페이지에서 더 자세히 설명하겠지만, 지금 알아야 할 것은 OCPM으로의 전환이 2차원에서 3차원 세계로 이동하는 것과 같다는 것입니다.

우선, 몇 가지 용어를 정리해 봅시다. 여러 가지 다른 객체 유형이 있습니다. 이러한 유형은 주문, 항목, 제품, 배송, 환자, 직원 또는 기계일 수 있습니다. 이 객체 유형의 모든 인스턴스는 객체입니다.

이벤트는 기본적으로 하나 이상의 객체에서 발생하는 일입니다. 주문을 하는 것은 일종의 이벤트이며, 특정 주문 처리는 그 종류의 이벤트 인스턴스입니다. 항목을 생산하는 것도 이벤트 유형이며, 그 항목을 포장하는 것은 또 다른 이벤트 유형입니다.

한 가지 더 — 객체와 이벤트는 고유한 속성을 많이 가지고 있습니다. 이벤트의 중요한 속성 중 하나는 타임스탬프로, 발생한 시간의 기록입니다.

프로세스 마이닝은 여러 객체와 관련된 타임스탬프가 찍힌 이벤트 로그를 탐색하여 프로세스의 모든 단계를 파악하는 데 매우 뛰어났습니다. 예를 들어, 판매 주문을 처리하는 과정에는 판매 주문이 생성된 시점과 처리된 방법 및 시점과 같은 이벤트가 포함됩니다. 이러한 로그를 분석하면 영업 부서의 워크플로우에 대해 많은 것을 배울 수 있으며, 이를 통해 편차와 지연을 파악할 수 있습니다.

이 모든 것은 매우 훌륭하고 강력하지만, 이벤트를 출발점으로 사용하면 항상 그 이벤트만 볼 수 있을 것입니다. 대신, 객체를 출발점으로 사용하면 그 객체와 관련된 모든 것을 프로세스와 부서를 넘어 볼 수 있습니다.

온라인 소매 주문에 대해 잠시 생각해 보세요. 고객이 네 가지 항목을 요청했는데, 그 중 하나는 재고가 있고 나머지 세 개는 생산해야 합니다. 이는 네 가지 판매 주문 항목으로 이어지는 판매 주문이며, 그로 인해 세 가지 생산 주문이 생성됩니다. 이 항목들은 하나가 이미 재고에 있기 때문에 따로 발송될 수 있습니다. 그리고 프로세스가 끝나면 하나의 송장이 발송됩니다.

보셨다시피, 하나의 주문이 다양한 시스템과 부서에서 여러 객체를 생성했습니다. OCPM은 이 복잡한 상황을 전체적으로 조망하며, 그것이 어떻게 작동하는지, 잘 작동하지 않는 부분은 어디인지, 그리고 어떻게 더 잘 작동할 수 있을지를 통찰할 수 있게 해줍니다.

OCPM은 프로세스 마이닝에 있어서 새로운 표준이며, 앞으로 논의할 기술입니다.

다음은 OCPM의 몇 가지 이점입니다:

• 출처 시스템으로 반복적으로 돌아가는 것을 피할 수 있습니다. 객체 중심 이벤트 데이터는 하나의 시스템에 종속되지 않는 단일 진실의 출처를 제공합니다. 이는 시간을 절약하고 실제 이벤트와 객체를 포착하는 데 도움을 줍니다.
• 단일 케이스 가정으로 인한 왜곡을 피할 수 있습니다. 현실을 단순한 이벤트 로그에 압축하면 왜곡이 발생합니다. 이는 의도치 않게 이벤트를 복제할 수 있고(수렴이라고 합니다), 인과 관계의 상실로 이어질 수 있습니다(발산이라고 합니다). 전통적인 프로세스 마이닝에서는 활동 빈도와 비용 및 지연 정보가 데이터가 평탄화된 방식에 크게 좌우됩니다. 여러 객체 유형을 단일 케이스 개념으로 압축하면 모든 구조가 사라지는 더 복잡한 프로세스 모델을 얻게 됩니다.
• 다양한 객체 유형 간의 상호 작용을 보고 이해할 수 있습니다. 문제는 프로세스와 조직 간의 교차 지점에 존재합니다. 예를 들어, 정시 납품 성과가 낮은 이유는 영업, 생산, 구매, 물류 또는 다른 곳에서 발생하는 문제 때문일 수 있습니다.

태스크 마이닝 활용하기

지금쯤 프로세스 마이닝이 분명 훌륭해 보이긴 하지만, 거래 시스템 외부에서 발생하는 프로세스나 단계는 어떻게 해야 할까요? 그런 경우에는 마이닝할 이벤트 로그가 없습니다. 방법이 없는 걸까요?

그렇지 않습니다. 태스크 마이닝이라고 불리는 관련 기술이 여기서 등장합니다. 태스크 마이닝은 거래 시스템 외부에서 발생하는 프로세스 단계를 직원들이 어떻게 처리하는지에 대한 데이터를 수집하는 기술입니다. 프로세스 마이닝과 함께 사용하면 기업이 그들의 프로세스가 어떻게 실행되는지 볼 수 있게 도와줍니다.

기억하세요

이전 섹션에서 언급한 것처럼, 이벤트 로그는 구매 주문(PO)이 생성되고 승인된 시간과 이를 이행하고 발송한 시간을 알려줍니다. 하지만 작업이 이루어진 컴퓨터 데스크탑에서 발생한 세부 사항은 포함되지 않습니다.

누군가 PO를 작성하고, 금액이 정확한지 확인하며, 영수증과 송장을 일치시켰습니다. 이러한 활동은 실제로 PO를 처리하는 시스템 외부에서 발생했지만, PO 프로세스를 이해하는 데 매우 중요합니다. 태스크 마이닝은 이러한 통찰을 결합하고, 작업자가 PO 작업을 완료하는 데 필요한 정보를 찾기 위해 이메일을 탐색하는 데 많은 시간을 할애했다는 부가적인 통찰도 추가할 수 있습니다.

이러한 태스크 마이닝 정보를 수집하는 데는 몇 가지 기발한 기술과 방법이 필요합니다. 태스크 마이닝은 광학 문자 인식 기술, 즉 OCR을 활용합니다. 자연어 처리(NLP)를 사용하며, 기계 학습 알고리즘의 도움을 받아 사람들이 데스크탑에서 수행하는 작업을 실제로 이해하고, 비즈니스 결과에 영향을 미치는 패턴을 찾을 수 있습니다. 태스크 마이닝은 다음을 수행합니다:

• 데스크탑 데이터를 캡처: 클릭, 스크롤, 기타 작업, 스크린샷, 타임스탬프를 기록합니다.
• 비즈니스 컨텍스트 추가: 여기서 OCR이 사용되며, 화면의 모든 텍스트와 숫자를 수집하여 상황을 이해하는 데 도움을 줍니다.
• 활동을 클러스터링: NLP 및 인공지능 기술은 각 작업을 이해하고 이를 전체적인 활동으로 그룹화하는 데 도움을 줍니다.
• 비즈니스 데이터와 일치: 태스크 마이닝 소프트웨어가 사용자가 수행하는 작업을 운영 시스템 내의 특정 비즈니스 데이터와 연결시켜, 작업이 비즈니스 결과에 어떻게 영향을 미치는지 실제로 파악할 수 있습니다.
• 프로세스 최적화: 이러한 통찰을 통해 프로세스를 최적화하고 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.

규정은 안전하고 보안이 잘 되어 있습니다. 또한 민감한 데이터를 익명화하는 고급 프라이버시 기능을 포함하고 있어, 누구도 개인 식별이 가능한 정보를 볼 수 없으면서도 통찰을 제공할 수 있습니다.

프로세스 마이닝이 중요한 이유 이해하기

비즈니스 진화로 인해 프로세스 환경을 다루는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 프로세스 전반에 대한 전체적인 이해가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 다음은 프로세스 마이닝이 중요한 이유입니다:

• 프로세스에 대한 완전한 가시성을 확보할 수 있습니다: 이는 100% 객관적인 실시간 시각을 제공하며, IT 데이터를 기반으로 합니다.
• 영향을 정량화할 수 있습니다: 프로세스 내 기회에 대한 더 나은 이해를 통해, 변화를 이루기 전과 후에 가치를 입증할 수 있습니다.
• 이해관계자의 참여를 이끌어낼 수 있습니다: ROI(투자 대비 수익)를 포함한 데이터 기반의 솔루션 제안 덕분에, 동의를 얻고 조율하는 것이 훨씬 쉬워집니다.
• 우선순위를 설정할 수 있습니다: 특정 기회가 비즈니스 성과에 미치는 영향을 이해함으로써, 에너지와 자원을 우선적으로 배분할 수 있습니다. 쉬운 길만 선택하지 말고, 최고의 기회를 선택하세요!
• 빠르게 가치를 실현할 수 있습니다: 이전의 프로세스 개선 방법과 비교하여, 프로세스 마이닝은 구현이 쉽고 빠르므로, 더 빠르게 가치를 증명할 수 있습니다.
• 새로운 기술을 도입할 수 있습니다: 프로세스 마이닝이 발굴한 데이터를 기술에 통합함으로써, 이를 최대한 활용할 수 있습니다. 오늘날의 신기술은 인공지능일 수도 있지만, 내일은 어떤 기술이 될지 아무도 모릅니다.

프로세스 마이닝은 상호 연결된 비즈니스 운영 구성 요소 전반에 걸친 개선 기회를 더욱 확장된 관점으로 볼 수 있도록 발전하고 있습니다. 복잡한 프로세스에서 상호 작용하는 다양한 객체를 3차원적으로 살펴봄으로써, 객체 중심 프로세스 마이닝은 기존의 대량 프로세스 데이터로는 도달할 수 없었던 훨씬 더 큰 통찰을 제공합니다.

제2장: 프로세스 마이닝이 작동하는 방법 탐구하기

프로세스 마이닝은 회사의 비즈니스 프로세스를 면밀히 들여다보고 그들이 실제로 어떻게 작동하는지를 볼 수 있는 놀라운 능력을 제공합니다. 어떻게 그렇게 할 수 있을까요? 이 장에서는 데이터 수집에서 프로세스를 설명하고 분석하는 것, 그 프로세스를 개선하기 위한 설계 및 구현, 그리고 의도한 대로 프로세스가 작동하는지 지속적으로 모니터링하는 단계에 대해 더 자세히 설명합니다. 여기에서 제시된 최적의 접근법은 인공지능의 통찰력을 활용하는 것입니다.

데이터 수집하기

제1장에서 설명한 것처럼, 오늘날의 비즈니스 프로세스는 매우 복잡합니다. 조직의 프로세스는 여러 시스템에 걸쳐 운영되며, 다양한 객체와 이벤트와 관련된 다양한 종류의 데이터를 처리하고 있습니다. 그리고 이러한 프로세스는 여러 부서에서 일하는 많은 사람들에 의해 운영됩니다.

한 걸음 물러나서 복잡한 프로세스 중 하나를 통과하는 개별 비즈니스 개체(예: 생산 주문서 또는 송장)를 생각해 보세요. 이는 정보 시스템을 거쳐가면서 디지털 단서를 남깁니다. 이 단서들은 이 비즈니스 프로세스의 경로를 따라 잠시 멈춘 각 순간의 기록입니다. 송장이 작성되어 결제까지 이동하는 과정이든, 고객 서비스 티켓이 접수되고 결국 해결되는 과정이든, 이러한 단서들은 각 단계에서 발생합니다.

이러한 단서들을 그림 형제의 헨젤과 그레텔 이야기에서 남긴 빵 부스러기처럼 생각할 수도 있습니다. 생각해보니, 그 동화는 다소 섬뜩한 이야기네요 — 아마도 이러한 단서들을 모래 위에 남겨진 디지털 발자국처럼 상상하는 것이 더 기분 좋을 것입니다.

어느 비즈니스에서나 많은 상호 연관된 활동이 동시에 발생하며, 각 객체의 이동을 별도로 추적하면서 그들의 상호작용과 관계도 함께 볼 수 있을 때만 전체적인 파악이 가능합니다.

예를 들어, 송장 같은 객체를 생각해 보십시오. 송장의 생성 자체가 하나의 이벤트입니다 — 송장은 가능한 한 빠르게 배송 이후에 생성되어야 합니다. 송장은 고객에게 전달되며, 이것이 두 번째 이벤트입니다. 시간이 너무 많이 지나면, 상기 메시지가 전송됩니다 — 추가적인 이벤트입니다. 결제가 도착하고 그 송장과 일치하면, 송장이 “지급됨”으로 표시되며, 이것은 그 마지막 이벤트를 나타냅니다.

물론, 그 송장이 생성되기 전에 모래에 남겨진 많은 발자국들이 있습니다 — 주문이 생성되고, 제품이 제조되고 배송되었습니다. 이 일련의 객체와 이벤트들이 송장의 생성으로 이어졌습니다. 이러한 이벤트와 객체들은 또한 송장에 인쇄된 세부 사항들을 알리는 역할을 했습니다 (송장 생성은 고객의 연락처 정보를 위한 기본 데이터에 접근했을 수도 있습니다).

객체 중심 프로세스 마이닝의 세계에서는 객체들이 유형별로 그룹화되며, 동일한 객체 유형을 가진 다양한 객체들이 있습니다. 몇 가지 객체 유형에는 고객, 공급업체, 기계, 주문, 제품, 컨테이너, 청구, 결제, 불만, 요청 등이 포함됩니다. 객체들은 이러한 유형들의 인스턴스입니다 — 예를 들어, 특정 공급업체 또는 특정 주문이 이에 해당됩니다.

마찬가지로, 각 이벤트에는 이벤트 유형이 있으며, 이는 활동이라고도 불립니다 (우리는 이벤트 유형과 활동이라는 용어를 서로 교환하여 사용할 수 있습니다). 많은 이벤트 유형에는 송장 요청, 고객 주문 전송, 결제, 혈액 검사, 컨테이너 생략, 계정 활성화 등이 포함됩니다.

팁

이벤트는 이러한 이벤트 유형의 인스턴스이며, 각 이벤트는 하나의 타임스탬프를 가집니다. 전통적인 프로세스 마이닝에서는 각 이벤트가 정확히 하나의 케이스를 참조해야 합니다. 케이스는 케이스 ID로 식별되는 프로세스 인스턴스입니다. 객체 중심 프로세스 마이닝은 이를 일반화하여, 하나의 이벤트가 여러 객체를 참조할 수 있도록 합니다.

이러한 데이터를 수집하는 구식 방법은 이벤트 로그를 하나씩 반복적으로 내보내서 프로세스 마이닝 도구로 가져오는 것이었습니다. 가장 발전된 프로세스 마이닝은 실시간 데이터 수집을 사용합니다.

프로세스 마이닝 도구나 플랫폼은 어떤 출처에서든 프로세스 데이터를 가져올 수 있어야 합니다. 온프레미스 데이터, 클라우드 기반의 기업 자원 계획(ERP) 및 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 데이터 웨어하우스 및 기타 여러 출처와 연결될 수 있어야 합니다.

플랫폼은 추출 및 수집 과정을 최대한 원활하고 간단하게 만들어야 하며, 추출을 맞춤화할 수 있는 방법도 포함해야 합니다. 또한, 태스크 마이닝 기능도 포함되어야 하며, 디지털 시스템에서 추적되지 않는 데스크탑 활동의 프로세스 데이터를 통합할 수 있어야 합니다.

프로세스 분석하기

프로세스 마이닝, 특히 객체 중심 프로세스 마이닝(OCPM)은 수집된 모든 데이터가 표준화되고 그래프로 변환될 때 가장 효과적으로 작동합니다. Celonis는 이를 프로세스 인텔리전스 그래프라고 부르며, 비즈니스가 어떻게 운영되는지 시스템에 구애받지 않는 시각화를 제공합니다. 이는 비즈니스 객체와 이벤트로 구축됩니다.

이 그래프는 프로세스의 시작부터 끝까지 각 객체가 취한 모든 단계를 따라가는 종단 간 시각화입니다. 이러한 모든 경로가 하나의 시각화로 결합되며, 이를 디지털 트윈이라고 부르는 사람들도 있습니다.

A에서 B로 가는 방법은 여러 가지가 있다는 점을 기억하세요. 대부분의 발자국은 각 케이스에 대해 거의 동일한 위치에 있지만, 때때로 경로가 왼쪽이나 오른쪽으로 약간 벗어나기도 합니다.

기술적인 내용

프로세스 마이닝에서 시작부터 끝까지 약간 다른 경로는 **변형(variants)**으로 알려져 있습니다. 프로세스 맵에 수백 가지 또는 수천 가지의 변형이 나타날 수 있습니다. 표준 또는 승인된 경로를 따르지 않는 것들은 **이탈(deviations)**로 알려져 있습니다.

프로세스 마이닝으로부터 가치를 얻기 위한 첫 번째 단계는 프로세스 분석 단계입니다. 프로세스 마이닝 솔루션은 프로세스 흐름을 시각화하고 검증하며, 시스템 내에서 여러 객체와 이벤트가 어떻게 상호작용하는지를 보여주고, 프로세스 내외의 가치 기회를 향한 방향을 제시합니다.

프로세스 분석은 프로세스 비효율성의 근본 원인을 파악하고, 그것들이 주요 성과 지표에 어떤 영향을 미치는지를 정량화하는 곳입니다. 분석 단계에서 던져지는 질문은 다음과 같습니다:

• 프로세스에서 병목 현상이 발생하는 곳과 지연을 유발하는 원인은 무엇인가요?
• 어떤 자원이 과부하되었나요?
• 어떤 활동이 가장 자주 건너뛰어집니까?
• 어떤 자원이 이탈을 만듭니까?

프로세스 마이닝 솔루션의 대시보드는 당신이 알지 못했던 변형을 찾아낼 수 있어야 합니다. 이는 엄청나게 강력한 도구이지만, 사실 시작에 불과합니다. 문제를 발견하는 것과 솔루션을 찾아내는 것은 다르기 때문에, 솔루션을 발견하는 것이 더욱 중요합니다.

최고의 프로세스 마이닝 솔루션은 알고리즘, 전문가의 통찰력, 기계 학습, 그리고 이를 위해 구축된 대형 언어 모델을 기반으로 무엇을 수정해야 할지에 대한 권장 사항을 제공합니다. 오늘날의 인공지능은 자연어 요청을 프로세스 통찰로 전환하고, 문제를 해결하려는 과정에서 근본 원인에 대한 완전한 이해를 바탕으로 솔루션을 도출할 수 있습니다.

기억하세요

실제 프로세스 데이터에서 얻은 프로세스 인텔리전스는 AI 기능과 연결되어 가치 기회를 찾아내고, 이를 실현하는 경로를 그릴 수 있습니다.

프로세스 인텔리전스는 문제를 해결하는 것뿐만 아니라, 문제를 예방하고 문제 발생 시나리오에 대비하는 것까지 포함합니다. 프로세스에 대한 진정한 인사이트는 시뮬레이션을 가능하게 해줍니다.

프로세스 개선

프로세스 마이닝은 기존 문제를 해결하는 방법일 뿐만 아니라, 프로세스 개선을 통해 새로운 가치를 창출하고, 기존 도구와 시스템에 통찰력과 기능을 추가하는 방법이기도 합니다.

프로세스 마이닝 솔루션을 사용하여 자동화를 촉발하십시오. 이는 시스템 연결을 용이하게 하고 더 나은 워크플로우를 구축할 수 있어야 하며, 빠르게 가치를 추가할 수 있는 맞춤형 애플리케이션을 제공해야 합니다.

한편, 인공지능(AI)은 자동화가 그 잠재력을 충분히 발휘하도록 돕습니다. 고급 AI는 프로세스 데이터를 분석하고, 이를 프로세스 지식과 연관시켜 단순한 규칙 기반 자동화 시스템을 개선할 수 있습니다.

또한, 프로세스 마이닝을 통해 프로세스 인텔리전스를 축적하면서, 다양한 차원에서 프로세스 성과를 비교할 수 있습니다. 이는 우수한 성과자를 파악하거나 문제 있는 패턴을 식별하는 데 도움이 되며, 궁극적으로 교훈과 모범 사례를 다른 곳에 적용할 수 있게 합니다 — 예를 들어, 팀, 비즈니스 부서 또는 지역에 걸쳐서 말이죠.

프로세스 모니터링

세상의 모든 통찰력도 완전히 구현되고 준수되지 않으면 아무 의미가 없습니다. 프로세스 마이닝의 다음 단계는 성과를 추적하고 최적화된 프로세스를 준수하기 위해 모니터링하는 것입니다. 앞으로도 프로세스에 대한 통찰력을 유지하는 방법입니다.

프로세스 마이닝 이니셔티브는 이상적인 경로를 식별하고 설정해야 하며, 이를 통해 당신이 그 경로를 유지하고 있는지 확인해야 합니다. 이는 마치 실행 중인 실시간 프로세스의 시각화 위에 목표 프로세스의 스텐실을 겹쳐놓는 것과 같습니다. 즉시, 이탈을 보고 그 근본 원인을 파악할 수 있습니다.

이는 중요한 정보이지만, 훌륭한 모니터링 기능에는 더 많은 가치가 있습니다. 모든 사람이 그 가치를 진정으로 인식할 수 있을 때 프로세스 개선이 가장 효과적이며, 솔루션은 이를 실제 수치로 명확하게 보여줄 수 있어야 합니다.

Celonis의 Transformation Hub를 예로 들어보겠습니다. 이 도구는 프로세스 마이닝을 통해 얼마나 많은 가치를 창출했는지를 정확히 합산하는 가치 보고서를 작성할 수 있습니다. 또한 프로세스 마이닝이 발견한 새로운 기회를 통해 아직 실현되지 않은 가치를 더해줍니다.

프로세스 관리

프로세스 마이닝은 프로세스가 어떻게 작동하는지(혹은 작동하지 않는지)와 이를 어떻게 훨씬 더 나은 방향으로 개선할 수 있을지를 보여주는 귀중한 창입니다. 가장 이상적인 상황은 이러한 통찰과 개선을 전체 프로세스 관리에 완벽하게 통합할 수 있는 능력입니다.

프로세스 관리는 프로세스 설계 및 관리 기능을 하나의 강력한 플랫폼으로 구축하는 것입니다. 이를 위해서는 기업의 자체적인 지식과 데이터를 플랫폼에 통합하여 프로세스 관계를 결정하고, 조직 구조, 기업 아키텍처, 그리고 프로세스가 고객 경험에 미치는 영향을 깊이 이해해야 합니다.

이 포괄적인 프로세스 관리는 팀, 시스템, 프로세스, 정책이 포함된 전체 기업 지도를 구축하는 것을 포함합니다. 또한 규제 및 준수 문서도 고려해야 하며, 이는 프로세스를 설계하는 데 도움이 됩니다.

전사적 프로세스 관리가 이루어지면, 모든 직원은 자신만의 맞춤형 프로세스 저장소를 갖게 되며, 그것이 운영에 어떻게 맞물리는지를 이해할 수 있습니다. 이는 직원들이 자신에게 영향을 미치는 단계를 이해하는 데 도움이 되며, 특히 신규 입사자 교육 시 매우 가치가 있습니다.

제3장: 프로세스 마이닝의 최대 활용

프로세스 마이닝의 통찰력이 아무리 강력하더라도, 그것이 비즈니스 운영 방식에 영향을 미칠 때만 진정한 가치를 발휘합니다. 이 장에서는 프로세스 마이닝이 비즈니스를 운영하는 더 큰 그림에 어떻게 맞춰지는지 설명합니다. 또한 통찰력이 비즈니스 성과를 실제로 개선하는 방법과, 인공지능 및 기계 학습이 변화를 지속하는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줍니다. 마지막으로 프로세스 인텔리전스 플랫폼을 채택함으로써 이러한 모든 기능을 결합하여 최대의 영향을 끼칠 수 있는 방법을 설명합니다.

통찰력을 자동화로 전환하기

자동화는 확실히 프로세스 개선과 기업 생산성의 성배처럼 보입니다. 인적 자본이 기업의 가장 큰 비용 중 하나임을 고려할 때, 프로세스 워크플로우 내에서 인간의 노력을 줄일 수 있는 모든 방법은 흥미로운 기회가 될 것입니다.

일부 사람들은 이것이 인력을 줄이는 방법이라고 생각할 수 있지만, 반드시 그것이 핵심은 아닙니다. 자동화와 관련해서는 대부분의 기업이 우선적으로 추구하는 것은 직원들의 업무를 강화하여 생산성을 높이는 것입니다. 실제로 Celonis가 수행한 연구에 따르면, 응답자들이 프로세스 개선에서 가장 중요한 목표로 삼은 것은 "비용 절감"이 아니라 "생산성 향상"이었습니다.

자동화가 직원들이 더 많은 일을 할 수 있도록 돕는 한 가지 방법은 프로세스를 완료하는 데 걸리는 시간을 줄이는 것입니다. 폐기물 감소, 품질 향상, 비용 절감과 같은 다른 주요 지표 역시 자동화를 통해 잘 수행된다면 크게 향상될 수 있습니다.

모든 것이 훌륭해 보이지만, 현실은 대부분의 기업들이 프로세스 자동화에 있어 아직 갈 길이 멀다는 것입니다. 다양한 연구에 따르면 대부분의 기업들이 프로세스 자동화를 진행 중이지만, 만족할 만큼 성공한 기업은 소수에 불과합니다.

자동화가 기대에 부응하지 못한 큰 이유 중 하나는 많은 기업들이 "자동화 블라인드" 상태에 빠졌기 때문입니다. 기업 시스템은 너무 복잡하고 분산되어 있어, 프로세스 중 어느 부분이 자동화에 적합한지 파악하는 것이 어렵습니다.

이와 마찬가지로, 최적의 자동화 방법을 아는 것 또한 어렵습니다. 자동화는 폐기물 감소 및 효율성 향상에 도움이 될 수 있지만, 항상 그런 것은 아닙니다. 잘못되거나 비효율적인 프로세스를 자동화하면, 결국 나쁜 것을 더 빠르게 하는 방법을 찾은 것에 불과합니다. 그리고 시스템에 자동화를 강하게 코딩하면, 프로세스가 변경될 때마다 다시 코딩해야 할 수도 있습니다.

이는 **로봇 프로세스 자동화(RPA)**와 같은 특정 유형의 자동화에서 흔히 발생하는 함정입니다. RPA 봇은 단순한 데이터 입력 작업을 자동화하는 데는 뛰어나지만, 지능이나 유연성이 높지 않기 때문에 프로세스의 다른 상황이 바뀔 때 RPA 자동화가 그에 맞게 변경되지 않는 경우가 많습니다. 이것은 문제를 일으킵니다. Celonis가 2023년에 발표한 프로세스 최적화 보고서에 따르면, 기업의 58%가 RPA를 사용하여 프로세스를 지원하고 있지만, 이러한 기업들은 "먼저 자동화하고, 나중에 질문하라"는 접근 방식을 피해야 합니다. 사실, 그들은 정확히 그 반대로 해야 합니다. 자동화는 프로세스 개선의 첫 단계가 되어서는 안 됩니다. 프로세스 마이닝을 통해 프로세스를 이해한 후에만 자동화를 도입해야 합니다.

팁

인공지능(AI)과 기계 학습(ML) 기술은 올바른 방법으로 자동화를 구현하고, 변화가 더 원활하게 이루어지도록 할 수 있는 큰 가능성을 제공합니다. 실제로, 맥킨지 연구에 따르면 생성형 AI 도구는 향후 몇 년 동안 많은 자동화를 도입할 것이며, 2030년까지 미국 노동 시장에서 최대 1,200만 명의 직업 변화를 일으킬 것으로 예측되었습니다. 그러나 기업들은 SAP, 오라클, 세일즈포스와 같은 시스템에 저장된 정보를 맥락화할 방법이 없어서 AI를 기업 환경에서 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이때 프로세스 인텔리전스 플랫폼이 매우 유용하게 작용합니다. 프로세스 데이터를 AI와 연결하여 기술의 놀라운 발전을 실제로 활용할 수 있게 도와줍니다.

이 플랫폼의 기능은 예측 AI와 생성형 AI 모두에 의해 지원됩니다:

• 예측 AI는 과거 데이터를 학습하고 이를 사용하여 미래 이벤트의 발생 가능성을 예측합니다. 프로세스 마이닝은 이 유형의 AI를 사용하여 프로세스 문제를 예상하고 방지하며, 발생한 문제의 근본 원인을 찾습니다.
• 생성형 AI는 자연어 처리 및 생성 기능을 통해 프로세스 마이닝 솔루션이 인간과 더 쉽게, 더 효율적으로 상호작용할 수 있도록 도와줍니다. 적절한 플랫폼을 사용하면 "운영 자본 개선을 위한 세 가지 권장 사항을 제시해 주세요"와 같은 요청을 할 수 있으며, 필요한 답변을 바로 얻을 수 있습니다. 이렇게 해서 GenAI는 프로세스 마이닝의 힘을 반드시 전문가가 아닌 많은 팀 구성원에게 제공합니다.

자동화 전에 프로세스 마이닝을 시작하면 두 가지 큰 이점을 얻게 됩니다. 첫째, 자동화가 항상 정답은 아니라는 점을 염두에 두고 문제를 해결할 적절한 방법을 찾는 데 도움이 됩니다. 둘째, 자동화가 훌륭하게 작동할 프로세스의 일부를 파악하는 데 도움이 됩니다.

간단히 말해, 프로세스 마이닝과 자동화는 땅콩버터와 젤리 또는 딸기와 초콜릿처럼 잘 어울립니다. 두 요소가 합쳐질 때 그 가치는 개별 구성 요소보다 훨씬 큽니다. 자동화를 위한 자동화는 그다지 가치가 없지만, 프로세스 마이닝 통찰력도 이를 완전히 실행하지 않으면 별로 가치가 없습니다.

그 성가신 TV 광고처럼 "하지만 기다려, 더 있어요!"라는 말처럼, 프로세스 마이닝은 중요한 통찰력뿐만 아니라 매우 가치 있는 감독 기능도 추가할 수 있습니다. 프로세스 마이닝이 자동화의 창조뿐만 아니라 그 실행을 모니터링하여 지속적으로 개선하는 데 도움을 줄 때 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. AI와 기계 학습 기반의 자동화가 이 게임의 판도를 바꿀 수 있는 이유가 바로 여기에 있습니다. 이는 시간이 지나면서 적응하고 학습할 수 있는 유연한 시스템을 제공합니다.

프로세스 인텔리전스 달성하기

프로세스 마이닝이 실제로 비즈니스 운영 전반에서 어떤 차이를 만들 수 있는지 잘 이해하려면, 프로세스 인텔리전스 플랫폼의 일부로서 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보는 것이 도움이 됩니다.

객체 중심 프로세스 마이닝은 비즈니스 프로세스에 대한 매우 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 종류의 통찰력은 매우 중요하기 때문에, Celonis는 이를 프로세스 인텔리전스 플랫폼이라고 부릅니다. 그리고 그 기술이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 예시를 제공하여 이를 실무에서 볼 수 있도록 할 것입니다.

이 플랫폼은 여러 기술을 결합합니다. 회사 전반의 다양한 시스템에서 데이터를 수집하고, 프로세스 마이닝의 이점을 활용하며, 태스크 마이닝과 프로세스 모델링, 기계 학습, 인공지능을 접목합니다. Celonis의 경우, 이러한 지혜는 수천 건의 구현 사례에서 얻은 학습으로 강화된 프로세스 개선 지식으로 완성됩니다.

Celonis 플랫폼은 객체 중심 이벤트 데이터와 프로세스 지식으로 구성된 프로세스 인텔리전스 그래프에 의해 구동됩니다. 모든 회사는 자체 프로세스 인텔리전스 그래프를 생성하며, 이를 통해 객체와 이벤트가 어떻게 상호작용하는지, 프로세스가 어떻게 상호 연결되는지, 그리고 비즈니스 운영을 개선할 수 있는 방법을 이해하는 데 도움을 줍니다.

제4장: 프로세스 마이닝의 실제 적용

프로세스 마이닝은 확실히 환상적인 개념처럼 들립니다. 하지만 실제로 그것이 당신의 조직이 모든 목표에서 더 나아지도록 어떻게 도울 수 있을까요? 이 장에서는 프로세스 마이닝, 지능형 분석, 그리고 프로세스 마이닝 구현에서 비롯된 운영 개선을 통해 무엇을 달성할 수 있는지 다양한 사용 사례를 탐구합니다.

핵심 기능 개선하기

많은 사람들처럼 당신도 현재 사용 가능한 도구로 프로세스를 관리하는 데 익숙해졌고, 이를 개선하려고 노력하고 있을 것입니다. 경우에 따라 그것은 스프레드시트 소프트웨어나 프레젠테이션 앱, 또는 다이어그램 도구를 사용하여 프로세스를 매핑하고 캡처하는 것을 의미합니다.

그러나 이러한 오래된 프로세스 개선 접근 방식은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다. 매핑을 위한 정보를 캡처하는 것만으로도 회의, 작업 세션 또는 인터뷰에 많은 사람들이 모이게 됩니다. 그들은 머리를 긁적이며 기억을 더듬습니다...

기억하세요

프로세스 마이닝은 진정한 게임 체인저입니다. 많은 수작업을 대체하고, 주관성을 제거하며, 거래 시스템에서 직접 통찰력 있는 정보를 얻습니다.

1/ Order-to-Cash 사용 사례

Order-to-Cash 프로세스를 제대로 관리하는 것은 조직의 성공에 절대적으로 중요합니다. 이 운영 퍼즐의 많은 부분과 마찬가지로, 이 프로세스는 많은 다른 부분과 연결됩니다. Order-to-Cash는 주문 관리 및 미수금 관리와 관련이 있지만, 판매, 재무, 공급망 운영과도 깊이 통합되어 있습니다. 다양한 객체들이 여기서 움직이고 있습니다.

주문 관리 개선하기

프로세스 마이닝이 주문 관리를 어떻게 도울 수 있는지 살펴보겠습니다. 여기에는 문제가 흔히 발생하는 몇 가지 주요 성과 지표(KPI) 영역이 있으며, 문제가 발생하는 이유와 프로세스 마이닝이 문제를 해결하는 방법에 대한 몇 가지 생각이 포함되어 있습니다.

재고 관리

목표는 재고를 가능한 한 낮게 유지하면서도 생산 및 주문 이행에 필요한 모든 사항을 충실히 지원하는 것입니다. 프로세스 마이닝을 통해 공급 납품 지연, 리드 타임 약점과 같은 패턴을 식별하고, 수요 변화에 따라 재주문 지점을 업데이트하는 데 필요한 가시성과 통찰력을 얻을 수 있습니다.

정시 배송

프로세스 마이닝은 신용 확인 과정에서 지연을 식별할 수 있습니다. 이 과정이 너무 오래 걸려 주문 처리를 지연시키고 있을 수 있습니다. 심지어 신용 기록이 좋은 고객조차 신용 승인 때문에 주문이 지연될 수 있다는 사실을 발견할 수 있습니다.

프로세스 마이닝 위에 기계 학습을 추가하면, 어떤 고객이 제때 지불할 가능성이 높은지 예측할 수 있습니다. 이러한 신뢰할 수 있는 고객의 경우, 신용 확인을 생략하고 며칠 안에 주문을 처리할 수 있습니다.

주문당 비용

프로세스 마이닝은 잘못된 가격 정보로 인해 발생한 많은 수작업 재작업을 찾아낼 수 있습니다. 이러한 재작업은 주문당 비용을 증가시킵니다. 더 깊이 조사해보면, 일부 마스터 데이터가 오래되었음을 알 수 있습니다.

이 문제에 대한 해결책도 있습니다. 프로세스 마이닝은 계약 가격의 불일치를 찾아내어, 수동 또는 자동으로 올바른 계약에 따라 가격을 수정할 수 있습니다.

순추천지수 (NPS)

이 지표는 고객으로부터 긍정적인 입소문을 얻는 것이기 때문에 매우 중요합니다. 하지만 고객이 주문 확인서에서 배송 날짜를 받았는데, 이후에 그 날짜가 변경된다면, 그리 긍정적이지 않을 것입니다.

프로세스 마이닝 탐사에서 이 문제가 확인되면, 플랫폼은 솔루션을 제공해야 합니다. 일반적으로 배송 날짜는 표준 리드 타임을 기준으로 하지만, 공급망 문제로 인해 이러한 기준을 충족하지 못할 수 있습니다. 프로세스 인텔리전스 플랫폼은 공급망 문제의 영향을 받을 가능성이 있는 영역을 식별하고, 자동으로 더 현실적인 배송 날짜를 제공하거나, 주문을 관리자에게 escalates하여 신속하게 처리할 방법을 찾도록 할 수 있어야 합니다.

미수금 수정

이제 미수금 관리에서 발생할 수 있는 유사한 문제들을 살펴보겠습니다. 여기에는 문제가 발생할 수 있는 몇 가지 일반적인 성과 지표(KPI)가 있으며, 프로세스 마이닝이 그 문제의 근본 원인을 발견하여 해결할 수 있는 방법을 제시합니다.

매출 채권 회수 기간 (DSO)

고객이 지불을 늦게 하고 있습니다. 하지만 왜 그럴까요? 프로세스 마이닝은 위험한 지불을 제때 식별하지 못하는 문제를 찾아냅니다.

프로세스 마이닝을 통해 발견된 해결책은, 지불이 늦어질 가능성이 높은 고위험 고객을 자동으로 식별하는 것입니다. 특히 문제가 될 수 있는 고객은 지원 팀에 escalates되고, 고객 관계 관리(CRM) 시스템에 정보가 플래그되어 팀이 상황을 처리하고 지불이 심각하게 지연되기 전에 조치를 취할 수 있습니다.

송장 발행 시간

송장을 먼저 보내지 않으면 지불을 받을 수 없습니다. 프로세스 마이닝은 송장을 작성하고 발송하는 데 너무 오랜 시간이 걸린다는 것을 자주 발견합니다.

이것은 자동화가 필요한 작업입니다. 프로세스 마이닝 분석에서는 배송 후 가능한 한 빨리 송장이 작성되지 않는다는 것을 발견합니다. 해결책은 상품 배송 후 24시간 이내에 자동으로 송장 작성이 트리거되도록 하는 것입니다.

완벽한 송장 비율

송장에 잘못된 청구 주소나 고객 식별 정보와 같은 오류가 있으면 지불받지 못할 수도 있습니다. 프로세스 마이닝은 잘못된 마스터 데이터를 사용한 송장을 식별하는 데 도움을 줍니다.

그 후, 프로세스 인텔리전스 플랫폼은 계약 및 이력 데이터를 자동으로 검토하여 마스터 데이터의 적절한 업데이트를 권장할 수 있습니다. 플랫폼은 마스터 데이터 팀에 알리거나, 신뢰 수준이 충분히 높다고 판단되면 송장을 자동으로 수정할 수 있습니다.

2/ 구매에서 지불까지의 사용 사례

물건을 판매하거나 서비스를 제공하려면 먼저 물건을 획득해야 하므로, 구매에서 지불까지의 프로세스가 원활하게 진행되도록 하는 것이 매우 중요합니다.

이 퍼즐의 두 가지 주요 부분은 구매와 계정 지불입니다.

구매 개선

여기서는 Celonis Process Intelligence와 같은 플랫폼의 마법을 통해 가장 중요한 구매 KPI에 집중하는 방법을 살펴보겠습니다.

시간 요구 사항 처리

팀은 무언가를 요청할 수 있지만, 구매 프로세스는 시작부터 지연될 수 있습니다. 흔한 문제는 …프로세스 마이닝이 찾아낼 수 있는 문제 중 하나는 많은 양의 자유 텍스트 구매 요청입니다. 이는 구매 요청자가 사전 협상된 계약 조건이 있는 표준 공급업체를 선택하는 대신 수동으로 요청을 생성할 때 발생합니다.

이 프로세스 마이닝 연습에서 도출된 해결책은 자유 텍스트 구매 요청을 자동으로 구매 주문서(PO)로 변환할 수 있는 기계 학습 모델입니다. 또는 요청자가 표준을 벗어나지 않고 기존 카탈로그에서 동일한 항목을 선택하도록 추천할 수 있습니다.

인바운드 정시 납품률

주문이 처리되면 이제 공급업체가 제시간에 납품할 수 있을지에 달려 있습니다. 그동안 물품이 도착할 시기를 계획합니다. 프로세스 마이닝은 공급업체의 납품이 예상보다 자주 지연된다는 사실을 발견합니다. 그러나 왜 그런 일이 발생하며, 무엇을 할 수 있을까요?

분석 결과, 내부 계획 매개변수와 관련된 마스터 데이터가 올바르지 않아 비현실적인 가정을 하게 만들 수 있습니다. 프로세스 인텔리전스 플랫폼은 이러한 잘못된 매개변수를 수정하여 현실을 반영할 수 있습니다. 또는 이 플랫폼이 계획 팀에게 아직 인식하지 못한 시스템 문제를 알릴 수 있습니다. 어느 쪽이든, 갑작스러운 문제에 덜 놀라게 될 것입니다.

관리하의 지출

관리하의 지출 반대는 무분별한 구매입니다. 너무 많은 사람들이 현명하게 쇼핑하고 있는지 확인하기 위해 누군가의 감시 없이 쇼핑을 하고 있습니다. KPI는 이것이 문제라는 것을 나타낼 수 있지만, 왜 그런 일이 발생하는지 알아내려면 좋은 프로세스 마이닝이 필요합니다.

아마도 구매 요청자가 구매 속도를 높이려고 하거나 선호 공급업체에서 구매하려고 시도하고 있을 수 있습니다. 따라서 그들은 내부 프로세스를 우회하려고 할 수 있습니다. 이러한 관리되지 않은 지출은 비용이 많이 들 수 있습니다. 프로세스 인텔리전스 플랫폼은 반복적인 문제를 일으키는 범주 관리자들이 사건을 등록하고 항목을 플래그하고, 더 많은 조달 비용이 관리하에 있게 할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

미지급금 관리 개선

이것은 매우 중요한 기능입니다. 앞서 설명했듯이, 미지급금(AP) 부서는 잠재적으로 상충하는 이익을 잘 관리해야 합니다. 한편으로는 공급업체와의 긍정적인 관계를 유지하기 위해 제때에 지불해야 하지만, 너무 일찍 지불하면 운전 자본이 불필요하게 소모될 수 있습니다. 프로세스 마이닝이 도울 수 있는 몇 가지 주요 성과 지표(KPI)를 살펴보겠습니다.

미지급금 지출 기간

프로세스 마이닝은 결제가 필요 이상으로 일찍 이루어지는지를 보여줍니다. 송장이 만기일 전에 게시되고, 결제 처리에서 너무 일찍 처리된 송장이 포함되어 이러한 문제가 발생할 수 있음을 발견할 수 있습니다.

프로세스 인텔리전스 플랫폼은 계약된 결제 조건을 자동으로 확인하고 적용하여 송장이 필요 이상으로 일찍 게시되지 않도록 도울 수 있습니다. 또한, 차이를 공급업체에 알릴 수 있어 관계를 원활하게 유지할 수 있습니다.

정시 결제율

이 경우, KPI는 너무 많은 송장이 늦게 지불되고 있음을 보여줍니다. 문제는 왜일까요? 프로세스 마이닝은 가격 변동이 문제를 늦추고 있다는 것을 발견합니다. 공급업체는 송장을 발행할 때 구식 가격을 사용할 수 있으며, 그로 인해 문제를 해결하는 데 추가 처리 시간이 소요됩니다.

적절한 플랫폼을 사용하면 계약된 가격을 자동으로 확인하고 적용할 수 있습니다. 공급업체가 잘못된 송장을 발행한 경우, 플랫폼이 자동으로 이를 알리고 미래의 문제를 예방하며, 관련 당사자들을 정보를 공유하는 루프에 포함시킬 수 있습니다.

비접촉 송장율

인간의 개입 없이 가능한 한 많은 송장이 원활하게 처리되기를 원하지만, KPI는 그렇지 않다는 것을 보여줍니다. 프로세스 마이닝은 마스터 데이터 문제나 공급업체의 오류로 인해 잘못되거나 누락된 필드가 자주 발생한다는 것을 발견합니다.

3/ 백오피스 및 IT 사용 사례

IT 팀은 프로세스 마이닝에 대한 자신만의 유용한 사용 사례를 가지고 있습니다.

시스템 마이그레이션

IT 팀은 시스템 마이그레이션을 시작할 때 시간과 예산을 맞추고 싶어 하지만, 프로세스 매핑이 수동으로 이루어질 때는 어려움이 있습니다. 핏갭 분석은 주관적이며, 사용자 수용이 부진할 수 있습니다. 프로세스 마이닝은 실제로 IT 시스템에서 발생하는 모든 프로세스의 변형을 시각화하여 객관적인 종단 간 프로세스 맵을 자동으로 생성할 수 있습니다.

이 데이터를 통해 플랫폼은 현재 상태와 목표 상태를 비교하고, 차이점을 분석하여 그 이유를 파악할 수 있습니다. 평가할 핏갭 델타의 순위 목록을 생성할 수 있습니다. 이 솔루션은 기능의 미사용도 감지하여, 어떤 것을 마이그레이션하고 어떤 것을 제외할지 평가할 수 있도록 도와줍니다. 이와 같은 방식으로 객체 중심 프로세스 마이닝은 비용과 범위를 제어하고, 위험과 혼란을 최소화할 수 있습니다. 또한 종단 간 테스트, 모니터링에 사용하여 마이그레이션 후 사용자 수용을 개선하고, 비즈니스 사례의 성공을 모니터링할 수 있습니다.

IT 서비스 관리

IT 팀은 서비스 티켓 처리에 많은 시간을 할애하며, 서비스 대상 고객은 가능한 한 빨리 이러한 티켓이 처리되기를 원합니다. 프로세스 마이닝은 IT 서비스 관리 내에서 발생하는 지연 문제를 찾아내고, 이에 대해 무엇을 해야 할지 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어, 프로세스 마이닝은 해결 프로세스에서 더 일찍 해결이 이루어지도록 하는 Shift Left가 유익할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. 여러 단계를 줄이고 첫 번째 접촉에서 티켓을 해결할 수 있는 방법을 찾아냅니다. 또한, IT 서비스 관리가 서비스 품질을 개선하여 실제 요구 사항과 일치하도록 도울 수 있으며, 단순한 환불로 충분한 영역을 식별할 수도 있습니다.

4/ 프론트 오피스 사용 사례

고객과의 상호작용은 성공에 매우 중요합니다 — 영업 과정에서뿐만 아니라 고객 서비스를 제공할 때도 마찬가지입니다. 프로세스 마이닝이 올바른 이유로 상호작용을 기억에 남게 하는 방법을 알아보겠습니다.

영업 기회 관리

거래를 성사시키는 것이 영업 사원들이 매일 목표로 하는 것이지만, 그들이 항상 최선을 다하지는 않을 수 있습니다. 프로세스 마이닝은 여러 가지 방법으로 영업 기회 관리를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

프로세스 인텔리전스 플랫폼의 일부로서 머신 러닝 및 인공지능은 영업 사원에게 가장 성사 가능성이 높은 기회를 지적할 수 있습니다. 올바른 솔루션은 파이프라인 갭을 해소하고 파이프라인 진행을 가속화하는 조치를 강조할 수 있습니다.

이 플랫폼은 또한 견적 과정에서 수동 단계를 제거하여 판매 주기를 단축할 수 있습니다. 그리고 더 나은 데이터를 활용하여 더 정확한 예측을 할 수 있게 합니다.

고객 서비스

고객 서비스가 더 좋을수록 고객이 더 많은 구매를 위해 다시 돌아올 가능성이 높아지며, 다른 사람에게도 귀사를 추천할 확률이 높아집니다. 프로세스 인텔리전스 플랫폼은 거래 시스템을 점검하여 해결 시간이 불필요하게 지연되고 있는 곳을 찾아냅니다.

어떤 서비스 케이스 속성이 가장 큰 지연과 연결되어 있는지, 여러 에이전트가 문제를 처리할 수 있는지, 또는 셀프 서비스 솔루션이 실패하고 있는 곳을 파악할 수 있습니다. 셀프 서비스를 개선하면 에이전트의 시간을 절약할 수 있고, 고객이 더 행복해집니다. 그리고 행복한 고객은 더 높은 순 추천자 지수를 의미합니다.

산업별 사용 사례

프로세스 마이닝의 장점은 거의 모든 비즈니스에 필수적인 것으로 간주되는 프로세스뿐만 아니라, 모든 프로세스에 적용될 수 있다는 점입니다. 프로세스 마이닝은 산업별 프로세스를 개선하는 데 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다.

은행에서는 프로세스 마이닝을 통해 "고객 알기" 프로세스에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 프로세스가 실제로 어떻게 작동하는지 파악함으로써, 팀은 운영 비용을 절감하는 동시에 고객 경험을 개선하고 자금 세탁 방지 규정을 준수할 수 있습니다.

에너지 산업에서는 시스템 간 가시성을 기반으로 하는 간소화된 플랜트 유지보수 덕분에 프로세스 마이닝이 신뢰할 수 있는 생산을 보장할 수 있으며, 마스터 데이터 정확도 개선 및 지능형 우선 순위 설정을 통해 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.

헬스케어에서는 프로세스 마이닝이 환자와 의료 전문가 모두에게 많은 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, "노쇼" 예약을 유발하는 패턴을 밝혀낼 수 있습니다. 근본 원인을 이해하면, 팀은 커뮤니케이션의 적시성을 변경하여 참석률을 높이고 시간 낭비를 방지하며 모든 사람의 경험을 개선할 수 있습니다.

전략적 이니셔티브 지원

앞서 설명한 특정 사례를 넘어, 많은 조직은 광범위한 이니셔티브를 지원하기 위한 전략적 솔루션으로서 프로세스 마이닝의 가치를 인식하고 있습니다. 많은 회사가 디지털 전환 및 지속 가능성과 같은 기업 전체 이니셔티브를 설정했으며, 프로세스 마이닝이 이러한 노력에 어떻게 기여할 수 있는지 알게 되면 놀랄 수 있습니다.

디지털 전환

오늘날 대부분의 기업은 디지털 전환의 중요성을 무시할 수 없습니다. 경쟁이 치열한 세상에서 시장에서 최고의 제품을 보유하는 것이 이야기의 일부일 뿐입니다. 경쟁업체와의 거래가 더 쉽거나 더 빠르다면, 당신은 밀려날 수도 있습니다.

기억하세요

디지털 전환은 프로세스를 개선하는 것이므로 프로세스를 이해하지 않고는 목표를 달성할 수 없습니다. 프로세스 마이닝은 현재 상태에 대한 가시성을 제공하여 어디에 있는지 명확히 파악할 수 있도록 도와줍니다.

이러한 현재 상태에 대한 이해는 디지털 전환의 비즈니스 사례를 구축하는 데 필수적입니다. 이 이해는 디지털 전환 성공 여부를 평가할 수 있는 기준이 되며, 가장 효율적이고 효과적인 방식으로 전환을 위한 로드맵을 제공합니다.

지속 가능성 추구

많은 조직이 지속 가능성에 높은 우선순위를 두고 있으며, 실제로 기존 프로세스 내에서 시작하는 것이 좋습니다. 구매는 공급망 전반에 지속 가능한 관행이 필요하기 때문에 중요한 요소입니다.

데이터를 면밀히 따르지 않으면 목표를 달성할 수 없습니다. 다른 곳에서도 언급한 바와 같이, 프로세스 마이닝은 구매에서 중요한 역할을 할 수 있으며, 특히 지속 가능성 프로그램에서 식별된 올바른 공급업체로 지출이 집중되도록 보장하는 데 도움을 줍니다. 이 측면에서 중요한 것은 단순히 비용 통제를 넘어, 중요한 전략적 목표에 맞게 진행 중인지를 확인하는 것입니다.

올바른 플랫폼을 사용하면 구매 측면에서 관리되는 지속 가능한 지출을 늘리고, 물류, 창고 및 생산 프로세스에서 낭비를 최소화할 수 있습니다. 이제 전체 가치 사슬에 걸쳐 부정적인 환경 영향을 줄일 수 있습니다.

제5장: 프로세스 마이닝 시작하기

귀 조직이 아직 프로세스 마이닝의 혜택을 받고 있지 않다면, 지금이 시작할 적기입니다! 이 강력한 기술을 더 빨리 활용할수록 프로세스를 더 빨리 최대 잠재력으로 이동시킬 수 있습니다.

이 장에서는 이 경로를 따라 나아가기 위한 계획을 설명합니다. 전반적인 접근 방식에 대해 고려할 몇 가지 옵션이 있으며, 조직의 프로세스 성숙도를 스스로 평가하는 데서도 이익을 얻을 수 있습니다. 좋은 소식은, 이 여정을 혼자 시작할 필요는 없다는 것입니다 — 이 장에서는 공급업체를 선택할 때 도움을 받을 수 있는 조언을 제공합니다.

옵션 탐색

먼저 고려해야 할 것은 프로세스 마이닝 프로젝트의 성격입니다. 프로세스 마이닝을 채택하는 세 가지 기본 옵션이 있습니다:

• 독립형 프로세스 마이닝 프로젝트: 이는 본질적으로 발견에만 중점을 둔 접근 방식입니다. 프로세스 마이닝 탐사를 통해 데이터를 수집하고 통찰을 생성한 다음, 조직은 이 통찰을 바탕으로 해야 할 일을 결정합니다.
• 프로세스 마이닝 강화 접근 방식: 이 개념에서는 프로세스 마이닝 이니셔티브가 다른 이니셔티브와 밀접하게 연결됩니다. 예를 들어, 자동화는 몇 가지 통찰력을 행동으로 전환할 수 있습니다.
• 플랫폼 접근 방식: 이것은 가장 포괄적인 개념입니다. 프로세스 마이닝은 비즈니스 프로세스가 어떻게 상호 연결되고 비즈니스가 어떻게 운영되는지, 그리고 이를 더 잘 운영하는 방법을 알고 있는 더 넓은 플랫폼에 통합됩니다. 여러 부서와 프로세스에서 Celonis Process Intelligence를 채택하고 있는 회사들이 사용하는 접근 방식입니다.

연구에 따르면, 기업들은 더 복잡하고 정교한 옵션으로 이동하고 있습니다. 오늘날 프로세스 마이닝을 채택한 조직의 적어도 3분의 2가 강화 접근 방식 또는 플랫폼 접근 방식을 따르고 있습니다. 또한 한 번에 한 단계씩 진행할 수도 있습니다. 단일 프로세스로 소규모로 시작한 후, 노력을 다른 프로세스와 시스템으로 확장할 수 있습니다.

문제는 귀하의 조직에 가장 적합한 접근 방식이 무엇인가 하는 것입니다. 추가적인 통찰력을 얻기 위해 계속 읽어보십시오.

프로세스 성숙도 평가

배포 계획을 세우면서 중요한 고려 사항 중 하나는 귀하의 조직이 프로세스 성숙도에 있어 어디에 있는지에 대한 솔직한 평가입니다. 아래에 설명된 단계를 더 멀리 진행할수록 플랫폼 접근 방식에 대한 준비가 더 잘 되어 있습니다.

다음은 프로세스 성숙도의 네 가지 단계에 대한 상세한 설명입니다. 귀하의 목표는 현재 귀하의 조직이 어느 단계에 해당하는지 파악한 후, 조직, 프로세스, 기술 성숙도 수준에 맞는 배포를 선택하는 것입니다.

1단계: 프로세스 이해 개발

이 단계에서는 조직이 분산된 프로세스 지식을 가지고 있으며, 대부분 의견에 기반하고 있습니다.

이 시점에서 귀하는 화이트보드 세션을 진행하여 프로세스를 더 잘 이해하려고 할 수 있습니다. 수동으로 매핑을 하고 있을 수도 있습니다...

팁:
프로세스를 시작하는 것은 훌륭하지만, 아마도 그것이 상당히 느리고 지루하다고 느끼고 있을 것입니다. 프로세스를 완전히 조사할 때쯤에는 이미 다른 무언가로 진화했을 가능성이 큽니다. 핵심 성과 지표(KPI)에 관해서는 이미 가지고 있을 수 있지만, 이들은 종종 분산된 시스템에 분리되어 있습니다.

프로세스 성숙도에서 이 수준에 있는 기업에게 프로세스 마이닝이 어디에 맞는가요? 프로세스에 대한 더 큰 이해를 개발하는 데 매우 훌륭한 방법이며, 훨씬 빠르고 더 쉬워집니다.

2단계: 프로세스 표준화

설립된 프로세스 소유자들이 존재하고 있으며, 이 소유자들이 작업하고 있는 목표도 마련되어 있습니다. 사실, KPI는 종단 간 메트릭으로 통합되었으며, 더 통합된 보고 기능이 있습니다.

이 단계에서는 프로세스에 대한 보다 객관적인 관점에서 표준화의 이점을 얻고 있습니다. 이 단계에서 프로세스 마이닝을 구현하면 더 큰 표준화로 나아가는 길에 잘 맞게 될 것입니다.

3단계: 프로세스 최적화

결과는 실질적으로 이점을 보여주기 시작합니다. 프로세스 챔피언이 나타났습니다.

3단계에서는 조직이 프로세스별 최적화를 구현하고 있습니다. 기술적 관점에서 보면, 디지털 포인트 솔루션이 배치되고 통합되었습니다. 이 단계에서도 프로세스 마이닝은 큰 도움이 될 것이며, 더 큰 최적화를 계속해서 추진할 것입니다.

4단계: 혁신적인 프로세스 개선

가장 높은 성숙도 수준에 도달하면 통찰력과 혁신적인 행동 사이의 강력한 통합이 이루어집니다(오늘날 약 5%의 회사만이 여기에 도달했습니다). 이 단계에 도달하면 조직은 진정한 프로세스 인텔리전스를 수용하는 센터 오브 엑설런스 접근 방식을 구현한 것입니다.

프로세스 전반에 걸쳐 지능형 행동과 자동화의 혜택을 누리고 있습니다. 귀 조직은 점점 더 많은 엔터프라이즈 시스템을 추가했고, 이제 귀 조직의 기술에는 귀하의 프로세스와 팀, 그리고 신기술을 비즈니스에 연결하는 연결 조직이 포함되었습니다. 이제 KPI는 일상 비즈니스 운영의 중요한 부분으로 간주되는 메트릭으로 인식됩니다.

지원 요청

프로세스 마이닝은 가장 빠르게 성장하는 엔터프라이즈 소프트웨어 카테고리 중 하나입니다. 포춘 500대 기업의 절반 이상이 이미 이를 도입했으며, 비즈니스 성과와 높은 투자 수익률 측면에서 큰 혜택을 누리고 있습니다. 여러 공급업체들이 귀하의 여정을 돕기 위해 준비되어 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 어떻게 올바른 파트너를 선택할 수 있을까요?

먼저 잠재적인 공급업체에게 많은 질문을 하십시오. 최고의 가치를 얻기 위해 입증된 방법론이 필요하므로, 제안된 기술과 그 기능에 대해 완전히 이해해야 합니다. 각 공급업체의 실적, 특히 공급 방식이 얼마나 효과적으로 작동하는지, 다수의 소스 시스템에서 대규모 데이터 볼륨을 처리하는 기술 복잡성을 처리하는 능력에 대해 더 알고 싶을 것입니다.

공급업체의 혁신 로드맵에 대해 더 알아보세요. 귀하의 기술과 동일한 방향으로 나아가고 있는지, 그들의 제품이 앞서 언급한 최신 기능(특히 객체 중심 프로세스 마이닝, AI, 머신 러닝)을 포함하고 있는지 확인해야 합니다. 공급업체의 성공을 평가할 수 있도록 에코시스템을 잘 살펴보세요. 귀하의 요구 사항과 밀접하게 맞출 수 있는 파트너가 있는 성숙한 에코시스템에서 혜택을 얻을 수 있습니다.

올바른 질문을 하는 방법

이 모든 것을 염두에 두고, 다음은 물어볼 질문 목록입니다. (또한, 6장을 탐색하여 고려해야 할 기능에 대한 더 깊은 내용을 확인하십시오.)

기능 확인

• "귀하의 기술은 독립형 프로세스 마이닝 도구인가요? 아니면 자동화 기능도 제공하나요?"
• "실시간 데이터를 귀하의 플랫폼에 추출할 수 있나요? 이를 위해 제3자 ETL(추출, 변환, 로드)이 필요한가요?"
• "모든 이벤트와 객체를 단일 데이터 모델에 저장할 수 있나요, 아니면 각 프로세스 또는 질문에 대해 데이터를 추출해야 하나요?"

실적 평가

• "일반적인 배포 시간은 얼마인가요?"
• "우리의 사용 사례와 일치하는 패키지 소프트웨어를 제공하나요?"
• "참조 고객의 사례를 공유해 주세요 — 유사한 기술 복잡성을 가진 유사한 업계의 기업들입니다."

혁신에 대한 질문

• "귀사의 제품 로드맵은 무엇인가요? 제품이 발전함에 따라, 우리 기업이 어떤 새로운 기능을 누릴 수 있나요?"
• "기계 학습이 어떻게 사용될지에 대한 구체적인 예를 제공해 주실 수 있나요?"

에코시스템 탐색

• "귀하의 솔루션 에코시스템은 얼마나 광범위한가요? 파트너가 우리를 대신해 솔루션을 배포할 수 있나요?"
• "귀하의 클라우드 보안 인증은 무엇인가요?"
• "데이터 거버넌스는 어떻게 구성되어 있나요?"

다른 사람에게 통찰력 요청하기

잠재적인 공급업체에게 많은 질문을 할 수 있지만, 옵션을 탐색하면서 확인할 다른 사람들도 많이 있습니다. 여기에 몇 가지 도움을 줄 수 있는 곳이 있습니다:

• 참조 고객: 잠재적인 공급업체는 다른 고객의 연락처 정보를 제공해야 합니다. 가장 좋은 방법은 귀하와 유사한 업계 또는 유사한 사용 사례를 가진 고객과 이야기하는 것입니다.
• 고객 웨비나 또는 이벤트: 여기저기 살펴보면 웨비나, 패널 토론 및 관련 이벤트를 찾을 가능성이 큽니다. 그곳에서는 기업들이 모여 자신의 이야기를 공유합니다. 귀하의 세계에서 공통적인 사용 사례에 가까워질수록 더 많은 혜택을 누릴 수 있습니다.
• 시장 분석가: 이 전문가들은 종종 시장 현황에 대한 웨비나를 진행합니다. 그들의 관점과 고객 도입에 대한 세부 정보를 들을 수 있습니다. 가장 존경하는 분석가에게 연락하여 다가오는 이벤트에 대해 알아보십시오.
• 기술 전문가: 웨비나는 훌륭하지만, 시장 전문가로부터 직접 브리핑을 받으면 가장 직접적이고 관련성 있는 답변을 얻을 수 있습니다. 잠재적인 공급업체에게 누구와 연락하는 것이 좋을지 물어보십시오.
• 기술 보고서: 인터넷에는 시장과 기술 혁신에 관한 분석 보고서와 백서가 가득합니다. 분석가로부터 보고서를 구입할 수 있으며, 공급업체도 이를 제공할 수 있습니다.

제6장: 프로세스 마이닝에서 찾아야 할 10가지 (또는 그 이상) 기능

귀하의 비즈니스에 가장 적합한 솔루션을 평가할 때 찾아야 할 사항에 대한 몇 가지 생각을 알아보십시오. 여기 결정을 내리기 전에 고려해야 할 13가지 기능이 있습니다.

모든 데이터 연결

프로세스 마이닝 솔루션을 선택할 때, 모든 필수 소스에서 실시간으로 데이터를 결합하여 프로세스의 전체적인 그림을 그리는 것이 매우 중요합니다. 여기에는 자체 개발 시스템과 비표준 시스템, 스프레드시트 및 기타 프로세스 데이터가 저장된 파일과 외부 데이터 소스가 포함되어야 합니다.

데이터 수집

프로세스 마이닝에 필요한 데이터를 식별한 후에는 시스템에 데이터를 입력해야 하며, 이를 위해서는 데이터 준비, 정리 및 변환이 필수 전제 조건입니다.

사전 구축된 커넥터 확인

프로세스 마이닝에 사용할 대부분의 데이터는 SAP, Oracle, Salesforce와 같은 표준 시스템에 저장됩니다. 그러나 다중 시스템이 정보 기술 세계의 미래임을 기억하십시오. 귀하의 프로세스 마이닝 솔루션은 올바른 시스템들과 함께 원활하게 작동해야 합니다. 이는 데이터를 빠르게 로드하고, 미리 준비된 대시보드와 분석이 이미 생성되어 있어야 한다는 것을 의미합니다.

객체 및 이벤트에 집중하기

가장 강력한 통찰력은 객체(예: 송장, 판매 주문, 자재)와 이벤트(예: 송장 생성 또는 판매 주문 변경) 간의 복잡한 관계를 시각화하고 분석할 수 있는 능력에서 나옵니다 — 상호 연결된 프로세스 전반에서 말이죠.

객체 중심 관점에서 프로세스를 분석할 수 있는 솔루션을 찾으세요. 이는 프로세스 데이터에서 가장 지능적이고 통찰력 있는 정보를 추출하는 열쇠입니다.

프로세스 발견 개선하기 (Excelling at Process Discovery)

프로세스가 마이닝되고 데이터가 시스템에 입력되었습니다. 이제 통찰력이 시작될 수 있습니다. 귀하의 프로세스 마이닝 기술에서 생성된 통찰력은 얼마나 훌륭할까요? 이는 다양한 요인에 따라 다릅니다.

플랫폼의 분석 기능, 비즈니스 사용자가 접근할 수 있는지 여부, 사전 구성된 분석(예: 근본 원인 분석 및 프로세스 시뮬레이션)의 가용성에 주의하십시오. 모든 요소를 신중히 평가하여 모든 것이 최상의 상태인지, 적절히 사용자 정의 가능하며 사용하기 쉬운지 확인하십시오.

복잡한 프로세스 분석

프로세스를 시각화하는 능력은 프로세스 분석의 기본입니다. 표준과 비교하여 프로세스 성과를 비교하는 데 필요한 일치성 확인 및 벤치마킹 도구가 필요합니다. 일부 공급업체는 프로세스 시뮬레이션 및 교차 프로세스 분석과 같은 고급 기능을 제공하여 한 단계 더 나아갑니다.

프로세스 강화

중요한 통찰력은 절대적으로 중요하지만, 그것은 여전히 이야기의 일부에 불과합니다. 통찰력을 쉽게 사용하여 프로세스를 개선할 수 없다면 그 통찰력이 무슨 소용이 있을까요?

프로세스 마이닝에서 생성한 통찰력을 최대한 활용할 수 있는 능력은 아마도 가장 중요한 기능일 것입니다. 결국에는 프로세스를 개선할 수 있어야 하며, 그렇지 않으면 실망과 좌절 속에서 연습만 한 셈이 됩니다. 이 기능은 몇 가지 솔루션에서만 내장되어 있습니다.

프로세스 자동화

프로세스 향상의 핵심 부분은 자동화입니다. 가능한 경우 사람의 행동을 제거하고, 이를 자동 수정 및 활동으로 대체하고 싶어할 것입니다.

프로세스 마이닝을 자동화와 결합함으로써 프로세스를 개선하고 가속화할 수 있습니다. 귀하의 요구 사항을 가장 잘 충족시킬 수 있는 것은 ERP 시스템, 클라우드 도구 및 맞춤형 소프트웨어와의 코드 없는 통합입니다.

작업 마이닝

알다시피, 일부 프로세스는 거래 IT 시스템 외부에서 발생합니다. 종종 사용자의 데스크탑에서 스프레드시트 또는 이메일 소프트웨어와 같은 앱에서 발생합니다. 작업 마이닝은 이러한 오프 시스템 활동을 캡처하여 프로세스 이해를 개선하는 데 도움이 됩니다. 이 역시 소수의 공급업체만 제공합니다.

기존 도구와 통합

가장 피하고 싶은 것은 모든 것 외에 추가로 배워야 할 복잡한 새로운 프로세스를 만드는 것입니다.

이를 염두에 두고, 프로세스 마이닝이 비즈니스 인텔리전스, 서비스로서의 통합 플랫폼 및 로봇 프로세스 자동화와 같은 기존 기술과 통합될 수 있는지 확인하십시오. 프로세스 마이닝이 기존 및 새로운 인공지능 도구에 어떻게 기여하는지 고려하십시오. 도구를 현명하게 결합하면 프로세스 마이닝의 도움으로 스택 어디에서나 AI를 활성화할 수 있습니다.

보안 및 규정 준수 보장

거의 매일 아침 뉴스 헤드라인을 장식하는 내용입니다 — 또 다른 조직이 랜섬웨어에 포로로 잡히거나 민감한 데이터 유출로 당황하는 경우입니다. 헤드라인에 오르지 마세요! 민감한 데이터는 온프레미스 또는 클라우드에서 안전하게 저장되고 처리되어야 합니다. 프로세스 마이닝 공급업체는 강력한 보안 정책과 인증을 보유하고 있어야 합니다.

교육 및 지원 액세스

선택한 공급업체는 팀을 위한 무료 및 종합적인 교육을 제공하고, 성공적으로 시작하고 실행할 수 있도록 도와주는 서비스를 제공해야 합니다. 공급업체는 팀이 성공적으로 프로세스 마이닝을 채택할 수 있도록 도와줄 준비가 되어 있어야 합니다.

파트너와의 연결

귀하는 아마도 IT 시스템을 선택, 배포 또는 관리하는 데 도움을 주는 컨설팅 파트너와 이미 작업하고 있을 것입니다. 귀하의 프로세스 마이닝 공급업체가 해당 파트너들과도 협력하는지 확인하고, 공급업체가 귀하의 파트너에게 지침과 인증을 제공하는지 확인하십시오.

서비스 파트너, 기술 파트너, 독립 소프트웨어 공급업체(ISV) 파트너를 포함하여 활기차고 활동적인 파트너 에코시스템을 보유한 프로세스 마이닝 공급업체를 찾으세요. 이들은 귀하의 성공을 위해 헌신할 것입니다.