데이터는 조직에 매우 귀중한 것이지만 기업이 운영을 실행하는 프로세스를 지원하기 위해 데이터를 사용하는 방법을 최적화하지 않은 경우 주요 걸림돌이 될 수도 있습니다. 프로세스 마이닝은 조직이 시간과 비용이 드는 병목 현상 및 지연 문제를 해결하는 것을 포함하여 프로세스 흐름에 대한 객관적이고 자세한 보기를 얻는 데 도움이 되는 역할을 할 수 있습니다. 프로세스 마이닝의 중요성과 프로세스 마이닝에 필요한 세부적이고 반복적인 분석 수준을 지원하기 위해 올바른 기본 데이터 계층이 이 활동을 어떻게 지원할 수 있는지 살펴보겠습니다.  

프로세스 마이닝이 필요한 이유

모든 비즈니스 프로세스는 원하는 결과를 제공하기 위해 인간이건 기술이건 수행해야 하는 일련의 단계와 작업으로 구성됩니다. 접수 등 간단한 과정을 거치면서

판매된 제품에 대한 지불 조정은 매우 간단하지만 조직은 오늘날 대부분의 기업 운영을 정의하는 보다 복잡한 프로세스로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 여기에는 복잡한 포트폴리오 분석 수행, 글로벌 은행에서의 거래 모니터링 또는 제조 작업을 지원하기 위한 다단계 공급망 관리가 포함될 수 있습니다. 

이러한 조건에서는 통찰력을 얻는 것이 어려울 수 있습니다. 여러 개인의 관점을 패치워크하고 여러 IT 시스템 전반에 걸쳐 데이터 통찰력을 통합해야 합니다. 불행하게도 이 프로세스 검색은 대부분 기업 운영의 규모와 복잡성으로 인해 전통적으로 세분화되어 있던 프로세스 그 자체입니다. 많은 기업은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 분석에 대한 과도한 의존으로 인해 계속해서 어려움을 겪고 있습니다. 특히 생산 환경에서 대규모로 발생하는 경우 더욱 그렇습니다.  

프로세스 마이닝은 특정 비즈니스 활동이나 기능을 추진하기 위해 데이터가 사용되는 방식을 발견, 모니터링 및 맥락화하기 위한 객관적인 방법으로 확립되었습니다. 프로세스 마이닝은 조직 전반에 걸쳐 소스의 데이터를 결합함으로써 프로세스가 실제로 실행되는 방식에 대한 보다 완전하고 정확한 그림을 제공하는 통찰력을 생성합니다. 이러한 통찰력은 팀이 엔드투엔드 프로세스 조정을 수행하고 프로세스 설계 및 실행을 개선할 수 있는 자동화 잠재력을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

프로세스 마이닝을 위한 올바른 데이터 기반 구축

프로세스 마이닝은 다양한 기업 기능 전반에 걸쳐 데이터를 활용할 때 명확성, 제어 및 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 주의할 점은 프로세스 마이닝 방법론 자체가 올바른 기반 위에서 작동하지 않으면 결과가 심각하게 제한된다는 것입니다. 데이터 아키텍처. 그 이유는 프로세스 마이닝이 조직의 데이터 아키텍처의 가장 세부적인 수준에서 수행되는 매우 복잡한 일련의 활동을 가리키는 간단한 용어이기 때문입니다. 이 수준에 데이터 사일로와 잘못 정렬된 표준이 있는 경우 과도한 스테이징, 정리, 일괄 처리 및 기타 큐레이션 작업을 통해 여러 소스에서 데이터를 수집하는 데 시간과 비용이 낭비될 수 있습니다.

프로세스 마이닝에는 반복적인 조정과 성능 분석이 필요하다는 사실, 즉 프로세스 마이닝의 세부적이고 반복적인 특성에 최적화되지 않은 인력과 시스템을 일반적으로 압도하는 지속적인 개선 루프가 필요하다는 사실로 인해 이러한 문제가 더욱 확대됩니다. 다행스럽게도 프로세스 마이닝을 지원할 수 있는 민첩한 데이터 관리 아키텍처는 현재 데이터 레이크를 포함하는 여러 옵션의 형태로 존재합니다. 데이터 메쉬및 데이터 패브릭 아키텍처.  

이러한 접근 방식은 모두 사일로를 무너뜨리고 데이터 연결을 향상하도록 설계되었지만 세 가지 중에서 데이터 패브릭 아키텍처가 가장 뛰어난 가시성과 제어 기능을 제공합니다. 이는 데이터가 물리적으로 저장된 위치에 관계없이 모든 데이터에 대한 통합 보기를 생성하는 추상화 계층 덕분입니다. 따라서 더 이상 여러 시스템에 걸쳐 데이터를 물리적으로 마이그레이션, 재형식화 및 구성할 필요가 없습니다. ETL을 제거하고 모든 데이터가 있는 위치에 연결함으로써 데이터 패브릭은 프로세스 마이닝을 위한 이상적인 준비 기반을 만듭니다.  

프로세스 마이닝의 이점 활용

올바르게 구현되면 데이터 패브릭과 같은 민첩한 기반에 기반을 둔 프로세스 마이닝 기능은 실제 운영 성과에 대한 통찰력을 가속화하고 고객 및 직원 여정에 대한 완전한 보기를 제공하며 더 나은 자동화 사용을 통해 기업 현대화를 추진하고 지속적인 솔루션을 통해 규정 준수 및 사기 탐지를 강화합니다. 프로세스 모니터링. 실제 프로세스 동작을 대상 모델과 비교하여 프로세스에서 부적합 영역을 표시함으로써 규정 준수도 향상됩니다. 

최고의 프로세스 마이닝 접근 방식에는 기계 학습 알고리즘, 기능 KPI 및 대시보드가 ​​포함되어 근본 원인 분석을 수행하고 지속적인 성능을 모니터링하며 궁극적으로 프로세스 모델을 향상시킵니다. 전체적으로 프로세스 마이닝은 프로세스, 프로세스 변형, 비즈니스 사례 또는 활동을 완료하는 데 필요한 처리 시간, 유휴 시간, 전송 시간 및 대기 시간의 전체 수명주기를 포함하여 주기 시간을 단축하여 비즈니스 속도를 가속화합니다. 

이러한 이점을 통해 강력한 사용 사례를 추진할 수 있습니다. 일례로, 대규모 소매 식료품 네트워크는 데이터 패브릭 기반에서 프로세스 마이닝을 사용하여 수백 개의 매장에 걸쳐 공급망을 최적화하여 특정 위치의 차이를 식별하고 그 원인을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이 예에서 알 수 있듯이 효과적인 프로세스 마이닝 솔루션은 기술에 구애받지 않습니다. 즉, 타사 공급업체 및 운송 서비스의 다중 공급업체 환경에서 작동할 뿐만 아니라 특정 매장 내의 재고 관리 및 인력 배치 프로세스를 자세히 조사하도록 설계되었습니다. 

결론

프로세스와 데이터는 모든 조직의 핵심입니다. 프로세스 마이닝을 통해 IT 팀은 데이터를 전략적으로 작업에 투입하여 이러한 프로세스에서 높은 수준의 투명성을 달성하고 통찰력을 행동으로 신속하게 이동할 수 있습니다. 데이터 패브릭은 이를 위한 이상적인 기반입니다. 모든 데이터에 대한 광범위한 액세스와 세부적인 제어를 통해 보다 투명하고 효율적인 비즈니스 프로세스를 생성하여 궁극적으로 향상된 의사 결정과 향상된 운영 성과를 가능하게 합니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/unlocking-the-power-of-data-with-process-mining/