빅데이터 - 분석기술 - 프로세스 마이닝 (Process Mining)

이벤트 로그를 기반으로 비즈니스 프로세스를 분석할 수 있는 프로세스 관리 기술

시스템 이벤트 로그 데이터를 기반으로, 프로세스 맵을 자동으로 생성하고 분석하는 기술

(기업들이 업무 프로세스 혁신(PI)을 할 때 사용)

 

목표: 프로세스 마이닝은 프로세스의 효율성과 이해를 향상

 

적용 범위 : 정보 시스템에서 기록한 이벤트 로그에 포함된 패턴 및 세부 정보를 식별하기 위해 별도의 분석 알고리즘이 이벤트 로그 데이터에 적용

 

분석 : 데이터를 기반으로 현재 프로세스를 자동으로 분석

업무 시 기록되는 이벤트 로그 데이터를 분석해, 현재 업무 프로세스를 만든다. 한 눈에 볼 수 있도록 도식화하며 반복되는 구간이나 지체 구간을 알아내 업무 생산성을 높일 수 있다.

 

장점: 다양한 상황, 업무 등의 프로세스를 자동으로 분석가능

 

프로세스 마이닝 기법을 적용하기 위해서는 적절한 이벤트 로그를 추출하는 것이 필수다. 이때 꼭 필요한 데이터는 케이스 아이디, 액티비티, 타임 스탬프로 세 가지다. (자료=퍼즐데이터)

 

(https://byline.network/2020/06/0626/

사용자들의 은행 앱 이탈 원인, 프로세스 마이닝으로 찾는다 - Byline Network

 

▲ [그림 2] 프로세스 마이닝 예 (출처: Process mining Manifesto)

 

▲ [그림 3] 표준 프로세스(a)와 도출된 프로세스(b)의 정합도

 

(http://times.postech.ac.kr/news/articleView.html?idxno=7312

업무처리 시스템 분석하는 프로세스 마이닝, 빅데이터 시대의 핵심 역량으로 - 포항공대신문

 

 

 

 

데이터 수집 관련 기술 :  Apache Flume, Sqoop

시스템 메타 데이터 관리 : PostgreSQL

이벤트 데이터 저장 및 검색 : ElasticSearch

데이터 전처리 가공 : Apache Spark

웹 기반 데이터 시각화 : D3.js

1. 손실 데이터 :missing data

  : 케이스 아이디, 이벤트 속성 등 분석에 있어 꼭 필요한 정보가 빠져있는 경우

2. 부정확한 데이터 :incorrect data

  : 기록 시스템의 문제 등의 이유로 잘못된 값이 로그 데이터에 기록된 경우

3. 정밀하지 않은 데이터 :imprecise data

  : 기록된 정보가 정밀하지 않아 분석 수행에 어려움을 주는 경우(예. 타임스탬프에 연도와 월까지만 기록된 경우)

4. 무관한 데이터 : irrelevant data

  : 데이터 필터링 및 가공 등의 과정에서 적절하지 않은 데이터가 포함된 경우

 

이번에 소개드릴 Toolbox는 이런 진단 작업, 혹은 미래의 조직 구성 방법을 설계하는 경우에 유용하게 사용할 수 있는 조직 진단/설계 방법론으로서 RAEW라고 불리웁니다. RAEW는 Responsibility – 책임 -, Authority – 권한, Expertise – 전문성, Work – 실제 업무 수행의 약자를 모아서 만든 것인데요, 이 네가지 요소가 바로 조직 내에서 범부서적으로 업무가 수행될 때 꼭 필요한 4가지 요소이며 이 4가지가 조화롭게 연계될 수 있어야 업무가 원활하게 흘러갈 수 있게 된다는 사고에 기초하고 있습니다.

 

 

 

 

출처:조직 진단 Tool - RAEW (http://andyko.egloos.com/1658192

Logic + Creativity

 

프로세스 로그 분석은 프로세스에 대한 통찰, 병목점 식별 및 문제 예측, 업무 수행 규정 위반 검사 및 대책 권고, 프로세스 간소화 등 매우 다양한 목적으로 활용될 수 있다.

 

프로세스 분석 기법의 발전

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그림 2. BPI 모델

프로세스 또는 조직의 성과측정을 강조하는 기업 성과 관리(CPM: Corporate Performance Management), 지속적 프로세스 혁신(CPI: Continuous Process Improvement), 비즈니스 프로세스 혁신(BPI: Business ProcessImprovement), 전사적 품질 경영(TQM: Total QualityManagement), 그리고 식스 시그마(Six Sigma) 등의 다양한 경영 기법들이 프로세스 성과를 측정하고 개선하는 데 활용되고 있다.

3.프로세스 마이닝 연구 분야

프로세스 마이닝은 BPM, ERP, CRM, SCM 등 다양한 기업의 업무 처리 시스템에서 기록되는 빅데이터의 이벤트 로그를 분석하여 프로세스 성과 측정, 프로세스 모델 도출, 조직 모델 도출, 시뮬레이션 분석 등의 연구를 수행할 수 있다.

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그림 3. 프로세스 마이닝 연구 분야

4.프로세스 마이닝의 기술적 요소

프로세스 마이닝의 가장 핵심적인 기술은 이벤트 로그에서 프로세스 모델을 도출하는 기술이라 할 수 있으며, 이를 통해 기업 내에 아직 가시화되지 않은 프로세스를 찾는 데 유용하게 쓰일 수 있다.

기업 정보시스템 내의 이벤트 로그를 추출하여 프로세스 마이닝 알고리즘을 적용하면 실제 기업에서 작업이 어떻게 수행되고 있는지를 나타내는 프로세스 모델을 빠르고 정확하게 추출할 수 있다.

도출

(http://m.terms.naver.com/entry.nhn?docId=3386334&cid=58370&categoryId=58370

프로세스 마이닝