데이터 기반 의사 결정을 위해 비즈니스 인텔리전스와 프로세스 마이닝 결합

오늘날 조직은 모든 ​​것을 한 번에 처리해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 그들은 최대의 수익과 이익을 창출하면서 투명해야 합니다. 그들은 경쟁력 있는 가격의 제품과 우수한 서비스를 제공해야 합니다. 그들은 경쟁에서 한 발 앞서 있어야 하고 최신 디지털 도구와 트렌드를 수용해야 합니다.

그렇다면 조직은 속도와 정확성이 매우 중요한 환경에서 어떻게 이러한 모든 목표를 달성하고 성공할 수 있습니까?

한 가지 대답은 민첩성입니다. 확실히 민첩성은 몇 년 동안 유행어가 되었지만 그럴 만한 이유가 있습니다. 이 기사에서는 직원이 즉석에서 보다 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여하여 기업이 더 민첩하게 대처할 수 있는 방법을 살펴봅니다. 그리고 비즈니스 인텔리전스 및 프로세스 마이닝과 같은 것을 사용하여 수행할 수 있는 방법입니다. 또한 현재 비즈니스 인텔리전스 시장이 성장하는 프로세스 시장, 특히 더 많은 사람들이 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있고 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있도록 하는 데 어떤 영향을 미쳤는지 살펴볼 것입니다.

비즈니스 인텔리전스와 프로세스 마이닝의 차이점은 무엇입니까?

상위 경영진이 방향을 설정하고 이를 팀에 전달하는 하향식 관리의 시대는 지났습니다. 진정으로 적응력이 있고 번창하는 조직이 되려면 모든 직원이 정보에 입각한 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있는 올바른 도구와 정보가 있어야 합니다.

두 기술 모두 새로운 가시성과 가치 있는 통찰력을 생성하는 데 도움이 되기 때문에 비즈니스 인텔리전스 및 프로세스 마이닝 소프트웨어의 인기와 광범위한 채택은 이러한 접근 방식에 대한 증거입니다. 비즈니스 인텔리전스는 더 성숙하고 잘 알려져 있습니다. 프로세스 마이닝은 특히 직원이 필요로 하는 셀프 서비스 액세스와 관련하여 유사한 경로를 따르고 있습니다.

비즈니스 인텔리전스는 데이터 기반 의사 결정에 도움이 되는 핵심 성과 지표(KPI), 성과 지표, 보고서, 대시보드 및 시각화를 사용하여 최종 사용자에게 비즈니스 운영에 대한 정보를 제공합니다. 반면에 프로세스 마이닝은 회사의 특정 프로세스에 대한 표적 통찰력을 위해 사용됩니다.

프로세스 마이닝은 특정 프로세스를 전체적으로 검사하므로 사용자는 병목 현상, 비효율성 및 위험을 식별할 수 있습니다.

주요 차이점은 비즈니스 인텔리전스가 회사의 종단 간 프로세스가 아니라 데이터 및 로컬 의사 결정에 중점을 둡니다. 프로세스 마이닝은 동적 인터페이스 및 기타 직관적인 도구를 통해 프로세스에 대한 전체론적 보기를 사용자에게 제공함으로써 비즈니스 인텔리전스보다 한 단계 더 나아갑니다. 비즈니스 인텔리전스는 프로세스의 정적 모델을 시작점으로 사용하여 KPI를 정의한 다음 관찰하는 경향이 있습니다. 그러나 프로세스 마이닝은 동적 프로세스 그래프를 생성하여 가장 관련성이 높은 데이터를 실시간으로 분석하는 것으로 시작됩니다.

각각은 나름의 방식으로 효과적이지만 비즈니스 인텔리전스의 모든 장점(쉬운 시각화, 간단한 보고, 명확한 비즈니스 컨텍스트)을 프로세스 마이닝에 적용할 수 있다면 어떨까요?

즉, 프로세스 마이닝을 더욱 성공적으로 만들기 위해 비즈니스 인텔리전스에서 무엇을 배울 수 있습니까?

도전 극복, 새로운 통찰력 확보

비즈니스 인텔리전스는 데이터 통찰력을 얻고 이 정보를 경영진에 전달할 수 있는 소규모 그룹의 사람들(때로는 IT 부서의 한 사람)을 위한 수단으로 시작되었습니다. 다음 단계인 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스는 IT 게이트키퍼에 대한 의존도가 낮아 분석가가 관리용 보고서를 작성할 수 있습니다.

그러나 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스는 세 가지 실제 과제를 제시합니다.

• 불일치: 다른 사람들은 동일한 데이터를 다른 방식으로 해석할 수 있습니다.

• 보안 :대부분의 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 모델에서 한 명의 사용자가 실제로 제한된 양만 액세스할 때 모든 데이터를 제어할 수 있습니다.

• 부양가족: 사용자는 다양한 보고서를 생성하기 위해 한 사람에게 의존해야 하므로 비효율성과 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

과거에는 기업이 수평적 보고 라인을 선호하는 경향이 있었을 때 통제 모델과 셀프 서비스 모델이 모두 효과가 있었습니다. 그러나 이제 기업은 고위 경영진의 결정이 내려지기를 기다리거나 보고서를 뒷받침하는 한 사람에게 의존할 여유가 없습니다. 또한 보안은 분명히 주요 관심사이며 대부분의 회사는 전체 위험을 최소화하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

그 대신, 기업은 이제 상향식 방식을 사용하여 전체 인력이 일상적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여하는 이점을 인식하고 이를 위해 노력하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터가 안전하고 일관성이 있지만 개인이 자신의 보고서 및 분석을 위해 특정 데이터에 액세스할 수 있는 통제된 셀프 서비스의 개념과 함께 진행됩니다. 관리형 셀프 서비스를 통해 비기술적 관리도 의사 결정과 관련된 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

프로세스 마이닝은 비즈니스 인텔리전스에서 무엇을 배울 수 있습니까?

보고 라인이 보다 수평적이 됨에 따라 비즈니스 인텔리전스 도구는 더 많은 수준의 더 많은 사용자가 사용할 수 있게 되었습니다. Qlik, Tableau 및 Microsoft Power BI와 같은 비즈니스 인텔리전스 도구의 이러한 민주화를 주도한 요인 중 하나는 비즈니스 인텔리전스의 강력한 시각화 기능입니다.

더 많은 사람들이 복잡한 데이터에서 새로운 정보와 통찰력을 얻어야 하기 때문에 비즈니스 인텔리전스의 효과적인 시각화는 관리되는 모든 셀프 서비스 워크로드의 부산물입니다. 이제 프로세스 마이닝과 관련된 유사한 추세가 나타납니다.

프로세스 마이닝은 비즈니스 인텔리전스보다 새로운 것이지만 유사한 경로를 따르고 있습니다. 대부분의 도구는 현재 셀프 서비스 단계에 있지만 UiPath는 관리되는 셀프 서비스의 얼리 어답터입니다. 기업은 프로세스 마이닝에서 최대한의 가치를 얻으려면 모든 프로세스 소유자에게 전체 프로세스 마이닝 기능을 갖추어 신속하게 현명한 결정을 내릴 수 있도록 해야 한다는 것을 알고 있습니다. UiPath Process Mining은 비즈니스 인텔리전스에 초기 뿌리를 두고 있으며, 이는 프로세스를 전체 비즈니스 전략에 연결하고 비기술 사용자도 쉽게 통찰력을 이해할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 시각화는 현대 비즈니스 인텔리전스의 중요한 신조이며 다른 프로세스 마이닝 도구가 종종 간과하는 신조입니다. 시각화는 사용자가 이해하기 쉽고 상황에 맞는 통찰력을 제공함으로써 주도됩니다. UiPath Process Mining에는 비즈니스 프로세스의 시각화 및 해석 가능성을 향상시키는 특허 출원 중인 프로세스 그래프 알고리즘이 포함되어 있습니다. 또한 과거 추세를 쉽게 확인하여 이전 기간과 성능을 비교하고 모니터링할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다.

전반적으로 시각화 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 우리의 경험은 여전히 ​​우리가 새로운 프로세스 마이닝 혁신을 개발하는 방법에 영감을 줍니다.

강력한 조합 활용

민첩성을 유지하기 위해 기업은 직원에게 권한을 부여해야 합니다. 이를 수행하는 직접적인 방법은 프로세스 소유자가 효과적이고 명료한 결정을 내릴 수 있도록 하는 도구를 제공하는 것입니다. 이것이 기업이 급변하는 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있는 유일한 방법입니다.

프로세스 마이닝 소프트웨어는 비즈니스 인텔리전스가 더 많은 사용자가 데이터에 액세스할 수 있도록 한 성공을 여전히 따를 수 있습니다. UiPath에서는 UiPath Process Mining이 가능한 한 사용자 친화적이고 효과적인지 확인하기 위해 노력합니다. 그리고 우리는 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 분야의 경험을 바탕으로 이를 수행할 수 있었습니다.

그러나 여기서 멈추지 않습니다. 우리는 끊임없이 변화하는 기업의 요구 사항에 맞게 플랫폼을 더욱 개선할 수 있는 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 더 많은 발전을 위해 계속 지켜봐 주십시오!

즐거운 채굴!