엔터프라이즈 효율성 향상: 프로세스 마이닝이 운영을 혁신하는 방법

팜 파인버그(Pam Pijnenborg)는 이전에 UiPath 트레이니 컨설턴트였습니다.

빅데이터. 2016년 이후 상상을 초월하는 데이터 양의 매력적 프로젝트 주변 '과대광고(Hype)'가 진정되었습니다. 전 세계 기업들은 저장된 정보 가치를 이해했지만 어떻게 조사하고 행동할지 불분명했습니다. 빅데이터 주변 현재 침묵에도 불구하고 데이터 분석 기술들은 모멘텀을 얻고 있습니다.

오늘날 조직들은 프로세스 분석을 위해 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 기록합니다. 전통적 비즈니스 프로세스 관리(BPM)와 비즈니스 인텔리전스(BI) 기법들은 충분하지 않습니다. 프로세스와 그 측정에 대한 상세한 인사이트를 제공하지 않기 때문입니다.

반면 프로세스 마이닝은 데이터 마이닝과 모델 기반 프로세스 분석을 결합합니다. 재무 및 운영 효율성 같은 비즈니스 성과 요소 개선을 이끕니다.

예외적 제품이나 서비스를 제공하며 시장에서 선도적 위치를 차지하려는 기업이라면 비즈니스 트랜스포메이션을 우선시해야 합니다. 여러분이 그런 기업 중 하나이고 프로세스 재구성을 고려 중이라면 가장 중요한 질문들은 아마:

• 특정 프로세스에서 무슨 일이 일어나는가?

• 비효율의 근본 원인은 무엇인가?

• 의도된 프로세스에서 편차가 있는가? 있다면 무엇인가? 병목은 무엇인가?

• 아웃오브싱크(Out-of-sync) 프로세스가 얼마의 비용을 발생시키는가?

• 프로세스를 어떻게 최적화하거나 자동화할 것인가? 얼마나 현금과 시간을 절약할 것인가?

이 모든 질문은 UiPath 프로세스 마이닝으로 답할 수 있습니다.

왜 프로세스 마이닝인가?

기업이 성장하면서 부서 전반에서 비즈니스 정보 시스템을 사용해 기업 정보를 수집, 처리, 저장, 배포합니다. 그중에는 고객 관계 관리(CRM), 회계, 전사적 자원 관리(ERP), BPM, 다양한 데이터베이스, 기타 도구들이 있습니다. 미개척 잠재력을 가진 데이터가 SAP, Oracle, Salesforce, 심지어 Microsoft Excel 시트 같은 백엔드에 방치되어 있습니다.

이 데이터가 무엇을 나타내는지 생각하세요 - 조직에서 누가, 무엇을, 언제 했는지에 대한 정확한 정보. 거기에 얼마나 황금 같은 지식이 있는지 상상해 보세요.

프로세스 마이닝 도구로 이 데이터를 사용해 전략적 결정을 가이드할 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이벤트 로그에서 가장 관련 있는 비즈니스 정보를 추출하고 추가 분석하면 비즈니스 성과를 높이는 데 따라야 할 행동들을 이해할 수 있습니다.

프로세스 마이닝 vs 전통적 프로세스 분석

전통적 프로세스 발견에서 기업은 외부 비즈니스 컨설턴트에게 의존합니다. 그들의 도움으로 관리자는 워크숍과 인터뷰를 통해 프로세스를 더 깊이 볼 수 있습니다.

왜 항상 작동하지 않을까요?

전통적 프로세스 발견은 시간이 많이 걸리기 때문입니다. 게다가 인터뷰이들이 다른 일을 할 수 없어 리소스를 묶습니다.

그런 방법은 불완전한 그림을 제공하기도 하고, 매우 비용이 많이 들며, 종종 내재적 주관성이나 편향을 동반합니다. 반면 프로세스 마이닝은 이런 단점들이 없습니다. 시간 효율적이고 리소스를 자유롭게 합니다. 프로세스 마이닝은 객관적 결과를 제공하여 프로세스에서 무슨 일이 일어났는지 볼 수 있게 합니다.

간단히 말해, 어떤 다른 도구도 줄 수 없는 완전한 그림을 생성합니다. 프로세스 마이닝으로 비싼 외부 컨설턴트 팀 없이 실제 프로세스를 발견할 필요가 없습니다.

비즈니스 통제는 이제 여러분 손안에 있습니다.

비효율 징후 찾기

프로세스 마이닝은 비즈니스 프로세스를 개선하는 가치 있는 인사이트를 생성합니다. 직관적이고 사용하기 쉬운 프로세스 시각화가 인사이트 생성 시간을 크게 단축합니다. 프로세스가 실제로 무엇인지 조사하게 합니다. 운영을 통제하고 개선하는 빠르고 쉬운 기술입니다.

게다가 그런 도구들은 공급망 지연과 인력 부족 같은 광범위한 이슈를 빠르게 탐지하는 데 도움을 줍니다. 초기 단계에서 문제를 해결하면 최악 시나리오 일부를 예방할 수 있습니다.

여러분 눈에서 숨겨진 프로세스 변형들을 기억하는 게 중요합니다. 인간 요소 생각: 단계 건너뛰기, 작업 완료에 하루 더 걸리기, 다른 누군가를 워크플로에 추가하기. 우리 경험상 직원들이 업무를 수행하는 최소 10가지 시나리오가 있습니다. 모든 변형을 알면 모범 사례를 찾아 정렬할 수 있습니다.

분석, 조정, 결과 추적

프로세스 마이닝 결과 분석 시 운영 효율성 증대를 위한 행동 계획이 나옵니다. 차례대로 조치 효과를 추적하기 쉽습니다. 최종 분석에서 프로세스 모델 변형들을 비교하고 조정 영향을 관찰할 수 있습니다.

결과적으로 진실한 인사이트에 기반해 행동함으로써 비즈니스가 더 많은 재무적 절감을 얻습니다.

프로세스 지속적 모니터링

다시 말하지만 프로세스 마이닝은 일회성 연습이 아닙니다. 프로세스 지속적 최적화를 위해 설계되었습니다. 따라서 자동화된 프로세스 조언에도 사용할 수 있습니다. 이 경우 프로세스 마이닝 플랫폼이 자동으로 프로세스를 스캔해 개선 기회를 찾고 최종 사용자에게 사전 예방적 권장사항을 제시합니다.

심지어 과거와 현재 데이터를 사용해 마감일 초과 여부 예측도 가능합니다. 예상 처리 시간 예측도 말할 필요 없습니다.

관리 팀은 핵심 운영을 정확히 분석하고 근본 원인과 병목을 탐지할 수 있습니다. 프로세스 마이닝은 비효율과 컴플라이언스 이슈를 핵심에서 다룹니다. 그래서 사용자가 개선에 집중할 영역에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

기업으로서 예기치 못한 이슈를 피하고 고객 기대를 충족하거나 초과하는 위치를 확보할 수 있습니다.

실용적 조언: UiPath 프로세스 마이닝 태그로 기능적 인사이트 얻기

성과 분석 시 핵심 성과 지표(KPI)를 기억하고 태그에 사용하세요. 태깅 기능(UiPath만 제공)은 비즈니스 로직을 추가하여 데이터셋을 풍부하게 합니다.

예를 들어 비즈니스에 관련된 프로세스 KPI를 발견하고 싶다고 합시다. 비즈니스 목표가 회사나 업계에서 설정되든 UiPath 프로세스 마이닝 태그 기능으로 비즈니스 목표를 측정할 수 있습니다. 비효율, 재작업, 위반 등 원하는 태그 유형을 추적하여 더 빠르게 인사이트를 얻으세요.

비효율 태그 유형 예: 계약 조건이 잘 확인되지 않음. 송장 최종 확인이 여러 번 발생하면 재작업 태그 유형일 수 있음. 서비스 수준 계약(SLA) 위반은 위반 태그 유형일 수 있음.

UiPath 프로세스 마이닝으로 이런 것들을 더 빠르고 쉽게 식별하고 원치 않는 이벤트 예방 가능. 태그 간 중요도나 영향력 순위도 추가해 특정 태그 유형에서 높은 점수 케이스 찾아 최적화 지점 특정 가능.

프로세스 마이닝은 비즈니스가 프로세스 편차 강조하고 개선 가능성 인식하도록 돕습니다. 시간, 결과, 순서 관련 편차 등 어떤 편차도 식별 가능. 디지털화된 모든 운영이 회사에 남긴 디지털 흔적을 사용하니까요.

이 모든 장점으로 프로세스 마이닝은 연산 능력 증가와 데이터 저장 지속 성장으로 성장의 필수 도구입니다.

명백합니다. 프로세스 마이닝 기법의 필요성이 진정 도래했습니다!

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