새로운 디지털 서비스, 새로운 비즈니스 모델, 새로운 브랜드 출현 등 시장은 지속적으로 변화하고 있다. 이러한 환경에서 규모나 산업에 관계없이 기업이 성장하려면 비즈니스 모델과 업무 프로세스가 지속적으로 변해야 하고 급변하는 디지털 세상에서 비즈니스 성과와 일하는 방식에 대해 명확한 이해를 바탕으로 한 민첩성이 필요하다.
“프로세스가 많고 복잡한데 어디에서 시작해야 합니까?”, “고객 경험 또는 운영 효율성을 향상하기 위해 프로세스를 어떻게 개선해야 합니까?”, “우리의 직원들은 효율적으로 움직이고 있습니까” 또는 “특정 지역이나 특정 제품과 관련된 프로세스 개선부터 시작해야 합니까?”
이러한 질문의 답을 얻기 위해 대부분의 기업들은 컨설팅 회사의 도움을 받거나 내부 프로젝트를 수행하며 보통 인터뷰나 설문으로 문제점을 파악하고 개선과제를 도출한다. 하지만 이러한 전통적인 방법은 사실보다는 개개인의 경험이나 생각을 기반으로 결과가 도출돼 최초 기대보다는 성과를 내지 못한 경우가 많다. 최근 많은 기업들은 보유하고 있는 빅데이터를 활용해 사실 기반의 문제점을 정확히 파악하고 변화하기를 원하고 있다. 데이터 시각화가 필요한 이유다.
데이터 시각화는 비즈니스의 투명성을 높이고 더 나은 의사결정을 돕는다. 프로세스 마이닝(Process Mining) 분석 기법을 활용하면 기업의 데이터로부터 Real-Life 프로세스를 가시화하고 프로세스 성과를 측정하여 사실 기반의 프로세스 및 비즈니스 최적화가 가능하다. 또한, 데이터 마이닝 기법을 결합하면 데이터 분석의 강력한 시각화로 기업의 투명성을 높이고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있다. 프로세스 마이닝은 기업의 일하는 방법을 이해할 수 있는 프로세스 실행에 대한 360도 뷰를 통해 프로세스와 프로세스 종속성에 대한 통찰력을 얻어 패턴, 예외 및 개선 기회를 찾을 수 있고, 기업의 이론 프로세스와 실제 프로세스를 비교하고 프로세스가 설계된 대로 실행되는지 점검하여 문제를 발굴하고 올바른 변화를 가능하게 한다.
프로세스 마이닝 분석 기법을 활용하여 데이터 기반의 프로세스 최적화를 위해 고려해야 할 요소는 우선 E2E(End-to-End) 프로세스 관점의 프로세스 최적화가 되어야 한다. 기업의 프로세스는 매우 복잡하게 실행되며, 선행업무의 처리 결과는 후행 업무들에 영향을 끼치므로 E2E 관점의 전체적인 일하는 방식을 이해해야 효과적인 개선이 가능하다.
그 다음으로 프로세스 마이닝을 위한 데이터 가공(전처리, 변환 등) 노력을 최소화해야 한다. 기업은 SAP, 공급망 관리(SCM, Supply Chain Management), 고객 관계 관리(CRM, Customer Relationship Management), 레거시(Legacy) 등 수많은 Application을 활용하여 업무를 수행하며 데이터는 매우 복잡하게 구성되어 있으므로 E2E프로세스 분석을 위해서는 관련된 모든 애플리케이션을 대상으로 분석을 해야 한다. 데이터 가공 작업은 쉬운 작업이 아니므로 프로세스와 애플리케이션 데이터를 쉽게 연결하고 프로세스 마이닝 분석환경 구축이 용이해야 한다. 이를 위해 애플리케이션을 연결하기 위한 어댑터 제공이 필수적이다.
마지막으로 프로세스 수행에 입력된 모든 데이터를 분석 팩터(Factor)로 활용해야 한다. 각 단계별 입력된 데이터에 따라 프로세스 처리절차가 달라지므로 프로세스를 비효율을 찾고 문제점을 정확히 도출하려면 모든 데이터가 분석 대상이 돼야 한다.
Software AG 의 ARIS PPM(Process Performance Manager)은 약 20년 전 최초로 상용화된 프로세스 마이닝 제품으로 강력한 기능을 보유하고 있으며, 글로벌 분석 전문 기관으로부터 리더로 평가받고 있다. 또한, ARIS BPA(Business Process Analytics) 제품을 통합하여 프로세스 관리, 모니터링 및 분석을 단일 플랫폼에서 제공하므로 기업은 민첩하고 지속적인 디지털 트랜스포메이션 체계를 구축할 수 있다.
네덜란드에 본사를 둔 전자제품 제조회사는 공급망 및 물류 프로세스의 병목 현상을 신속하게 파악하여 지속적인 개선 프로그램을 실행하는 데 활용하고 있으며, 공급망 및 물류 프로세스 과정과 결과의 일관성을 보장하는 표준화된 글로벌 리포팅 시스템으로 활용하고 있다. 또한 독일에 본사를 둔 주류 회사는 다양한 관점에서 조달, 판매, 생산 프로세스의 성능을 비교분석하고 프로세스를 표준화하였으며 여러 조직과 생산공장에서 공유 경제를 활용하여 많은 비용을 절감한 바 있다.
이와 같이 많은 기업들이 제조, 금융, 의료, 고객서비스 등 다양한 분야에서 빅데이터 활용을 위해 프로세스 마이닝을 도입해 지속적인 프로세스 개선을 실행 중이다. 지금보다 훨씬 더 많은 기업들이 프로세스 마이닝을 활용하게 될 것이며, 앞서 언급한 데이터 기반 프로세스 최적화 진행 시 고려해야 하는 네가지 요소를 만족시키는 솔루션 선택이 성공적인 기업 프로세스 개선을 위한 해답이다.
길대일 Software AG 기술이사
