PE Notes · 경영
프로세스 마이닝
이벤트 로그에서 실제 업무를 발견·적합·성과 분석하는 프로세스 마이닝, 데이터 마이닝과의 차이, 추출·알고리즘·공공·제조 적용을 정리합니다.
절차서는 일곱 단계인데 로그가 열이면, 세 번은 우회입니다. 은 ERP·CRM·워크플로 이벤트에서 실제 경로를 그려 AS-IS를 자동으로 엽니다. 과 AI 재설계의 출발점이 인터뷰가 아니라 로그가 됩니다.
로그가 실제 일을 그린다
핵심 데이터는 입니다. 케이스 ID, 활동 이름, 타임스탬프 셋이 빠지면 모델이 안 붙습니다. 누가 언제 어떤 단계를 밟았는지가 한 줄입니다.
세 기법이 한 세트입니다. 은 로그에서 모델을 만들어 실제 AS-IS를 보여 줍니다. 는 그 실제와 표준 모델을 비교해 일탈을 찾습니다. 은 처리 시간·빈도·재작업으로 병목을 고를 곳을 찍습니다.
적용은 의료의 치료 경로 대 표준 프로토콜, 금융 대출·공공 민원, 제조·물류의 구매-지급(P2P)입니다. 현장 이벤트와 ERP가 붙으면 공장 흐름도 같은 분석이 됩니다. 는 그 개선이 어느 시스템에 앉는지를 감독합니다.
패턴 찾기와 흐름 찾기
은 정형·비정형에서 분류·회귀·군집·연관을 찾습니다. 시간 순서가 필수는 아닙니다. 프로세스 마이닝은 시퀀스가 전제입니다. 결과물은 예측 점수보다 경로 그림과 일탈·병목입니다.
| 비교축 | 데이터 마이닝 | 프로세스 마이닝 |
|---|---|---|
| 입력 | 테이블·텍스트 | 이벤트 로그 |
| 목적 | 패턴·예측 | 흐름·일탈·병목 |
| 시간 | 없어도 됨 | 순서 필수 |
| 산출 | 모델·규칙 | 프로세스 모델 |
융합은 로그 패턴 위에 다음 활동·이상을 예측하는 일입니다. 마이닝으로 병목을 찾고, 학습으로 원인을 가리킵니다. 발견이 끝나면 가 반복 구간을 실행에 옮깁니다. 상용 도구는 프로세스 마이닝 플랫폼과 RPA 제품이 한 제품군으로 붙는 경우가 많습니다.
추출하고 알고리즘을 고른다
수행은 추출 → 발견 → 개선입니다. ERP·CRM·워크플로에서 로그를 거두고 정제합니다. 알파·휴리스틱·인덕티브 같은 마이너로 모델을 만들고, 루프·예외·병목을 액션으로 바꿉니다. 거르지 않은 로그는 스파게티 그림만 남깁니다.
알파는 직접 후행 관계로 모델을 만드는 초기 기법입니다. 휴리스틱 마이너는 빈도·의존 가중으로 노이즈를 줄여 현장에 가깝습니다. 인덕티브 마이너는 분할 정복으로 건전한 모델을 보장해 주류가 되었습니다. 알고리듬 이름만 적고 로그 3요소가 비면 답안이 아닙니다.
국내는 민원 처리 실제 흐름, 대출 심사 이상(섭테크와 맞물림), ERP 구매·승인 최적화가 칸입니다. 도구를 샀는가가 아니라, 케이스 ID가 살아 있고 개선 액션이 프로세스 오너에게 갔는가가 성과입니다.
답안은 로그 3요소, 발견·적합·성과, 데이터 마이닝과 시간 순서 차이, 알파·휴리스틱·인덕티브, BPR·RPA 연결을 표로 올립니다.