Process mining 데이터의 출처와 구성 방법

데이터가 저장된 위치

모든 프로세스는 이를 처리하는 시스템에 기록을 남깁니다. ERP에서는 주문이 생성되고, 서비스 데스크에서는 티켓이 처리되며, 워크플로 도구에는 승인이 기록됩니다. process mining은 이 기록을 분석합니다. 이 페이지에서는 데이터를 찾고 이벤트 로그로 구성하는 방법을 설명합니다. 로그에 반드시 포함해야 할 필드는 process mining에 필요한 데이터에서, 지원되는 파일 형식은 지원되는 데이터 형식에서 확인하세요. 로그를 준비했다면 무료 체험을 시작해 업로드하고 프로세스를 살펴보세요.

시스템에서 데이터를 추출할 가치가 있는지 판단하려면 다음 두 가지를 확인합니다.

• 단계별 타임스탬프가 기록되나요, 아니면 현재 상태만 기록되나요?
• 전체 프로세스에서 Case ID로 사용할 수 있는 식별자가 기록되나요?

시스템에 최신 상태만 표시된다면 변경 이력이나 감사 기록을 확인하세요. 대부분의 기업용 시스템에는 이러한 기록이 있습니다.

이벤트가 주로 기록되는 위치

시스템 유형	예시	이벤트가 저장된 위치
ERP	SAP, Oracle E-Business Suite 또는 Fusion, Microsoft Dynamics	문서 및 변경 테이블: 구매 주문서, 송장, 자재 문서마다 생성일 또는 변경일과 작업한 사용자 정보가 있습니다.
서비스 데스크 및 ITSM	ServiceNow, Jira, Zendesk	모든 필드 변경을 기록하는 감사 및 이력 테이블(예: ServiceNow sys_audit)과 각 작업의 생성 및 수정 타임스탬프
CRM	Salesforce, Microsoft Dynamics	타임스탬프 및 사용자 정보와 함께 변경 전후 값을 보관하는 객체 필드 이력 테이블
워크플로 및 BPM 도구	Camunda, Power Automate, 맞춤형 워크플로 엔진	각 프로세스 인스턴스의 완료된 단계 이력
사내 애플리케이션	맞춤형 웹 앱, 레거시 시스템	애플리케이션 로그 또는 감사 테이블. 앱을 담당하는 팀에 상태 변경을 기록하는 테이블을 문의합니다.
스프레드시트	수동 인계, 오프라인 승인	케이스 ID와 타임스탬프 열이 일관되게 입력되어 있다면 내보낸 파일 자체를 사용할 수 있습니다.

예시: SAP의 구매부터 지급까지 프로세스

구매부터 지급까지의 프로세스는 단계별로 여러 SAP 테이블에 나뉘어 저장됩니다.

단계	SAP 테이블
구매 요청	EBAN
구매 주문	EKKO(헤더), EKPO(품목)
입고	MKPF(헤더), MSEG(품목)
송장 수령	BKPF(헤더), BSEG(품목)
지급	PAYR, REGUH

SAP ECC에서는 ABAP 보고서나 맞춤형 프로그램으로 이 테이블을 읽을 수 있습니다. SAP S/4HANA에서는 CDS 뷰, OData 서비스 또는 SAP Datasphere를 사용합니다. 단계마다 활동 이름, 케이스 ID, 타임스탬프를 포함한 간결한 쿼리를 추출하고, 필요하면 사용자, 금액 또는 공급업체 정보도 추가합니다. 그런 다음 결과를 하나의 이벤트 로그로 통합합니다.

SELECT 'PO Created' AS Activity, EBELN AS CaseID, AEDAT AS Timestamp FROM EKKO
UNION
SELECT 'Goods Receipt', EBELN, BUDAT FROM MSEG JOIN MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR
UNION
SELECT 'Invoice Posted', BELNR, BUDAT FROM BKPF
ORDER BY CaseID, Timestamp;

데이터가 너무 커지기 전에 회사 코드, 문서 유형, 회계 연도별로 필터링해 필요한 데이터만 추출하세요.

내보내기 데이터 구조화

• 이벤트당 한 행: 케이스 전체가 아니라 상태 변경을 한 행으로 기록합니다. Case ID, Activity, Timestamp 열과 분석에 필요한 선택 열(사용자, 비용, 금액)을 포함합니다.
• 시스템 간 케이스 ID 일관성 유지: 프로세스가 ERP와 CRM에 걸쳐 있다면 식별자를 조정해 모든 이벤트가 하나의 케이스에 속하도록 합니다.
• 시간대 통일: 서로 다른 시스템의 이벤트 순서가 유지되도록 타임스탬프를 UTC 또는 하나의 시간대로 정규화합니다.
• 활동 이름 통일: “Approve Order”와 “Order Approval”은 같은 단계를 가리킵니다. 각 단계에 하나의 이름을 사용합니다.
• 불필요한 데이터 제외: 테스트 문서, 취소된 기록, 내부 시스템 단계는 행만 늘리고 분석에 도움이 되지 않습니다.

업로드 시 헤더 행, 구분자, 타임스탬프 형식을 감지합니다. 전체 요건은 지원되는 데이터 형식에서 확인하세요. 시스템에 단계 기록이 아예 없다면 데이터 정리 및 준비에서 누락된 데이터를 보완하는 방법을 알아보세요.

내보내기 전에 개인 데이터 처리하기

이벤트 로그에는 이름, 고객 번호, 사용자 ID가 포함되는 경우가 많습니다. 분석에 필요하지 않은 정보는 익명화하거나 마스킹하고, 추출 데이터를 내려받을 수 있는 사용자를 제한하세요. 또한 GDPR 등 조직에 적용되는 보관 규정을 준수하세요. ProcessMind는 테넌트별로 데이터셋을 관리하며, 사용자의 역할과 라이선스에 따라 접근 권한을 부여합니다. 자세한 내용은 사용자, 역할 및 권한을 참조하세요.

다음 단계: 업로드 및 매핑

로그 구조를 정리한 다음 업로드하고 열을 데이터 세트에 매핑합니다.

1. 데이터 세트 구성: 케이스 ID, 활동, 타임스탬프를 매핑하고 데이터 품질 배지를 확인합니다.
2. 데이터를 모델에 매핑: 속성을 활동 및 연결에 연결합니다.
3. 데이터가 계속 늘어나는 경우 전체 데이터를 다시 불러오는 대신 증분(델타) 업로드를 사용합니다.

직접 데이터를 추출하기 전에 흐름을 시험해 보려면 예제 파일에서 바로 사용할 수 있는 샘플 로그를 이용하세요.

관련 항목

• process mining에 필요한 데이터 - 모든 로그에 필요한 세 가지 열
• 지원되는 데이터 형식 - 파일 형식과 구조 요건
• 데이터 정제 및 준비 - 업로드 전에 추출 데이터를 정제하고 흔히 발생하는 문제 해결
• 데이터 세트 구성 - 업로드 데이터를 매핑하고 검증