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과제(8)목표(8)6단계 미리보기 결과 데이터 자주 묻는 질문(5)

모든 업무 프로세스에서 인사이트를 확인하세요

모든 비즈니스 프로세스에는 발견되지 않은 비효율이 숨어 있을 수 있습니다. ProcessMind는 사용하는 시스템에 관계없이 병목과 재작업을 찾아내고 업무 인계를 원활하게 합니다. 데이터를 바탕으로 개선 효과가 가장 큰 영역에 집중할 수 있습니다.

사전 구성된 데이터 템플릿을 다운로드하고 일반적인 과제를 해결해 효율성 목표를 달성하세요. 6단계 개선 계획을 따르고 데이터 템플릿 가이드를 참고해 운영을 개선하세요.

자세한 설명 보기

process mining은 운영 데이터를 업무 프로세스의 실제 흐름을 파악하는 데 필요한 인사이트로 바꿉니다. SAP, Oracle, Salesforce 등 어떤 시스템을 사용하든 ProcessMind로 전체 흐름을 확인할 수 있습니다.

모든 업무 프로세스는 시스템에 디지털 흔적을 남깁니다. ProcessMind는 이 흔적을 분석해 조직에서 업무가 실제로 어떻게 진행되는지 보여줍니다. 예상한 흐름이 아니라 실제 흐름을 확인할 수 있습니다. 이러한 가시성이 실질적인 개선의 출발점입니다.

ProcessMind를 사용하면 케이스가 어디에서 지연되는지, 일부 프로세스가 다른 프로세스보다 오래 걸리는 이유가 무엇인지, 비효율의 근본 원인이 무엇인지 파악할 수 있습니다. 어떤 원본 시스템의 데이터든 활용할 수 있어 이미 보유한 데이터로 분석을 시작할 수 있습니다.

프로세스의 실제 흐름을 확인해 보세요. 데이터 템플릿을 다운로드해 시작하거나, 시스템별 상세 추출 안내를 살펴보세요.

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일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

조직에서 업무가 실제로 어떻게 진행되는지 명확히 파악하지 못하면 개선이 필요한 지점을 찾기 어렵습니다. 프로세스가 여러 시스템과 부서에 걸쳐 진행되는 경우 전체 흐름을 파악하기가 더욱 어렵습니다.

ProcessMind는 모든 원본 시스템의 이벤트를 연결해 프로세스를 통합된 관점으로 보여줍니다. 케이스가 조직을 거쳐 어떻게 이동하는지 확인하고, 그렇지 않으면 놓치기 쉬운 패턴과 변형을 파악할 수 있습니다.

프로세스의 특정 단계에서 업무가 지연되더라도 제대로 분석하지 않으면 병목을 알아차리기 어렵습니다. 팀은 인계나 승인으로 인해 전체 프로세스에 지연이 발생한다는 사실을 모를 수 있습니다.

ProcessMind는 케이스가 가장 오래 대기하는 지점을 찾아 병목을 일으키는 활동과 전환을 정확히 보여줍니다. 데이터에 기반해 개선 효과가 큰 부분에 집중할 수 있습니다.

프로세스가 설계된 경로대로 진행되지 않는다면 교육이나 시스템 설계에 문제가 있거나 별도의 조치가 필요한 예외 상황이 발생했을 수 있습니다. 활동을 반복하는 재작업은 시간과 리소스를 낭비합니다.

ProcessMind는 프로세스의 모든 변형을 보여주고 실제 업무 흐름이 이상적인 경로와 어떻게 다른지 구체적으로 나타냅니다. 재작업이 발생하는 지점과 원인을 찾아 근본 원인을 해결하고 모범 사례를 정착시킬 수 있습니다.

어떤 케이스는 빠르게 처리되지만 다른 케이스는 훨씬 오래 걸립니다. 이러한 편차는 현실적인 기대치를 설정하기 어렵게 만들며, 고객 만족도와 운영 효율에 영향을 주는 문제를 나타낼 수 있습니다.

ProcessMind는 전체 프로세스의 처리 시간 분포를 분석해 빠르게 완료되는 케이스와 지연되는 케이스의 차이를 파악하도록 돕습니다. 이를 바탕으로 편차를 줄이고 처리 결과를 예측하기 쉽게 만들 수 있습니다.

팀이나 시스템 간 수동 인계가 발생하면 다음 담당자가 업무를 시작할 때까지 대기하면서 지연될 수 있습니다. 실제 작업이 빠르게 끝나더라도 대기 시간이 전체 처리 시간의 대부분을 차지할 수 있습니다.

ProcessMind는 활동 사이의 시간을 측정해 케이스가 오래 대기하는 지점을 보여줍니다. 이를 통해 자동화하거나 간소화할 수 있는 인계를 찾아 전체 처리 시간을 줄일 수 있습니다.

규제 요건에 따라 특정 프로세스 단계를 정해진 순서로 수행해야 하는 경우가 많습니다. 체계적으로 모니터링하지 않으면 규정을 준수하지 않은 케이스를 놓쳐 감사 위험이나 벌금이 발생할 수 있습니다.

ProcessMind는 정의된 프로세스 규칙에 따라 모든 케이스를 점검하고 이탈과 규정 위반을 자동으로 표시할 수 있습니다. 지속적으로 모니터링하면 문제를 조기에 발견하고 감사에 대비할 수 있습니다.

팀에 업무가 어떻게 배분되는지 파악해야 리소스를 효과적으로 계획할 수 있습니다. 데이터가 없으면 업무량이 균형 있게 배분되었는지, 일부 팀원에게 업무가 몰리거나 다른 팀원의 리소스가 충분히 활용되지 않는지 알기 어렵습니다.

ProcessMind는 누가 어떤 업무를 얼마나 오래 수행하는지 보여주므로 데이터에 기반해 리소스 배분을 결정할 수 있습니다. 이를 통해 업무량을 조정하고 교육이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.

프로세스 개선 활동에는 성과를 측정할 명확한 지표가 없는 경우가 많습니다. 기준선과 지속적인 측정이 없으면 변경 사항이 실제로 효과가 있는지 알기 어렵습니다.

ProcessMind는 개선 전후를 비교하고 주요 지표를 시간에 따라 추적해 개선 활동의 효과를 수치로 보여줍니다. 근거에 기반해 목표를 향한 진척을 지속적으로 확인할 수 있습니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

조직에서 업무가 실제로 어떻게 진행되는지 전체적으로 파악하세요. 프로세스 전반을 투명하게 본다는 것은 절차서에 기록된 이상적인 흐름뿐 아니라 모든 변형, 인계, 지연을 확인하는 것입니다.

ProcessMind는 이벤트 데이터를 바탕으로 실제 프로세스를 시각화해 객관적인 관점을 제공합니다. 이를 통해 미처 발견하지 못했던 개선 기회를 찾을 수 있습니다. 프로세스의 투명성은 다른 모든 개선의 기반입니다.

처리 시간이 짧아지면 고객에게 더 빠르게 서비스를 제공하고 리소스를 효율적으로 활용할 수 있습니다. 처리 시간을 줄이려면 전체 소요 시간에 가장 크게 영향을 주는 활동과 지연을 찾아 해결해야 합니다.

ProcessMind는 처리 시간을 실제 작업 시간과 대기 시간으로 나누고, 단축 효과가 가장 큰 부분을 찾아냅니다. 개선 범위를 구체적으로 정해 광범위한 개선 활동보다 빠르게 성과를 확인할 수 있습니다.

재작업은 활동을 여러 번 수행하게 해 시간과 리소스를 낭비합니다. 재작업을 없애면 효율이 높아지고, 처음부터 정확하게 처리해 오류도 줄일 수 있습니다.

ProcessMind는 프로세스의 재작업 흐름을 찾아 활동이 반복되는 지점과 이유를 보여줍니다. 근본 원인을 해결해 재작업률을 낮추고 처음부터 올바르게 처리하는 비율을 높일 수 있습니다.

프로세스의 경로가 다양하다면 일부 경로가 다른 경로보다 나은 결과를 낼 수 있습니다. 효율이 높은 경로를 표준화하면 처리 시간을 줄이고 품질을 높이며 교육도 수월해집니다.

ProcessMind는 여러 프로세스 변형을 비교해 더 나은 결과로 이어지는 경로를 찾아냅니다. 이 정보를 바탕으로 조직 전반에 모범 사례를 정립하고 적용할 수 있습니다.

업무량을 균형 있게 배분하고 리소스를 효율적으로 활용하면 과부하나 병목 없이 수요에 대응할 수 있습니다. 리소스 활용 현황을 파악하는 것은 수용 능력 계획에 중요합니다.

ProcessMind는 리소스별 업무 배분을 분석해 불균형을 찾고 배분을 최적화하도록 돕습니다. 데이터에 기반한 접근으로 생산성과 직원 만족도를 높일 수 있습니다.

많은 프로세스에서 규정 준수는 반드시 지켜야 하는 요건입니다. 체계적으로 모니터링하면 모든 케이스가 필수 절차를 따르는지 확인하고 이탈을 조기에 발견할 수 있습니다.

ProcessMind는 모든 케이스를 규정 준수 규칙에 따라 점검하고 지속적인 확인과 감사 추적을 지원합니다. 사전에 대응해 규정 준수 위험을 줄이고 감사를 간소화할 수 있습니다.

일회성 개선 프로젝트만으로는 효과가 제한적입니다. 지속 가능한 성과를 내려면 프로세스를 꾸준히 측정하고 최적화해 지속적인 개선 문화를 만들어야 합니다.

ProcessMind는 지속적인 개선에 필요한 지표와 가시성을 제공합니다. 진행 상황을 추적하고 새로운 개선 기회를 찾으며, 시간이 지나도 개선 동력을 이어갈 수 있습니다.

수작업으로 처리하는 활동은 자동화하기 좋은 대상이지만, 효과적으로 자동화하려면 먼저 현재 프로세스를 파악해야 합니다. 처리량이 많고 반복되는 활동을 찾으면 자동화 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다.

ProcessMind는 수작업 활동과 발생 빈도를 보여 주므로 자동화 투자에 필요한 근거를 마련할 수 있습니다. 이를 바탕으로 효과가 큰 업무부터 자동화할 수 있습니다.

프로세스 우수성을 위한 6단계

데이터 연결

수행할 작업

데이터 템플릿이나 추출 안내서를 사용해 원천 시스템에서 이벤트 데이터를 내보냅니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

정확한 프로세스 인사이트와 유의미한 분석을 위해서는 데이터 품질이 중요합니다.

기대 효과

process mining 분석에 바로 사용할 수 있도록 정제된 이벤트 로그입니다.

제공 내용

실제 프로세스 흐름 파악하기

ProcessMind는 운영 데이터를 실행 가능한 인사이트로 바꿉니다. 실제 업무 흐름을 확인하고, 케이스가 지연되는 지점을 찾아 개선 기회를 파악하세요.

실제 데이터 기반의 시각적 프로세스 맵
병목 자동 탐지
처리 시간 및 성과 분석
실행 가능한 개선 권고

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 성과

조직이 얻는 성과

process mining은 주요 성과 지표를 개선하고 그 효과를 측정하는 데 도움이 됩니다. 데이터 기반 프로세스 최적화를 적용한 조직에서 일반적으로 나타나는 성과를 확인해 보세요.

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처리 시간 단축

전체 처리 시간 평균 단축률

병목을 찾아 해결하면 전체 프로세스 소요 시간이 크게 줄어드는 경우가 많습니다.

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비용 절감

처리 비용 절감률

재작업을 줄이고 리소스 배분을 최적화하면 비용 절감 효과를 측정할 수 있습니다.

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규정 준수 향상

프로세스 준수도 개선

지속적인 모니터링으로 케이스가 정해진 경로를 따르는지 확인해 규정 위반을 줄일 수 있습니다.

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가시성 향상

프로세스 전반의 투명성

업무가 실제로 어떻게 진행되는지 전반적으로 파악하고, 이전에는 드러나지 않았던 비효율을 찾을 수 있습니다.

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만족도 향상

처리 시간 단축

처리 시간이 짧아지고 오류가 줄면 고객과 직원의 만족도가 높아집니다.

성과는 프로세스 복잡성, 데이터 품질, 적용 범위에 따라 달라집니다. 아래 수치는 여러 적용 사례에서 관찰된 일반적인 개선 수준입니다.

권장 데이터

필수 필드부터 시작하고 필요에 따라 범위를 넓히세요. 이 데이터 템플릿은 모든 원천 시스템에서 사용할 수 있습니다.

이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

각 프로세스 인스턴스를 식별하는 고유 식별자입니다.

중요한 이유

올바른 Case ID가 없으면 프로세스에서 개별 케이스의 흐름을 추적할 수 없습니다.

발생한 프로세스 단계 또는 이벤트의 이름입니다.

중요한 이유

활동명에 따라 프로세스 맵의 시각화와 분석 방식이 결정됩니다.

활동이 시작된 시점입니다. 날짜와 시간을 포함해야 합니다.

중요한 이유

타임스탬프가 있으면 처리 시간 계산과 병목 탐지를 비롯한 시간 기반 분석을 수행할 수 있습니다.

시작 시점과 다른 경우 활동이 종료된 시점입니다.

중요한 이유

종료 시각을 사용하면 실제 작업 시간과 대기 시간을 구분할 수 있습니다.

활동을 수행한 사람입니다.

중요한 이유

리소스 분석을 통해 교육이 필요한 부분과 업무량 불균형을 파악할 수 있습니다.

해당 활동을 담당하는 조직 단위입니다.

중요한 이유

부서 간 분석을 통해 업무 인계 지연과 조직 내 마찰을 파악할 수 있습니다.

처리 중인 케이스의 범주 또는 유형입니다.

중요한 이유

케이스 유형별로 구분하면 범주 간 성과 차이를 파악할 수 있습니다.

케이스에 지정된 우선순위입니다.

중요한 이유

우선순위 분석을 통해 긴급한 케이스가 적절히 처리되는지 확인할 수 있습니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

프로세스에서 새 케이스를 시작하는 최초 이벤트입니다. 고객 요청, 내부 필요 또는 자동화된 이벤트로 새로운 업무 인스턴스가 시스템에 들어오는 시점을 나타냅니다.

중요한 이유

프로세스의 공식 시작을 나타내며, 전체 처리 시간과 처리량을 계산하는 데 필요합니다.

필수 정보가 빠짐없이 정확하게 입력되었는지 확인하는 단계입니다. 시스템에서 자동으로 확인하거나 담당자가 직접 검토할 수 있습니다.

중요한 이유

초기에 데이터를 검증하면 후속 단계의 문제와 재작업을 예방할 수 있습니다. 이 단계가 누락되면 처리 시간이 길어지는 경우가 많습니다.

처리할 담당자나 팀에 케이스를 배정합니다. 배정에 따라 케이스를 다음 단계로 진행할 책임자가 정해집니다.

중요한 이유

배정 효율은 업무가 얼마나 빨리 시작되는지에 영향을 줍니다. 이 단계의 지연은 라우팅이나 업무량 문제를 나타낼 수 있습니다.

케이스에 대한 실제 업무가 시작됩니다. 대기열에서 기다리던 상태에서 처리가 진행되는 상태로 전환되는 시점입니다.

중요한 이유

배정부터 처리 시작까지의 간격을 보면 대기열 대기 시간과 업무량 문제를 파악할 수 있습니다.

검토 또는 승인 단계가 완료되었습니다. 많은 프로세스에서 다음 단계로 진행하기 전에 한 번 이상 검토해야 합니다.

중요한 이유

검토 단계는 병목이 되기 쉽습니다. 검토에 걸리는 시간을 파악하면 승인 지연의 원인을 찾을 수 있습니다.

케이스가 성공적으로 처리되어 종료되었습니다. 프로세스 인스턴스가 끝나는 시점입니다.

중요한 이유

처리 시간과 처리량을 계산하는 데 필요합니다. 완료율은 프로세스의 효과를 보여 줍니다.

맞춤 데이터 권장 사항을 확인하려면 해당 프로세스를 선택하세요.

자주 묻는 질문

process mining을 시작하려면 어떤 데이터가 필요한가요?

이벤트 로그에는 필수 필드 세 가지가 필요합니다. 각 프로세스 인스턴스를 고유하게 식별하는 케이스 ID, 발생한 일을 나타내는 활동, 발생 시점을 나타내는 타임스탬프입니다. 사용자, 부서, 상태 등의 선택 필드를 추가하면 분석에 도움이 되지만, 시작할 때 반드시 필요한 것은 아닙니다.

결과를 확인하기까지 얼마나 걸리나요?

데이터가 정제되어 있다면 업로드 후 몇 분 안에 첫 프로세스 맵을 확인할 수 있습니다. 분석을 시작한 뒤 몇 시간 내에 유의미한 인사이트가 나타나는 경우가 많습니다. 개선안을 적용하고 효과를 측정하는 데는 프로세스에 따라 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있습니다.

process mining을 사용하려면 기술 전문성이 필요한가요?

ProcessMind는 데이터 과학자뿐 아니라 현업 사용자도 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 인터페이스가 직관적이며 여러 인사이트를 자동으로 확인할 수 있습니다. 다만 처음에는 원천 시스템에서 데이터를 추출할 때 IT 지원이 필요할 수 있습니다.

process mining은 기존 프로세스 매핑과 어떻게 다른가요?

기존 프로세스 매핑은 인터뷰와 업무가 어떻게 진행되어야 하는지에 대한 가정에 의존합니다. process mining은 실제 데이터를 바탕으로 업무가 어떻게 진행되는지 보여 주며, 수작업 매핑으로는 놓치기 쉬운 변형과 예외도 드러냅니다.

어떤 시스템에 연결할 수 있나요?

ProcessMind는 이벤트 데이터를 내보낼 수 있는 모든 시스템과 함께 사용할 수 있습니다. SAP, Oracle, Salesforce, ServiceNow 등 주요 시스템을 위한 안내서를 제공합니다. 그 밖의 시스템은 일반 템플릿을 사용해 데이터를 올바른 형식으로 구성할 수 있습니다.

유의미한 분석을 하려면 데이터가 얼마나 필요한가요?

통계적으로 유의미한 분석을 위해 최소 1,000건의 케이스(프로세스 인스턴스)를 권장합니다. 데이터가 많을수록 프로세스의 변형과 예외 사례를 더 잘 파악할 수 있습니다. 가능하다면 3~6개월분의 데이터로 시작하세요.

데이터는 안전하게 보호되나요?

예. ProcessMind는 전송 중 및 저장 데이터 암호화와 EU 내 데이터 호스팅을 포함한 엔터프라이즈급 보안을 적용합니다. ISO 27001 및 SOC 2 Type II 인증 절차는 진행 중입니다. 업로드 전에 민감한 데이터를 익명화할 수도 있습니다.

모든 프로세스에 process mining을 적용할 수 있나요?

process mining은 거래 중심이며 시스템에 디지털 기록이 남는 프로세스에 가장 적합합니다. 활동이 타임스탬프와 함께 기록된다면 process mining으로 분석할 수 있습니다. 수작업 비중이 높거나 구조화되지 않은 프로세스는 디지털 기록이 제한적일 수 있습니다.

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