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과제(8)목표(8)6단계 미리보기 결과 데이터 자주 묻는 질문(5)

Process Mining으로 직원 온보딩 간소화

ProcessMind는 직원 온보딩 프로세스에 숨은 병목과 지연을 찾아냅니다. 신규 입사자가 어느 단계에서 막히는지 파악하고, 불필요한 절차와 온보딩이 길어지는 원인을 확인할 수 있습니다. 데이터를 분석해 운영을 간소화하고 신규 직원의 경험을 개선할 기회를 찾습니다.

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

자세한 설명 보기

직원 온보딩은 입사 후 첫인상을 좌우하는 중요한 과정이며, 여러 부서와 시스템에 걸쳐 복잡한 활동이 이어집니다. 원활하게 설계된 프로세스라도 실제 운영에서는 눈에 띄지 않는 지연, 규정 준수 위험, 비효율이 생길 수 있습니다. process mining을 활용하면 오퍼 수락부터 중요한 입사 후 30일 점검까지 직원 온보딩 전 과정을 객관적으로 분석할 수 있습니다. 기존 시스템에서 이벤트 로그를 추출하면 ProcessMind가 현재 사용 중인 HR, ERP 또는 기타 원본 시스템에 관계없이 실제 온보딩 진행 과정을 데이터에 기반해 시각화합니다. 이를 통해 신규 입사자가 실제로 거치는 경로를 확인하고, 효율성과 직원 경험에 영향을 주는 예상 밖의 이탈, 수작업 우회 절차, 누락된 단계를 파악할 수 있습니다.

조직에서는 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있고 팀 간 인계가 수작업으로 이뤄지며 병목을 실시간으로 파악하기 어려워 온보딩 경험이 일관되지 않은 경우가 많습니다. 그 결과 규정 준수 공백, 신규 입사자 경험의 편차, 업무 생산성을 갖추기까지 걸리는 시간의 증가로 이어질 수 있습니다. ProcessMind는 온보딩 전 과정을 하나의 관점에서 보여줘 이러한 문제를 파악하도록 돕습니다. 지연의 원인을 찾고 규정을 준수하지 않은 활동을 확인하며, 문서 수집, 접근 권한 부여, 교육 배정, 소개 미팅 등 각 단계에서 자동화 기회를 발견할 수 있습니다. ProcessMind로 온보딩을 분석하면 일화에 의존하지 않고 데이터에 근거해 의사결정을 내릴 수 있어 효율성과 규정 준수를 개선하고 신규 입사자의 만족도를 높일 수 있습니다.

ProcessMind를 사용하면 직원 온보딩의 모든 측면을 개선할 수 있습니다. 자주 발생하는 경로와 변형을 시각화하고, 신규 입사자가 어느 단계에서 지체되는지 확인하며, 특정 활동이 전체 온보딩 기간에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 지역이나 부서별 온보딩 프로세스의 효과를 비교해 모범 사례를 찾을 수도 있습니다. ProcessMind는 중복 작업을 줄이고 승인 절차를 간소화하며 모든 신규 직원에게 일관되고 긍정적인 경험을 제공하도록 지원합니다. 이를 통해 신규 직원이 회사 문화에 적응하고 업무 목표에 기여하는 시점을 앞당길 수 있습니다. 데이터가 하나의 주 시스템에 있든 여러 시스템에 분산되어 있든 전체 관점에서 분석할 수 있습니다.

직원 온보딩 프로세스의 개선은 간단히 시작할 수 있습니다. ProcessMind는 기존 데이터 환경과 연동되도록 설계되었습니다. 제공된 데이터 템플릿에 따라 이벤트 로그를 준비하면 시스템에서 온보딩 케이스 식별자, 활동명, 타임스탬프 등 필요한 정보를 추출하는 방법을 확인할 수 있습니다. 데이터를 업로드하면 몇 분 안에 온보딩 프로세스의 실제 모습을 파악하고, 미래의 인재에게 더 효율적이고 규정을 준수하며 환영받는 경험을 제공할 수 있습니다.

직원 온보딩 HR 프로세스 신규 입사자 온보딩 최적화 프로세스 효율성 HR 분석 Compliance HR 자동화 입사 전 준비 직원 적응

일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

불필요하게 긴 온보딩 주기는 신규 입사자가 충분한 생산성을 발휘하는 시점을 늦춰 운영과 투자 효과 실현에 영향을 줍니다. 비용이 늘고 신규 직원에게 좋지 않은 첫인상을 남겨 조기 퇴사 가능성이 커질 수도 있습니다.

process mining은 온보딩 전 과정을 분석해 지연을 일으키는 구체적인 활동과 경로를 찾아냅니다. 분석 결과를 바탕으로 전체 프로세스를 간소화하고 소요 시간을 줄여 신규 입사자가 더 빨리 조직에 적응하고 업무에 기여하도록 지원합니다.

신규 직원은 입사일이 지나도 IT 계정, 필요한 소프트웨어, 장비를 받기까지 오래 기다리는 경우가 많습니다. 이로 인해 즉시 업무를 시작하기 어렵고 불만이 생기며, 조직의 준비성과 효율성에 대한 인식도 나빠질 수 있습니다.

process mining은 요청부터 제공까지의 실제 흐름을 매핑해 리소스 제공이 지연되는 지점을 정확히 찾습니다. 비효율적인 인계와 병목을 일으키는 단계를 확인해 리소스 배정을 개선하고 신규 입사자가 첫날부터 필요한 것을 갖추도록 지원합니다.

부서, 직무, 채용 관리자에 따라 온보딩 과정이 크게 달라져 경험이 단절되거나 불공평해지는 경우가 많습니다. 표준화가 부족하면 신규 입사자가 혼란과 불만을 느끼고 회사 문화에 원활하게 적응하기 어려울 수 있습니다.

process mining은 프로세스의 모든 변형을 자동으로 찾아 시각화하고, 실제 경로를 목표로 하는 표준과 비교합니다. 차이를 확인해 워크플로를 표준화하고 모든 신규 직원에게 일관되고 높은 수준의 경험을 제공하도록 돕습니다.

배경 조사나 필수 교육 등 규정 준수에 필요한 단계가 누락되거나 기한이 지나 완료되는 경우가 많습니다. 이로 인해 조직은 법적 위험과 규제 벌금, 운영 비효율에 노출되어 보안과 운영의 건전성이 위협받을 수 있습니다.

ProcessMind는 주요 규정 준수 활동이 기한 내 완료되는지 추적합니다. 기한이 지난 항목이나 누락된 단계를 사전에 찾아 표시해 즉시 시정 조치를 취하고 내부 및 외부 정책을 준수하도록 지원합니다.

HR 팀과 채용 관리자는 신규 입사자별 온보딩 진행 상황을 명확하고 실시간으로 확인하기 어려운 경우가 많습니다. 상황이 투명하게 보이지 않으면 문제에 선제적으로 대응하거나 지연을 예상하고 적시에 지원하기 어려워 사후 대응에 그치게 됩니다.

process mining은 오퍼 수락부터 입사 후 30일 점검까지 온보딩 전 과정을 투명하게 보여줍니다. 프로세스의 각 단계와 소요 시간, 참여자를 확인할 수 있도록 지속적으로 갱신되는 프로세스 맵을 제공해 데이터에 근거한 의사결정을 지원합니다.

온보딩의 여러 단계에서 데이터를 수작업으로 입력하거나 오류와 정보 누락으로 반복 수정이 발생합니다. 이로 인해 행정 업무 부담과 운영 비용이 늘고 신규 입사자가 충분한 생산성을 발휘하는 시점도 늦어집니다.

process mining은 프로세스의 반복 경로를 시각화하고 데이터 불일치나 수작업 인계로 인해 자주 반복되거나 재작업을 일으키는 활동을 찾아냅니다. 이러한 비효율을 확인해 작업 자동화 기회를 찾고 불필요한 수작업을 줄일 수 있습니다.

HR, IT, 채용 관리자 및 기타 부서 간 인계 과정에서 마찰과 지연이 발생하는 경우가 많습니다. 정보가 누락되거나 우선순위가 맞지 않으면 온보딩 경험이 단절되고 신규 입사자의 전체 온보딩도 늦어집니다.

process mining은 부서 간 활동 흐름을 매핑해 진행을 방해하는 비효율적인 인계와 소통 공백을 찾습니다. 각 인계에서 지체되는 시간을 측정해 협업을 개선하고 부서 간 조율을 원활하게 할 수 있습니다.

신규 직원 중 상당수가 입사 후 몇 달 안에 퇴사하며, 온보딩 경험이 좋지 않거나 혼란스러웠다고 말하는 경우가 많습니다. 조기 퇴사는 채용 비용 낭비와 생산성 손실을 초래하고 고용주 브랜드에도 부정적인 영향을 줍니다.

process mining은 온보딩 프로세스의 변형과 지연을 신규 입사자 유지 데이터와 연계해 조기 퇴사에 영향을 주는 패턴을 찾을 수 있습니다. 원인을 파악하면 프로세스를 개선해 신규 입사자가 더 적극적으로 참여하고 효과적으로 적응할 수 있는 경험을 제공할 수 있습니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

오퍼 수락부터 신규 입사자가 충분한 역량을 발휘하기까지 걸리는 시간을 줄이는 것은 온보딩의 주요 목표입니다. 준비 기간이 길어지면 프로젝트 일정이 늦어지고 비용이 늘며 신규 직원의 불만이 커져 초기 참여도와 장기적인 성과에 영향을 줄 수 있습니다.

ProcessMind는 온보딩 전 과정을 분석해 신규 입사자의 업무 생산성을 늦추는 병목과 지연을 구체적으로 찾아냅니다. 주요 경로를 시각화하고 각 단계의 소요 시간을 측정해 교육을 간소화하고 접근 권한을 빠르게 제공하며 워크플로를 개선할 기회를 찾아 준비 기간을 크게 줄일 수 있습니다.

배경 조사, 정책 확인, 필수 교육과 같은 필수 작업을 완료하지 않으면 조직은 상당한 법적·재정적 위험에 노출됩니다. 안전하고 적절하게 관리되는 프로세스를 위해 모든 신규 입사자가 필요한 규정 준수 단계를 기한 내에 완료하도록 해야 합니다.

ProcessMind는 신규 입사자별 필수 활동을 추적해 규정 준수 현황을 확인할 수 있도록 지원합니다. 단계 누락이나 기한 미준수 등 필수 프로세스에서 벗어난 사례를 자동으로 표시하므로 HR 팀이 선제적으로 대응하고 모든 온보딩 건이 내부 및 외부 규정 준수 기준을 충족하도록 할 수 있습니다.

신규 입사자에게 필요한 노트북, 시스템 접근 권한, 업무 공간이 준비되지 않은 채 입사하는 것만큼 답답한 일은 없습니다. 리소스 제공이 늦어지면 첫인상이 나빠지고 업무가 중단되며 내부 프로세스가 체계적이지 않다는 인상을 주어 초기 사기에도 영향을 줄 수 있습니다.

ProcessMind는 최초 요청부터 최종 제공까지 리소스 제공 하위 프로세스 전체를 매핑해 지연의 원인을 찾습니다. HR, IT 및 기타 부서 간 비효율적인 인계를 확인해 워크플로를 재설계하고 첫날부터 필요한 리소스를 갖추도록 지원합니다.

부서, 관리자, 위치에 따라 온보딩 프로세스가 달라지면 신규 직원에게 일관되지 않고 혼란스러운 경험을 줄 수 있습니다. 표준화가 부족하면 불공평한 상황과 단계 누락이 생기고 회사 문화와 절차를 제대로 소개하지 못할 수 있습니다.

ProcessMind는 실제로 진행되는 온보딩 프로세스의 모든 변형을 자동으로 찾아 시각화합니다. 경로를 비교해 모범 사례를 찾고 원치 않는 차이를 줄이며, 모든 신규 입사자에게 좋은 경험을 제공하는 일관된 표준을 마련하는 데 필요한 데이터 기반 인사이트를 제공합니다.

과도한 수작업 데이터 입력, 반복되는 수정, 중복 작업은 HR의 소중한 시간을 낭비하고 오류를 일으키며 온보딩 전체를 늦춥니다. 이러한 비효율은 운영 비용을 높이고 신규 입사자 경험을 개선하는 전략적이고 부가가치가 높은 업무에 집중하기 어렵게 합니다.

ProcessMind는 원본 시스템의 프로세스 데이터를 분석해 재작업이 반복되는 경로와 빈번한 수작업 활동을 찾아 그 규모를 측정합니다. 오류가 자주 발생하는 지점과 자동화 효과가 가장 클 수 있는 영역을 확인해 행정 업무 부담을 줄이고 프로세스 효율성을 높이기 위한 명확한 실행 방향을 제시합니다.

온보딩에는 HR, IT, 시설 관리, 채용 관리자, 재무 부서가 참여하지만, 이들 간의 마찰은 큰 지연을 일으키는 흔한 원인입니다. 비효율적인 인계와 원활하지 않은 소통은 프로세스를 단절시키고 신규 입사자에게 불편한 경험을 줄 수 있습니다.

ProcessMind는 온보딩 전 과정에서 부서들이 어떻게 협업하는지 객관적으로 보여줍니다. 각 인계 지점의 대기 시간을 측정해 소통 공백과 조율 문제를 드러내므로 부서 간 협업을 개선하고 프로세스 흐름을 원활하게 할 수 있습니다.

신규 입사자별 프로세스 진행 상황을 명확히 파악하지 못하면 HR 팀과 채용 관리자가 문제 해결에 선제적으로 나서기 어렵습니다. 가시성이 부족하면 문제에 뒤늦게 대응하고 기한을 놓치며 신규 직원에게 정확한 진행 상황을 안내하지 못할 수 있습니다.

ProcessMind는 온보딩 전 과정을 실시간으로 확인할 수 있는 데이터 기반 프로세스 맵으로 보여줍니다. 이해관계자는 모든 케이스의 진행 상황을 확인하고 지연된 케이스를 빠르게 찾아 지연 원인을 자세히 살펴볼 수 있어, 선제적으로 관리하고 원활하게 프로세스를 운영할 수 있습니다.

부정적이거나 체계적이지 않은 온보딩 경험은 직원 조기 퇴사의 주요 원인입니다. 채용 비용과 생산성 손실을 고려하면 조직에 큰 부담이 됩니다. 프로세스를 개선하는 것은 어렵게 확보한 인재의 이탈을 막기 위한 직접적인 투자입니다.

ProcessMind는 프로세스 데이터를 퇴사율과 같은 비즈니스 성과와 연계해 분석할 수 있습니다. 입사 후 몇 달 안에 퇴사한 직원의 온보딩 과정을 분석해 불만으로 이어지는 패턴, 마찰 지점, 프로세스 실패를 찾고, 직원 유지율을 높이도록 경험을 재설계할 수 있습니다.

직원 온보딩 개선을 위한 6단계

데이터 연결 및 탐색

수행할 작업

시스템에서 활동명, 타임스탬프, "Onboarding Case"와 같은 케이스 식별자를 포함한 이벤트 로그 데이터를 추출합니다. 온보딩과 관련된 모든 단계가 기록되었는지 확인합니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

이 데이터는 실제 프로세스 흐름을 파악하고 온보딩이 실제로 어떻게 진행되는지 확인하기 위한 객관적인 기반이 됩니다.

기대 효과

프로세스의 모든 활동과 변형을 반영하고 분석에 사용할 수 있도록 검증된 데이터셋입니다.

확인할 수 있는 내용

모든 비즈니스 프로세스의 숨은 문제를 파악하세요

ProcessMind는 기존 프로세스 데이터를 분석해 실제 운영 흐름을 보여줍니다. 시스템 전반의 프로세스 편차와 성과, 규정 준수 현황을 파악할 수 있습니다.

실제 프로세스 흐름 시각화
병목과 편차 파악
리소스 배분 개선
운영 효율성 향상

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 성과

직원 온보딩에서 조직이 얻는 성과

다음은 직원 온보딩 프로세스에 process mining을 적용했을 때 조직이 얻을 수 있는 실질적인 효과입니다. 병목과 개선 영역을 파악하면 운영 효율과 직원 경험을 크게 높일 수 있습니다.

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온보딩 기간 단축

전체 프로세스 평균 단축률

온보딩 과정 전반의 병목을 찾아 해소하면 입사 제안 수락부터 조직 적응까지 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 신규 입사자가 더 빨리 업무를 시작할 수 있습니다.

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규정 준수율 향상

필수 업무 완료율 개선

필수 교육과 서류 작성 등 온보딩에 필요한 활동을 정책에 따라 기한 내에 완료하도록 관리할 수 있습니다. 이를 통해 위험을 줄이고 거버넌스를 강화합니다.

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재작업 및 오류 감소

중복 업무와 데이터 문제 감소

수작업 데이터 입력 오류나 서류 누락처럼 재작업을 일으키는 근본 원인을 찾아 제거할 수 있습니다. 그 결과 온보딩 프로세스를 원활하고 효율적으로 운영하고 오류를 줄일 수 있습니다.

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리소스 준비 시간 단축

IT 설정 및 장비 전달 시간 절감

IT 계정과 장비를 준비하고 업무 공간을 마련하는 프로세스를 간소화해 신규 입사자가 첫날부터 효율적으로 일하는 데 필요한 것을 갖추도록 합니다.

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프로세스 표준화

일관된 온보딩 경로 확대

관리되지 않는 프로세스 변형을 찾아 일관되고 품질이 높은 온보딩 과정으로 통합할 수 있습니다. 이를 통해 조직 전반의 예측 가능성과 거버넌스를 높입니다.

결과는 프로세스의 복잡성과 데이터 품질에 따라 달라집니다. 아래 수치는 여러 도입 사례에서 관찰된 일반적인 개선 수준입니다.

권장 데이터

가장 중요한 속성과 활동부터 시작하고, 필요에 따라 범위를 넓히세요.

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

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

신규 직원 한 명의 온보딩 활동을 모두 묶어 식별하는 고유 ID입니다.

중요한 이유

신규 입사자 한 명의 온보딩 과정에서 발생한 관련 이벤트를 모두 연결하는 데 필요한 필수 키로, 전체 프로세스 분석을 가능하게 합니다.

온보딩 프로세스에서 발생한 특정 작업, 주요 단계 또는 이벤트의 이름입니다.

중요한 이유

프로세스의 개별 단계를 정의해 프로세스 맵을 만들고 워크플로, 병목, 이탈을 분석할 수 있게 합니다.

온보딩 활동이 발생하거나 완료된 정확한 날짜와 시각입니다.

중요한 이유

이 타임스탬프는 이벤트를 시간순으로 정렬하고 주기 시간과 대기 시간 등 시간 관련 지표를 계산하며 프로세스 병목을 찾는 데 필수적입니다.

측정 가능한 소요 시간이 있는 작업의 완료 시각입니다.

중요한 이유

개별 활동의 완료까지 걸리는 시간인 처리 시간을 정확하게 계산할 수 있어, 리소스 분석과 비효율적인 작업 파악에 도움이 됩니다.

조직의 HR 시스템에서 각 직원에게 부여하는 고유 식별자입니다.

중요한 이유

온보딩 프로세스를 직원의 영구 기록과 연결해, 온보딩이 직원의 근속과 성과에 미치는 영향을 장기적으로 분석할 수 있습니다.

신규 직원이 소속될 부서 또는 사업 부문입니다.

중요한 이유

사업 부문별 온보딩 효율, 프로세스 차이, 신규 입사자 경험을 비교해 표준화 기회를 찾을 수 있습니다.

신규 입사자의 구체적인 직무 또는 직위입니다.

중요한 이유

직무별 온보딩 프로세스 차이를 분석해, 직무에 맞는 프로세스 최적화와 맞춤화가 필요한 영역을 찾을 수 있습니다.

신규 입사자의 주 근무지, 사무실 또는 지역입니다.

중요한 이유

지역별 온보딩 프로세스 차이를 분석할 수 있어, 글로벌 조직의 규정 준수와 일관된 온보딩 경험을 마련하는 데 중요합니다.

신규 직원의 직속 상사인 관리자의 이름 또는 ID입니다.

중요한 이유

관리자가 온보딩 책임을 얼마나 일관되게 수행하는지 평가할 수 있습니다. 이는 신규 입사자의 경험과 업무 생산성을 갖추기까지 걸리는 시간에 직접 영향을 줍니다.

온보딩 활동을 수행한 사용자, 역할 또는 시스템입니다.

중요한 이유

각 작업의 수행 주체를 확인해 업무량 배분, 인계 효율, 자동화 기회를 분석할 수 있습니다.

신규 직원의 공식 첫 근무일입니다.

중요한 이유

입사 전 준비와 입사 후 활동을 구분하는 기준일이며, '첫 출근일 준비 완료'와 기타 주요 KPI를 측정하는 데 필요합니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

입사 전 단계가 공식적으로 시작된 시점을 나타냅니다. 후보자가 입사 제안을 정식으로 수락해 회사에 합류할 의사를 밝힐 때 이 이벤트가 발생합니다.

중요한 이유

전체 온보딩 소요 시간을 측정하는 중요한 시작점입니다. 후보자가 입사 의사를 밝힌 시점부터 입사 전 단계의 기간과 효율을 분석할 수 있습니다.

신규 입사자가 입사 전 필수 서류에 모두 서명하고 제출하면 이 활동이 발생합니다. 일반적으로 전자 서명이나 서류 업로드가 모두 완료되면 시스템에 자동으로 기록됩니다.

중요한 이유

서류 작성 완료는 공식 직원 프로필을 생성하고 급여 지급을 시작하기 위한 필수 조건입니다. 첫 출근 준비와 규정 준수를 위해 반드시 확인해야 하는 단계입니다.

핵심 HR 시스템에 신규 입사자 기록이 공식적으로 생성된 시점을 나타냅니다. 이 이벤트를 통해 시스템상에서 해당 인원이 후보자에서 직원으로 전환됩니다.

중요한 이유

급여 설정, 복리후생 등록, IT 리소스 준비 등 직원 관련 후속 프로세스를 시작하는 데 필요한 기본 단계입니다. HR 처리 효율을 나타내는 주요 지표이기도 합니다.

신규 입사자에게 필요한 계정, 시스템 접근 권한, 이메일을 생성해 달라고 IT 부서에 공식 요청한 시점을 나타냅니다. 기술 관련 온보딩의 시작점입니다.

중요한 이유

신규 입사자가 첫날부터 업무를 수행하려면 IT 리소스를 제때 준비해야 합니다. 요청부터 완료까지 걸리는 시간을 측정하면 첫날 업무 준비에 영향을 주는 주요 병목을 찾을 수 있습니다.

신규 입사자의 공식적인 첫 근무일을 나타냅니다. 사용자가 시스템에서 직접 수행한 작업이 아니라 주요 날짜 필드를 기준으로 산출하는 이벤트입니다.

중요한 이유

입사 전 활동과 입사 후 활동을 구분하는 중요한 기준점입니다. 업무 생산성에 도달하는 데 걸리는 시간과 입사 후 참여도를 측정하는 기준으로 활용됩니다.

신규 직원이 필수 교육 과정을 모두 성공적으로 마친 시점을 나타냅니다. 직원이 초기 규정 준수 및 학습 요건을 충족했음을 의미합니다.

중요한 이유

신규 입사자가 규정을 준수하고 직무 수행에 필요한 역량을 갖추었는지 확인하는 주요 단계입니다. 신규 입사자의 업무 준비 상태와 교육 프로그램의 효과를 측정하는 중요한 지표입니다.

신규 입사자의 전체 온보딩 프로세스가 공식적으로 종료된 시점을 나타냅니다. 온보딩 계획에 배정된 모든 작업이 완료되었음을 의미합니다.

중요한 이유

이 이벤트는 온보딩 프로세스의 종료 시점을 정의해 전체 소요 시간을 정확하게 계산할 수 있게 합니다. 프로세스 관점에서 신규 입사자가 조직에 완전히 적응했다고 판단하는 시점이기도 합니다.

맞춤 데이터 권장 사항을 확인하려면 해당 프로세스를 선택하세요.

자주 묻는 질문

process mining으로 직원 온보딩 프로세스를 어떻게 개선할 수 있나요?

Process mining은 온보딩 활동의 실제 흐름을 시각화하고 입사 전 단계가 길어지거나 리소스 설정이 늦어지는 등의 병목을 찾습니다. 소요 시간을 늘리는 프로세스 변형과 비효율을 파악해 신규 입사자의 온보딩 전 과정을 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 모든 구성원에게 더 일관되고 효율적인 온보딩 경험을 제공할 수 있습니다.

온보딩 process mining을 시작하려면 시스템에서 어떤 데이터가 필요한가요?

각 단계의 케이스 식별자, 활동명, 타임스탬프가 포함된 이벤트 로그 데이터가 필요합니다. 직원 온보딩에서는 고유한 신규 입사자 ID를 케이스 식별자로 사용하고, "HR 서류 작성 완료" 또는 "IT 설정 시작"과 같은 작업을 활동으로 기록할 수 있습니다. 이 데이터로 도구가 정확한 프로세스 흐름을 재구성합니다.

process mining으로 온보딩을 개선하면 어떤 성과를 기대할 수 있나요?

신규 입사자가 업무 생산성을 갖추는 시점을 앞당기고, 리소스 제공을 간소화하며, 온보딩 진행 상황을 실시간으로 더 잘 파악할 수 있습니다. 이에 따라 운영 비용을 줄이고 신규 입사자의 조기 퇴사를 낮추며 온보딩 경험을 전반적으로 표준화하고 효율화할 수 있습니다. 이러한 성과는 신규 입사자의 생산성과 만족도에 직접적인 영향을 줍니다.

일반적으로 시작 후 초기 결과를 확인하기까지 얼마나 걸리나요?

원천 시스템에 접근할 수 있는지와 데이터 양에 따라 초기 설정 및 데이터 추출에 걸리는 시간이 달라집니다. 보통 며칠에서 2주 정도 소요됩니다. 데이터를 불러온 뒤에는 대개 몇 시간에서 며칠 안에 초기 프로세스 맵을 생성하고 주요 병목을 파악할 수 있습니다. 심층 분석과 실행 가능한 인사이트는 이후 몇 주에 걸쳐 도출됩니다.

process mining으로 온보딩 필수 활동의 규정 준수 여부를 확인할 수 있나요?

예. process mining을 활용하면 필수 활동의 실제 완료율을 확인하고, 단계를 건너뛰거나 기한 내에 완료하지 못한 사례를 파악할 수 있습니다. 규정에 부합하는 표준 경로에서 벗어난 사례도 찾아낼 수 있어, 프로세스를 표준화하고 모든 신규 입사자가 필요한 업무를 완료하도록 관리함으로써 규정 준수 위험을 줄일 수 있습니다.

process mining에 필요한 기술 요건이나 역량은 무엇인가요?

주요 기술 요건은 원천 시스템에서 이벤트 데이터를 추출해 CSV나 API 등 구조화된 형식으로 제공하는 것입니다. 데이터를 수집하고 분석할 process mining 플랫폼도 필요합니다. 플랫폼은 클라우드 기반 또는 온프레미스 방식으로 사용할 수 있습니다. 이벤트 로그를 준비할 때 기본적인 데이터 가공 역량이 도움이 될 수 있지만, 최신 도구는 사용하기 쉽게 설계되어 있습니다.

온보딩 프로세스에 여러 변형이 있어도 process mining을 효과적으로 활용할 수 있나요?

process mining은 바로 이런 상황을 분석하는 데 적합합니다. 이상적인 모델에 의존하지 않고, 복잡성에 관계없이 실제 프로세스의 모든 변형을 매핑합니다. 이를 통해 어떤 변형이 성공적인 결과로 이어지고 어떤 변형이 비효율을 초래하는지 파악할 수 있습니다. 온보딩 과정 전반을 표준화하고 재작업을 줄이는 데 도움이 됩니다.

process mining으로 자동화할 수 있는 수작업 단계를 찾을 수 있나요?

예. process mining을 활용하면 온보딩 워크플로에서 자주 발생하는 수작업과 재작업을 파악할 수 있습니다. 실제 프로세스를 시각화해 사람의 실수나 비효율이 발생하기 쉬운 단계를 보여주므로, 자동화 후보를 찾는 데 도움이 됩니다. 이를 바탕으로 디지털 솔루션을 우선 적용할 영역을 정할 수 있습니다.

process mining이 운영 중인 시스템에 영향을 주나요?

아니요. process mining은 운영에 영향을 주지 않도록 설계되었습니다. 운영 환경에 직접 연결하는 대신 운영 시스템에서 내보낸 과거 데이터를 분석합니다. 따라서 분석 중에도 진행 중인 프로세스에는 영향을 주지 않습니다.

지금 process mining으로 직원 온보딩 프로세스를 개선하세요

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