1. 서론
현대에는 수많은 데이터가 분출되고 있고, 더욱이나 사람들이 웹이나 앱, 모바일을 통해서 자신이 원하는 작업을 수행하고 행동하는 경우가 증가하고 있다. 한 사람의 하루 행동 여정, 또는 하나의 작업을 수행하는 과정 등 모든 과정 가운데 데이터는 존재하고 그것은 수많은 가치를 지니고 있다. 오늘 집중해서 살펴볼 것은 그러한 과정을 분석하고 의사결정하는 Process Mining이다.
2. Process Mining이란? Process Mining과 Data Mining의 차이점
간단히 말한다면, Process Mining은 event data와 process, process models 간의 관계를 파악하는 것이다. 이벤트 로그 데이터로부터 프로세스를 도출하여 이를 시각화하고, 그 간의 밀접한 관계를 파악하며 인사이트를 얻는 과정이다.
사실 Process Mining은 Data Mining의 일부분이라고 할 수 있다. 그러나 데이터 마이닝은 데이터만을 보고 프로세스에 집중하지 않았다면, 프로세스마이닝은 end-to-end를 포함한 프로세스 자체에 집중한다.
프로세스는 어디에나 존재하기 때문에, 프로세스 마이닝의 활용 분야는 무궁무진하다. 생산이나 제조에서는 공정 프로세스가 있고, 의료쪽에서는 검진 과정이, IT System에서는 앱 접근 과정, 업무에서는 결재 프로세스 등, 어디에서나 과정이 필요하기 때문에 프로세스 마이닝을 하기위한 이벤트 데이터는 매우 다양하다.
3. Process Mining의 종류
프로세스 마이닝에는 크게 네가지 종류가 있다.
- 프로세스 도출(Process DIscovery)
프로세스 도출은 아무런 사전 정보 없이 이벤트 로그로부터 모델을 도출하는 것을 의미한다. 특정 데이터를 이벤트 로그 형태로 가공한다면, 프로세스가 어떻게 흘러갔는지 이해하는 것이다. Process 도출 방법론으로는 Alpha Miner, Heuristic Miner, ILP Miner, Inductive Miner 등이 있다.
- 적합도 검사(Conformance Cheking)
적합도 검사는 도출된 모델이 실제 이벤트 로그와 잘 맞는지 확인하는 것이다. 프로세스 도출 작업 이후에 추후에 발생한 이벤트 과정이 프로세스 모델에 잘 적용했는지 확인하는 방법이다. 성능평가 과정이라고 생각하면 쉽다. 적합도 검사 방법론으로는 Casual footprint, Token-Based Replay, Sychronous Product Net 등이 있다.
- 프로세스 향상(Process Enhancement)
프로세스 향상은 가준의 프로세스 모델을 새로운 이벤트 로그를 토대로 더 나은 모델 또는 확장된 모델로 발전시키는 것을 말한다. 새로운 모델을 발전시키면서 성능이 향상될수도 있고, 각 정보가 더 추가로 제공될 수 있다.
- 프로세스 분석(Process Analysis)
프로세스 분석은 앞의 세가지 방법을 기반으로 모델을 분석하고, 어떻게 하면 프로세스를 발전시킬 수 있는지 분석하는 것이다. 병목현상이 일어나는 부분은 어디인지, 필요없이 반복되는 비효율적인 과정이 있는지, 이런 문제점을 발견하고 개선하는 방법을 찾는 과정이다.
위 네가지는 전통적인 프로세스 분석 방식이고, 앞으로 새롭게 나오는 프로세스 마이닝의 종류들이 있는데, 이부분은 추후에 다뤄보도록 하자.
4. 결론
데이터 마이닝의 방법 중 하나인 프로세스 마이닝, 처음엔 타 데이터 마이닝과 비슷하다고 생각했지만 알아갈수록 새로운 분야라는 생각도 들었다. 마케팅 분석 중 중요한 부분 중 하나가 아마 고객의 행동 여정을 파악하는 것일텐데, 잘 배워서 마케팅에 적용해보고 싶은 마음이 크다.
Reference
https://process-mining.tistory.com/2
https://process-mining.tistory.com/10
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