프로세스 마이닝(Process Mining)

개요

프로세스 마이닝(Process Mining)은 정보 시스템에서 생성된 이벤트 로그(event log)를 분석하여 조직의 실제 업무 프로세스를 시각화하고, 병목, 반복, 비효율을 진단·개선하는 분석 기법입니다. 이는 전통적인 인터뷰 기반의 업무 분석을 뛰어넘어, 데이터 기반으로 프로세스의 'As-Is' 상태를 그대로 재현할 수 있는 디지털 전환(DX)의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.

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1. 개념 및 정의

프로세스 마이닝은 **비즈니스 프로세스 관리(BPM)**와 데이터 과학의 융합 영역으로, 다음 세 가지 분석 유형으로 구성됩니다:

1. 프로세스 디스커버리(Process Discovery): 이벤트 로그를 기반으로 실제 프로세스 모델 자동 생성
2. 컨포먼스 체크(Conformance Checking): 실제 수행된 프로세스가 정의된 프로세스와 얼마나 일치하는지 비교
3. 향상(Enhancement): 실제 데이터를 바탕으로 프로세스를 개선하거나 시뮬레이션

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2. 특징

특징	설명	기존 방식과 차이
데이터 기반 분석	이벤트 로그에 기반하여 자동화 분석	인터뷰나 문서 기반 분석보다 신뢰성 높음
실시간 분석 가능	IT 시스템에서 수집한 로그로 실시간 현황 파악	리포트 기반 분석은 시차 존재
비정형 프로세스 파악	예외 상황, 반복, 리워크 등 실무 중심 분석	BPMN 설계는 이상적인 모델 중심

프로세스 마이닝은 현실을 그대로 반영하는 분석 도구로서, 업무 개선 및 RPA 도입 기반으로 활용됩니다.

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3. 구성 요소 및 흐름

구성 요소	설명	예시
이벤트 로그	케이스 ID, 액티비티, 타임스탬프를 포함한 기록	ERP, CRM, MES 로그 등
분석 알고리즘	로그 데이터를 기반으로 프로세스 모델 도출	Alpha Miner, Heuristic Miner, Fuzzy Miner 등
시각화 엔진	프로세스 흐름을 그래프로 표현	프로세스 네트워크 다이어그램

분석은 '로그 수집 → 정제 → 마이닝 → 결과 시각화 및 개선 제안'의 순서로 진행됩니다.

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4. 기술 요소 및 활용 도구

기술 요소	설명	대표 도구
마이닝 알고리즘	반복, 병렬성, 루프 등 다양한 흐름 탐지	PM4Py (Python), ProM (오픈소스), Apromore
시각화 및 분석 플랫폼	프로세스 흐름과 KPI를 함께 분석	Celonis, UiPath Process Mining, SAP Signavio
이벤트 로그 생성 도구	IT 시스템 연계 또는 ETL로 생성	DB 로그, API 기반 연동

현재는 AI와 결합된 예측형 프로세스 마이닝, 리스크 탐지형 마이닝도 연구되고 있습니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
병목 지점 식별	실제 수행된 경로를 통해 지연/반복 파악	리소스 최적화 및 효율 개선
자동화 기회 발견	RPA 도입 타겟 프로세스 도출	자동화 ROI 극대화 가능
표준 프로세스 준수 확인	내부 규정이나 컴플라이언스 준수 분석	감사 및 품질 관리 대응

프로세스 마이닝은 분석뿐만 아니라 실행 전략 도출에 실질적 도움을 줍니다.

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6. 주요 활용 사례 및 도입 고려사항

사례	설명	고려사항
제조업 품질 관리	불량 발생 프로세스 단계 추적	MES 데이터 정합성 확보 필요
금융 계약/대출 심사	복잡한 워크플로우 분석 및 지연 파악	개인정보 비식별화 처리 필요
공공기관 민원처리	민원 접수~처리 전 과정 모니터링	부처 간 시스템 로그 통합 필요

도입 시 로그의 품질과 정합성, 분석 후 실행 전략의 연결성이 성공의 핵심입니다.

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7. 결론

프로세스 마이닝은 디지털 로그를 활용해 조직의 실제 업무 흐름을 데이터 기반으로 재구성하고 개선점을 도출하는 혁신 기술입니다. 업무 자동화, 품질 개선, 내부통제 등 다양한 분야에서 효과를 입증하고 있으며, RPA, ERP, AI 기반 의사결정 시스템과 함께 디지털 트윈의 핵심 구성요소로 진화하고 있습니다. 향후 모든 산업 영역에서 데이터 기반 운영 혁신의 중심 축이 될 것입니다.