Disco 사용자들에게 피드백을 받은 결과, 이들은 variant 분석기법(functionality)을 매우 선호하였고, 이 기법을 프로세스를 분석하는데 가장 유용한 도구 중 하나로 여겼다. 일례로, 한 통신회사의 IT프로세스 관리자가 최근에 아래와 같이 말했다.

 

“Variants를 사용함으로써 우리는 우리의 일을 처리하기 위한 보다 좋은 경로가 무엇인가를 배울 수 있다.”

 

그래서 우리는 Disco를 사용하여 프로세스의 variant를 분석하는 방법을 블로그에 실어야 할 때 라고 생각했다. 먼저 동영상을 통해 간단히 살펴보자. 이 동영상을 통해서 Disco에 포함된 Variant 분석 기법의 가능성(possibility)에 대한 빠른 체험을 할 수 있고, 자세한 내용을 파악할 수 있다. 또한, 디스코의 무료 데모버전(PMIG 홈페이지에서 다운받을 수 있음)을 통해 혼자서 따라 해 볼 수도 있다.

우리는 이번 아티클에서 가장 일반적인 프로세스 마이닝 사용 사례들(use cases)의 이해를 돕기 위한 프레임워크를 제시할 것이다. 여러분은 이 프레임워크를 통해서 여러분의 어떤 프로세스들이 프로세스 마이닝 분석에 적합한가를 판단할 수 있을 것이다.

 

 

 

Variants는 왜 중요한가?

 

Variants는 우리가 프로세스의 복잡성(complexity)을 얼마나 과소평가하는 경향이 있는지를 보여준다. 만약 여러분이이 프로세스 소유자(owner)에게 당신의 프로세스에 얼마나 많은 variants가 있다고 생각하는지 묻는다면, 일반적으로 “10개” 또는 “15개”라고 답할 것이다. 그러나 실제 variants의 수는 거의 100개(또는 그 이상)에 가깝다. 우리는 일부 프로세스에서 정말 수 백만 개의 variants를 목격하기도 했다.

 

더욱이 variants는 우리에게 프로세스 수행에 대한 단순하고 순차적인 시각을 제공한다. <그림 1>의 발견된 프로세스 맵에서 여러분은 분석된 구매 프로세스에 대한 조감도를 얻을 수 있고 매우 지배적인 루프를 발견할 수 있다. 이 루프는 본래의 구매 요구서(purchase requisition)에 변화를 주는 프로세스 단계와 관련되어 있다(‘Amend Request for Quotation Requester’ 활동 참조) .

 

그러나 우리는 한 케이스(여기서는 하나의 구매요청)이 어떻게 프로세스를 흘러가는지 알 수 없고, 얼마나 많은 케이스들이 이 불필요한 루프를 한 번, 두 번, 또는 그 이상 거쳐가는지 알 수 없다. 시작부터 끝까지의 일반적인 프로세스 실행 패턴에 관한 이해를 얻기 위해서 우리는 variants를 살펴볼 필요가 있다.

 

 

 

<그림 1> 구매 프로세스

 

Variants는 아래와 같은 이유들 때문에 중요하다.

 

• The way we think: 사람들은 주로 시나리오에 기반을 두고 생각한다. 일반적인 프로세스의 수행 패턴에 대해 생각할 때 우리는 활동들의 순차적인 수행을 이해하는 것이 쉽다.
• Mainstream vs. exceptions: Variant의 빈도는 특정 수행 패턴이 얼마나 빈번한가를 알려주고, 이상 행동(outliers)이나 예외적인 variants으로부터 주된 variants를 구별할 수 있다.
• Variation in your process: Variants 수의 총합은 여러분의 프로세스가 얼마나 많은 variation을 가지고 있는지 알려 준다. 표준 방식을 따르는 것은 변함없는 품질 및 효율적인 서비스를 제공하는데 매우 중요하다. 이런 측면은 Lean six sigma에서 중요한 요소가 될 수 있다.
• Cleanup: Variants는 데이터 품질 문제를 파악하는 것과 본격적인 프로세스 분석 이전에 가장 먼저 제거되어야 하는 불완전한 케이스(incomplete cases)를 여전히 가지고 있는가를 파악하는 것을 도와준다.

 

프로세스에 내재되어 있는 variants를 이해함으로써, 여러분은 어떠한 패턴이 좋은 또는 나쁜 성과(performance)를 가져오는지 확인할 수 있다. 그런 다음에 여러분은 보다 일정하고 개선된 프로세스 성과를 위해 좋은 성과를 낸 variants를 적극적으로 장려할 수 있다.

 

 

프로세스 Variants는 정확히 무엇인가?

 

프로세스 variants는 프로세스 흐름에 관한 변동(variation)이다.

 

“하나의 프로세스 variant는 프로세스의 그 시작과 그 끝까지 통하는 유일한 길이다.”

 

다른 말로 하면 프로세스 variant는 프로세스의 “trace”처럼 처음부터 끝까지의 특정한 활동들의 수행 흐름이다. 우리는 variant가 무엇인가에 대한 이해를 돕기 위해 간단한 프로세스 마이닝 사례를 만들었다(<그림 2> 참조).

 

 

<그림 2> 간단한 프로세스 마이닝 사례

 

여러분은 <그림 2>에서 다음과 같은 것들을 파악할 수 있다.

 

• 시간이 흐르면서, 몇 개의 케이스(즉, 프로세스 인스턴스)에서 다른 활동들이 수행되었고 IT시스템의 데이터베이스 또는 로그 파일에 기록되었다. (<그림 2>의 왼쪽)
• 우리는 왼쪽에 있는 데이터 레코드를 시작 지점으로 설정하고 각각의 케이스에 따라 수행되는 활동 흐름들을 재구성 하였다. 케이스 1 ~ 케이스 3(중간)

여러분은 케이스 2가 케이스 1과 비슷하지만 약간 다른 것을 볼 수 있다. 엑티비티 B와 C가 다른 순서로 수행되었다.  케이스 3에서는 활동 D의 반복을 볼 수 있다

• 이와 같이, 프로세스 마이닝을 통해서 우리는 프로세스의 모든 variation을 고려하는 전체 프로세스 맵을 구성할 수 있다(오른쪽). 우리가 하는 것은 IT시스템의 트랜잭션 데이터(transaction data)를 실제 발생한 프로세스의 흐름을 객관적으로 보여주는 사실적인 프로세스 모델(맵)으로 변환시키는 것이다.

 

프로세스 variants는 원시 데이터(raw data)와 프로세스 맵 사이에 위치해 있다. <그림 2>에서 보이는 것처럼, 우리는 3개의 케이스에 대하여 3가지의 다른 활동들의 흐름을 가지고 있다. 그러나 우리가 더 많은 케이스들을 살펴본다면 활동들의 흐름의 반복되는 것을 볼 수 있게 될 것이다.

 

다시 말해서, 프로세스 variant는 특정한 활동들의 흐름이다. 이러한 흐름은 단 한번만 일어날 수도 있고, 많은 케이스들이 이 흐름을 따를 수도 있다. 특정 variant의 빈도(한 특정 variant를 따르는 케이스의 개수)는 프로세스에서 빈번히 발생하는 패턴을 우리에게 알려주기 때문에 매우 흥미로운 것이다.

 

 

프로세스 variants 조사

 

이제 Disco를 사용하여 프로세스 variants를 분석하는 방법을 알아보자.

 

일단 여러분이 데이터를 import시키면 여러분은 위에서 본 것과 같이 여러분의 프로세스에 대한 조감도를 제공해주는 프로세스 맵을 볼 수 있다. 이제 <그림 3>과 같이 ‘Cases’ 탭으로 가보자.

 

<그림 3> ‘Cases’ 탭

 

‘Cases’탭에서 여러분의 데이터 셋(data set)에 포함된 모든 케이스들의 히스토리를 포함하는 목록을 볼 수 있다. 더욱이 여러분은 variants의 목록도 볼 수 있다. 본 예에서, 우리는 총 686개의 케이스와 98개의 variants를 파악할 수 있다. Variants는 빈도 순으로 정렬된다.

Variant 1은 가장 많이 발생한 variant로써 88개의 케이스에서 발생하였고, 데이터 셋의 모든 케이스 중 약 15%를 차지한다. Variant 2는 77개의 케이스에서 발생하였고 약 13%를 차지한다. 일반적으로 대부분의 프로세스들에서 상위 5 ~ 10개의 variants는 해당 프로세스의 80% ~ 90% 케이스들을 설명해 주었다.

<그림 3>에서 Variant 3가 선택되어 있고, Variant 3를 따라가는 63개의 케이스 목록을 얻을 수 있다. Variant 3에 속하는 모든 63개의 케이스(여기서는 케이스 538이 선택되었다)들은 동일한 프로세스 패턴을 따른다. ‘Create Purchase Requisition’ 활동으로 시작해서 ‘Analyze Purchase Requisition’ 활동을 두 번째로 수행하고 그 뒤 멈춘다. 세 번째로 빈번한 패턴은 구매 요청의 중단과 관련되어 있다. 아마도 구매 가이드라인이 프로세스의 낭비를 피하기 위해 업데이트 될 필요가 있을 것이다.

 

Variants를 살펴 봄으로써 여러분은 얼마나 많은 variants가 있는지 알고 또한 가장 빈번한 프로세스 패턴이 어떻게 나타나는지 알 수 있다. 여러분은 또한 빈도수가 작은 variants를 볼 수 있고, 이를 통해 왜 그것들이 표준 절차를 따르지 않는지 파악할 수 있다.

 

<그림4> ‘Statistics 탭

 

<그림 4>처럼 여러분이 ‘Statistics’ 탭으로 바꾸면, 여러분은 각각의 variant에 포함된 케이스들의 평균 수행 시간을 파악함으로써 어떠한 variant가 느리고, 어떠한 variant가 빠 빠른 경향이 있는지 알 수 있다. 또한, <그림 4>의 하단 테이블은 각 variant별로 수행되는 활동들의 단계의 수(‘노력(effort)’ 정도 반영)와 얼마나 많은 케이스가 variant에 포함되는가(‘효과(impact)’ 반영)를 제공한다

 

마우스의 오른쪽 버튼을 클릭하고 ‘Export to CSV…’버튼을 선택해서 이 요약 테이블을 export할 수 있다.

 

 

프로세스 variants 기반의 필터링

 

로그 데이터에 기록된 주된 행동을 나타내는 케이스들이나 예외적인 케이스들에 중점을 두고 분석을 진행하기 위해 variants에 기반을 둔 variation filter를 사용할 수 있다.

 

<그림 5> Variation filter 기능

 

<그림 5>에 나타난 것처럼, 적어도 32개의 케이스들을 포함하는 가장 빈번하게 발생하는 상위 5개의 variants만을 포함하도록 filter를 적용하였다. 이 결과, 모든 variants 중 단 5%의 variants가 전체 케이스들 중에서 50%의 케이스를 포함함을 알 수 있다.

 

<그림 5>에서 설정된 5개의 variants가 어떤 프로세스를 나타내는지 <그림 6>과 같이 필터된 variants에 기반을 둔 프로세스 맵을 얻을 수 있다.

 

우리는 이제 도출된 핵심 프로세스 variants에 기반을 두고 처리 시간, 병목 현상, 데이터 특성에 대해 보다 심도 깊은 분석을 수행할 수 있다. 또한 프로세스의 개선에 대한 깊은 이해를 얻기 위해 예외적인 케이스의 성과와 비교할 수도 있다.

Variant 분석의 핵심은 주된 variants을 이해함으로써 여러분이 평범한 프로세스를 개선시키고 향상시킬 수 있다는 것이다. 예외적인 variants를 이해함으로써 여러분은 variation을 줄일 수 있고 이를 통해 더욱 일관된 성과를 전달할 수 있다.

 

<그림 6>

 

여러분도 관심 있는 프로세스에 대한 variants 분석을 실시해 보길 희망한다.

 

 

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