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칼럼ㅣ자동화의 잠재력 깨우려면... 'EA'에 주목하라

프로세스 자동화, 프로세스 마이닝, 통합의 범주가 모호하다. 벤더들은 유사한 결과를 제시하면서 디지털 트랜스포메이션과 프로세스 자동화를 구별할 수 없는 주장을 하고 있다. 하지만 이는 근본적인 접근방식, 즉 고객의 결과를 좌우하는 소위 ‘자동화 DNA(automation DNA)’가 다르다. 아울러 많은 경우, 자동화의 성과는 효율성으로 이야기된다. 하지만 시장은 엔드투엔드 자동화를 통해 더 많은 결과(예: 효율성을 넘어선 혁신, 성장, 비즈니스 탄력성 등)를 요구한다.   ‘DNA’가 중요하다 몇 년에 한 번씩, 일란성 쌍둥이가 태어나면서 헤어졌다가 성인이 된 후 다시 만났는데 비슷한 삶을 살아왔더라는 놀라운 이야기를 들어봤을 것이다. 이를 통해 유전의 힘을 알 수 있다. 다큐멘터리 영화 ‘어느 일란성 세쌍둥이의 재회(Three Identical Strangers)’는 과학이라는 미명하에 출생과 동시에 비윤리적으로 분리된 세쌍둥이에 관한 이야기를 들려준다. 이 3명은 각기 다른 교육을 받았지만 행동 패턴과 삶의 결과가 유사했다. 생물학적이든 아니면 기술적이든 DNA의 힘은 피할 수 없다. 오늘날 사회는 알고리즘이 민주주의에 미치는 영향 등의 ‘기술적 유전학(technological genetics)’이 결과를 어떻게 좌우하는지 살펴보고 있다. 이제 자동화 플랫폼의 기술적 유전학을 면밀하게 살펴봐야 할 때다. 필자는 대형 RPA 벤더 3곳에서 리더십 역할을 수행한 바 있으며, 현재는 광범위한 자동화 범주에 속한 여러 기업에 자문을 제공하고 있다.  프로세스 자동화, 프로세스 마이닝, 통합 범주가 발전하고 있는 가운데 벤더들이 약속하는 결과는 동일하다. 하지만 자동화 플랫폼의 DNA는 여전히 고객들에게 다른 결과로 이어지고 있다. 이를테면 프로세스 자동화는 이질적인 시스템을 통합하고, 프로세스 및 백오피스에 있는 방대한 데이터를 활용한다는 2가지 약속으로 시작됐다. 안타깝게도, 현재 성장 단계(10대 성장기)에서는 두 가지 약속 모두 지...

자동화 프로세스 자동화 프로세스 마이닝 RPA 엔터프라이즈 아키텍처 디지털 트랜스포메이션

2022.04.21

프로세스 자동화, 프로세스 마이닝, 통합의 범주가 모호하다. 벤더들은 유사한 결과를 제시하면서 디지털 트랜스포메이션과 프로세스 자동화를 구별할 수 없는 주장을 하고 있다. 하지만 이는 근본적인 접근방식, 즉 고객의 결과를 좌우하는 소위 ‘자동화 DNA(automation DNA)’가 다르다. 아울러 많은 경우, 자동화의 성과는 효율성으로 이야기된다. 하지만 시장은 엔드투엔드 자동화를 통해 더 많은 결과(예: 효율성을 넘어선 혁신, 성장, 비즈니스 탄력성 등)를 요구한다.   ‘DNA’가 중요하다 몇 년에 한 번씩, 일란성 쌍둥이가 태어나면서 헤어졌다가 성인이 된 후 다시 만났는데 비슷한 삶을 살아왔더라는 놀라운 이야기를 들어봤을 것이다. 이를 통해 유전의 힘을 알 수 있다. 다큐멘터리 영화 ‘어느 일란성 세쌍둥이의 재회(Three Identical Strangers)’는 과학이라는 미명하에 출생과 동시에 비윤리적으로 분리된 세쌍둥이에 관한 이야기를 들려준다. 이 3명은 각기 다른 교육을 받았지만 행동 패턴과 삶의 결과가 유사했다. 생물학적이든 아니면 기술적이든 DNA의 힘은 피할 수 없다. 오늘날 사회는 알고리즘이 민주주의에 미치는 영향 등의 ‘기술적 유전학(technological genetics)’이 결과를 어떻게 좌우하는지 살펴보고 있다. 이제 자동화 플랫폼의 기술적 유전학을 면밀하게 살펴봐야 할 때다. 필자는 대형 RPA 벤더 3곳에서 리더십 역할을 수행한 바 있으며, 현재는 광범위한 자동화 범주에 속한 여러 기업에 자문을 제공하고 있다.  프로세스 자동화, 프로세스 마이닝, 통합 범주가 발전하고 있는 가운데 벤더들이 약속하는 결과는 동일하다. 하지만 자동화 플랫폼의 DNA는 여전히 고객들에게 다른 결과로 이어지고 있다. 이를테면 프로세스 자동화는 이질적인 시스템을 통합하고, 프로세스 및 백오피스에 있는 방대한 데이터를 활용한다는 2가지 약속으로 시작됐다. 안타깝게도, 현재 성장 단계(10대 성장기)에서는 두 가지 약속 모두 지...

2022.04.21

MS의 프로세스 마이닝 업체 '미닛' 인수, 그 의미는?

독일의 데이터 프로세싱 업체 셀로니스(Celonis)에서 (MS의 파워 플랫폼(Power Platform)에 프로세스 마이닝 솔루션을 제공하는) ‘프로세스 애널리틱스 팩토리(Process Analytics Factory; PAF)’를 인수한다고 한 지 불과 며칠 만에, 마이크로소프트가 자체적으로 프로세스 마이닝 업체를 인수한다고 발표했다.   이 회사는 프로세스 마이닝 소프트웨어 개발사 ‘미닛(Minit)’을 인수한다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 고객들이 마이크로소프트 파워 플랫폼(Microsoft Power Platform) 안팎에서 기업 전체의 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있도록 지원할 예정이다.    이는 셀로니스가 마이크로소프트 파워 플랫폼에서 자사의 프로세스 마이닝 제품을 강화하기 위해 PAF를 인수한다고 발표한 지 며칠 만에 이뤄졌다. 또한 그 주에 SAP는 약 1년 전 인수한 프로세스 마이닝 도구 ‘시그나비오(Signavio)’의 새로운 기능을 공개했다.  이번 미닛 인수로 마이크로소프트는 미닛 커넥터(Minit Connectors) 제품군을 활용하여 오라클, SAP, 서비스나우, 세일즈포스 등의 엔터프라이즈 시스템에서 프로세스 데이터를 추출하고, 해당 데이터를 이벤트 로그로 변환 및 분석하며, 최적화 또는 자동화 가능한 프로세스 병목 현상을 확인할 수 있는 역량을 확보하게 됐다. 한편 미닛은 지난 2015년 슬로바키아에서 시작돼 현재 약 50명의 직원을 두고 있다. 설립자 라스토 흐라박은 2021년 5월 CEO직을 사임하고 최고 전략 책임자 역할에 집중하기로 했으며, 前 오토메이션애니웨어 경영진 제임스 데닝이 새 CEO로 취임했다.  프로세스 자동화에 ‘올인(all-in)’하고 있는 마이크로소프트 미닛 인수는 마이크로소프트의 자동화 관련 M&A 중 가장 최근에 이뤄진 건이다. 2021년 10월 이 회사는 파워 플랫폼을 사용하여 SAP 및 오라클 시스템을 자동화할 수 있도록 지원하는 ...

마이크로소프트 프로세스 자동화 프로세스 마이닝 RPA 프로세스 최적화 미닛 소프토모티브

2022.04.05

독일의 데이터 프로세싱 업체 셀로니스(Celonis)에서 (MS의 파워 플랫폼(Power Platform)에 프로세스 마이닝 솔루션을 제공하는) ‘프로세스 애널리틱스 팩토리(Process Analytics Factory; PAF)’를 인수한다고 한 지 불과 며칠 만에, 마이크로소프트가 자체적으로 프로세스 마이닝 업체를 인수한다고 발표했다.   이 회사는 프로세스 마이닝 소프트웨어 개발사 ‘미닛(Minit)’을 인수한다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 고객들이 마이크로소프트 파워 플랫폼(Microsoft Power Platform) 안팎에서 기업 전체의 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있도록 지원할 예정이다.    이는 셀로니스가 마이크로소프트 파워 플랫폼에서 자사의 프로세스 마이닝 제품을 강화하기 위해 PAF를 인수한다고 발표한 지 며칠 만에 이뤄졌다. 또한 그 주에 SAP는 약 1년 전 인수한 프로세스 마이닝 도구 ‘시그나비오(Signavio)’의 새로운 기능을 공개했다.  이번 미닛 인수로 마이크로소프트는 미닛 커넥터(Minit Connectors) 제품군을 활용하여 오라클, SAP, 서비스나우, 세일즈포스 등의 엔터프라이즈 시스템에서 프로세스 데이터를 추출하고, 해당 데이터를 이벤트 로그로 변환 및 분석하며, 최적화 또는 자동화 가능한 프로세스 병목 현상을 확인할 수 있는 역량을 확보하게 됐다. 한편 미닛은 지난 2015년 슬로바키아에서 시작돼 현재 약 50명의 직원을 두고 있다. 설립자 라스토 흐라박은 2021년 5월 CEO직을 사임하고 최고 전략 책임자 역할에 집중하기로 했으며, 前 오토메이션애니웨어 경영진 제임스 데닝이 새 CEO로 취임했다.  프로세스 자동화에 ‘올인(all-in)’하고 있는 마이크로소프트 미닛 인수는 마이크로소프트의 자동화 관련 M&A 중 가장 최근에 이뤄진 건이다. 2021년 10월 이 회사는 파워 플랫폼을 사용하여 SAP 및 오라클 시스템을 자동화할 수 있도록 지원하는 ...

2022.04.05

오토메이션애니웨어, 포트리스아이큐 인수…“자동화 프로세스 강화”

오토메이션애니웨어가 프로세스 디스커버리 및 프로세스 마이닝 전문 기업 ‘포트리스아이큐(FortressIQ)’를 인수했다고 밝혔다. 오토메이션애니웨어는 이번 인수를 통해 디지털 퍼스트 시대에 기업의 자동화 이니셔티브와 디지털 트랜스포메이션 가속화를 지원함으로써 지능형 자동화의 새로운 시대를 열 것으로 기대하고 있다고 전했다. RPA(Robotic Process Automation)는 팬데믹이 지속되고 있는 가운데 비즈니스 프로세스 간소화 방안을 모색하는 기업이 늘면서 수요가 급증하고 있다고 업체 측은 설명했다. 프로세스 인텔리전스는 지능형 RPA의 필수 요소로, 기업에서 사용하는 수백 개의 애플리케이션과 수십만에 달하는 직원의 다차원 업무 프로세스를 식별해 매핑하고, 분석할 수 있도록 지원한다. 오토메이션애니웨어는 이번 인수로 AI기반 클라우드 네이티브 플랫폼인 ‘오토메이션 (Automation) 360’과 연계해 프로세스 디스커버리 및 인텔리전스의 최적화를 향상시킨다는 계획이며, 이를 전 산업 분야 모든 종류의 레거시 시스템과 애플리케이션에 적용하여 확장할 예정이다. 이 기능은 단일 자동화 플랫폼인 오토메이션 360에서 사용할 수 있도록 새롭게 내장되어 제공되므로, 자동화가 가능한 또는 필요한 프로세스에 대해 신속하고 정확한 인사이트를 확보할 수 있다고 회사 측은 설명했다. 오토메이션애니웨어 박준용 지사장은 “기업들은 비효율적인 업무 프로세스가 성공적인 디지털 트렌스포메이션의 방해요소가 되지 않도록 사이클 타임과 전반적인 운영 성능을 향상시키는 데 집중하고 있다”라며, “포트리스아이큐의 인수를 통해 프로세스 인사이트를 자동화 계획 및 개발에 통합하면 가치 창출 시간을 줄이면서, 자동화의 정확성과 완성도를 향상시킬 수 있다”라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr

오토메이션애니웨어 RPA 자동화 프로세스 디스커버리 프로세스 마이닝 지능형 RPA

2022.01.04

오토메이션애니웨어가 프로세스 디스커버리 및 프로세스 마이닝 전문 기업 ‘포트리스아이큐(FortressIQ)’를 인수했다고 밝혔다. 오토메이션애니웨어는 이번 인수를 통해 디지털 퍼스트 시대에 기업의 자동화 이니셔티브와 디지털 트랜스포메이션 가속화를 지원함으로써 지능형 자동화의 새로운 시대를 열 것으로 기대하고 있다고 전했다. RPA(Robotic Process Automation)는 팬데믹이 지속되고 있는 가운데 비즈니스 프로세스 간소화 방안을 모색하는 기업이 늘면서 수요가 급증하고 있다고 업체 측은 설명했다. 프로세스 인텔리전스는 지능형 RPA의 필수 요소로, 기업에서 사용하는 수백 개의 애플리케이션과 수십만에 달하는 직원의 다차원 업무 프로세스를 식별해 매핑하고, 분석할 수 있도록 지원한다. 오토메이션애니웨어는 이번 인수로 AI기반 클라우드 네이티브 플랫폼인 ‘오토메이션 (Automation) 360’과 연계해 프로세스 디스커버리 및 인텔리전스의 최적화를 향상시킨다는 계획이며, 이를 전 산업 분야 모든 종류의 레거시 시스템과 애플리케이션에 적용하여 확장할 예정이다. 이 기능은 단일 자동화 플랫폼인 오토메이션 360에서 사용할 수 있도록 새롭게 내장되어 제공되므로, 자동화가 가능한 또는 필요한 프로세스에 대해 신속하고 정확한 인사이트를 확보할 수 있다고 회사 측은 설명했다. 오토메이션애니웨어 박준용 지사장은 “기업들은 비효율적인 업무 프로세스가 성공적인 디지털 트렌스포메이션의 방해요소가 되지 않도록 사이클 타임과 전반적인 운영 성능을 향상시키는 데 집중하고 있다”라며, “포트리스아이큐의 인수를 통해 프로세스 인사이트를 자동화 계획 및 개발에 통합하면 가치 창출 시간을 줄이면서, 자동화의 정확성과 완성도를 향상시킬 수 있다”라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr

2022.01.04

칼럼ㅣRPA와 데이터 과학이 만날 때

‘데이터 과학’은 ‘RPA(Robotic Process Automation)’를 지능적으로 만들 수 있다. 그리고 RPA는 데이터 과학 모델을 프로덕션 환경에 쉽게 배포하도록 만들 수 있다.  RPA 벤더들은 ‘완전 자동화 기업’이라는 지향점을 제시하지만 어쩌면 이는 다분히 근시안적인 관점일 수 있다. 현재 트렌드를 보면 RPA로 할 수 있는 일이 굉장히 많기 때문이다. 특히 데이터 과학과 결합됐을 때 더욱더 그렇다.    RPA 도구는 사람이 하는 일 가운데 반복적인 작업을 컴퓨터가 대신하도록 하면서 시작됐다. 여기서 ‘로봇’이라는 말이 핵심이다. 소프트웨어가 하나의 시스템에 들어있는 게 아니라 사람이 만지는 모든(또는 많은) 정보 시스템과 연결돼 있음을 은유적으로 나타나기 때문이다.  초창기 RPA 솔루션은 사람이 시스템과 상호작용하는 방식을 모방했다. 예를 들면 ‘지원(support)’ 관련 통화는 기술팀으로, ‘판매(sales)’ 관련 통화는 영업팀으로 자동 라우팅하거나 또는 링크드인(LinkedIn)과 같은 웹 사이트에서 정보를 스크랩해 필요할 때마다 CRM 시스템에 추가하는 식이었다.  그리고 RPA가 데이터 과학을 ‘처음’ 만났을 때 이는 업계를 변화시키는 결과를 가져왔다. 사람이 자동화를 개선할 새 기회를 찾게 하는 대신 ‘지능형’ 프로세스 자동화를 활용하게 됐기 때문이다.  이제는 머신러닝을 통해 실제 프로세스에서 패턴을 찾고 이를 프로세스 마이닝이라는 기술을 사용해 자동으로 개선할 수 있다. 이는 그동안 많은 RPA 도구가 내세웠던 ‘완전 자동화 기업’을 향한 발걸음이었다.  RPA와 데이터 과학의 두 번째 만남이 새로운 문을 열고 있다. 이번에는 데이터 과학이 사람의 업무 효율성을 높이는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 이러한 작업의 일부를 더욱더 잘 실행하는 데도 도움을 주고 있다.  RPA와 데이터 과학이 다시 만나다 점점 더 많은 수의 자동화 프로세스가 데...

RPA 로봇 프로세스 자동화 자동화 데이터 과학 데이터 머신러닝 프로세스 마이닝

2021.08.19

‘데이터 과학’은 ‘RPA(Robotic Process Automation)’를 지능적으로 만들 수 있다. 그리고 RPA는 데이터 과학 모델을 프로덕션 환경에 쉽게 배포하도록 만들 수 있다.  RPA 벤더들은 ‘완전 자동화 기업’이라는 지향점을 제시하지만 어쩌면 이는 다분히 근시안적인 관점일 수 있다. 현재 트렌드를 보면 RPA로 할 수 있는 일이 굉장히 많기 때문이다. 특히 데이터 과학과 결합됐을 때 더욱더 그렇다.    RPA 도구는 사람이 하는 일 가운데 반복적인 작업을 컴퓨터가 대신하도록 하면서 시작됐다. 여기서 ‘로봇’이라는 말이 핵심이다. 소프트웨어가 하나의 시스템에 들어있는 게 아니라 사람이 만지는 모든(또는 많은) 정보 시스템과 연결돼 있음을 은유적으로 나타나기 때문이다.  초창기 RPA 솔루션은 사람이 시스템과 상호작용하는 방식을 모방했다. 예를 들면 ‘지원(support)’ 관련 통화는 기술팀으로, ‘판매(sales)’ 관련 통화는 영업팀으로 자동 라우팅하거나 또는 링크드인(LinkedIn)과 같은 웹 사이트에서 정보를 스크랩해 필요할 때마다 CRM 시스템에 추가하는 식이었다.  그리고 RPA가 데이터 과학을 ‘처음’ 만났을 때 이는 업계를 변화시키는 결과를 가져왔다. 사람이 자동화를 개선할 새 기회를 찾게 하는 대신 ‘지능형’ 프로세스 자동화를 활용하게 됐기 때문이다.  이제는 머신러닝을 통해 실제 프로세스에서 패턴을 찾고 이를 프로세스 마이닝이라는 기술을 사용해 자동으로 개선할 수 있다. 이는 그동안 많은 RPA 도구가 내세웠던 ‘완전 자동화 기업’을 향한 발걸음이었다.  RPA와 데이터 과학의 두 번째 만남이 새로운 문을 열고 있다. 이번에는 데이터 과학이 사람의 업무 효율성을 높이는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 이러한 작업의 일부를 더욱더 잘 실행하는 데도 도움을 주고 있다.  RPA와 데이터 과학이 다시 만나다 점점 더 많은 수의 자동화 프로세스가 데...

2021.08.19

단순 자동화 넘어서라··· ‘엔드 투 엔드’ 지능형 자동화를 향한 도전

팬데믹은 프로세스 자동화에 대한 관심을 가속화했다. 코로나19가 초래한 방해와 혼란에 대응하기 위해 비즈니스 프로세스를 개선하고, 디지털 트랜스포메이션을 강화하려는 움직임이 뚜렷해졌기 때문이다. 이런 현대화 노력에 뛰어들었거나 뛰어들고 있는 IT리더들에게 AI는 자동화를 혁신, 엔드-투-엔드 프로세스 자동화라는 목표에 더 가깝게 다가가도록 만들어주는 잠재력을 갖고 있다.  그러나 현재로서는 여전히 AI 기반 프로세스 자동화에 단편적으로 접근하고 있다. 전체 프로세스 사슬이 아닌 개별 작업에 AI를 활용한다는 의미이다. 공급업체의 구현 방식에 상관없이 완전한 지능형 자동화는 아직 실현되지 않은 상태다. 지금까지는 그렇다.   지능형 자동화의 현황 AI 기반 자동화의 사용 사례는 다양하다. 수동으로 PDF의 정보를 양식에 재입력하는 대신 AI가 이를 처리하도록 훈련시키는 것을 예로 들 수 있다. 직원들은 고객 질문에 대답하기 위해 기업 문서와 자료들을 뒤지는 경우가 많다. 이때 AI가 대답이 될 수 있는 것들을 제안하도록 만드는 것도 사용 사례가 될 수 있다. 이 프로세스의 나머지 부분에는 대개 인간이 존재한다. 인간 비즈니스 애널리스트는 특정 프로세스에 들어갈 것들을 파악한다. 개발자는 RPA시스템을 이용해 프로세스 흐름을 만든다. 더 많은 비즈니스 애널리스트들이 프로세스의 성능을 모니터링한다. 병목을 찾고, 전통적인 스크립팅이나 AI 기반 강화로 자동화를 할 수 있는 다른 단계를 파악하기 위해서다. 즉 지금까지 AI는 더 큰 자동화 체계의 틈새를 채우는 도구로 작용하곤 했다.  HFS 리서치(HFS Research)의 조사 담당 SVP인 엘레나 크리스토퍼는 “AI의 잘 알려지지 않은 비밀 중 하나는 각 사용 사례가 좁다는 것이다”라고 지적했다. 그렇지만 엔드-투-엔드 지능형 자동화로 통합시키는 기술이 최소한 단편적인 형태로는 존재할 수도 있다. 도전과제가 남아있기는 하다. 비즈니스 워크플로우를 파악하는 것이 쉽지 않은...

RPA 지능형 자동화 프로세스 마이닝 엔드 투 엔드 자동화 머신 비전 컴퓨터 비전 자동화 스크립트

2021.05.17

팬데믹은 프로세스 자동화에 대한 관심을 가속화했다. 코로나19가 초래한 방해와 혼란에 대응하기 위해 비즈니스 프로세스를 개선하고, 디지털 트랜스포메이션을 강화하려는 움직임이 뚜렷해졌기 때문이다. 이런 현대화 노력에 뛰어들었거나 뛰어들고 있는 IT리더들에게 AI는 자동화를 혁신, 엔드-투-엔드 프로세스 자동화라는 목표에 더 가깝게 다가가도록 만들어주는 잠재력을 갖고 있다.  그러나 현재로서는 여전히 AI 기반 프로세스 자동화에 단편적으로 접근하고 있다. 전체 프로세스 사슬이 아닌 개별 작업에 AI를 활용한다는 의미이다. 공급업체의 구현 방식에 상관없이 완전한 지능형 자동화는 아직 실현되지 않은 상태다. 지금까지는 그렇다.   지능형 자동화의 현황 AI 기반 자동화의 사용 사례는 다양하다. 수동으로 PDF의 정보를 양식에 재입력하는 대신 AI가 이를 처리하도록 훈련시키는 것을 예로 들 수 있다. 직원들은 고객 질문에 대답하기 위해 기업 문서와 자료들을 뒤지는 경우가 많다. 이때 AI가 대답이 될 수 있는 것들을 제안하도록 만드는 것도 사용 사례가 될 수 있다. 이 프로세스의 나머지 부분에는 대개 인간이 존재한다. 인간 비즈니스 애널리스트는 특정 프로세스에 들어갈 것들을 파악한다. 개발자는 RPA시스템을 이용해 프로세스 흐름을 만든다. 더 많은 비즈니스 애널리스트들이 프로세스의 성능을 모니터링한다. 병목을 찾고, 전통적인 스크립팅이나 AI 기반 강화로 자동화를 할 수 있는 다른 단계를 파악하기 위해서다. 즉 지금까지 AI는 더 큰 자동화 체계의 틈새를 채우는 도구로 작용하곤 했다.  HFS 리서치(HFS Research)의 조사 담당 SVP인 엘레나 크리스토퍼는 “AI의 잘 알려지지 않은 비밀 중 하나는 각 사용 사례가 좁다는 것이다”라고 지적했다. 그렇지만 엔드-투-엔드 지능형 자동화로 통합시키는 기술이 최소한 단편적인 형태로는 존재할 수도 있다. 도전과제가 남아있기는 하다. 비즈니스 워크플로우를 파악하는 것이 쉽지 않은...

2021.05.17

퍼즐데이터 기고ㅣ디지털 트랜스포메이션, 시작은 ‘프로세스 마이닝’이다

개인이건 기업이건 코로나를 떼어놓고 생각할 수 없는 환경이 되었다. 언택트 소비, 언택트 근무가 일상화됐다. 특히, 온라인 쇼핑과 배달로 대표되는 고객의 언택트 소비는 이미 매년 두 배 이상 늘어나고 있었지만, 더욱 급격하게 성장하고 있다. 이렇듯 고객과 시장이 변하고 있으며 이에 대한 이해와 대응을 빠르게 하는 것이 가장 큰 당면 과제로 부상했다. 즉, 디지털 세상을 향한 본격적인 전환이 나타나고 있다.   ‘Digital Business Agility’ 확보가 디지털 트랜스포메이션의 목표 비대면으로 이루어지는 디지털 세상, 비즈니스를 채우는 것은 단연코 디지털 기술이다. 스마트폰, PC, 앱, 웹, 서버, DB 등 수많은 IT 관련 기술이 각각의 역할을 하고 있어서 가능한 것이며, 이들이 요청받고 처리하는 것은 어떤 형태로든 데이터로 존재한다. 이러한 데이터를 연결하게 되면 곧 업무 프로세스 또는 고객 행동 패턴으로 정의할 수 있을 것이고, 이들을 분석하고 인사이트를 발견해 대응한다면 보다 더 나은 업무처리와 매출 증대를 기대할 수 있다. 즉, 여러 상황의 데이터를 수집 및 분석하여 인사이트를 발굴하고, 이를 디지털 프로세스로 빠르게 구현하여 결과를 데이터를 통해 다시 확인하는 과정을 디지털 비즈니스 민첩성(Digital Business Agility)이라 하며, 이를 지속적으로 수행하도록 하는 것이 디지털 트랜스포메이션의 가장 큰 목표이자 이유라고 할 수 있다. 프로세스 마이닝 – 디지털 트랜스포메이션의 필수 도구 프로세스 마이닝이란 업무 처리 흔적(이벤트 로그 데이터)에 기반한 프로세스 모델을 도출하는 알고리즘과 관련된 분석 기술을 말한다. 2004년 발표된 논문(Process Mining: Discovering process models from event logs, Wil van der Aalst, 2004)으로부터 시작된 프로세스 마이닝은 초창기 단순한 그래프 형태의 프로세스 모델 도출 방안이었지만, 꾸준한 연구와 2015년 무...

비즈니스 민첩성 프로세스 마이닝 자동화 퍼즐데이터

2020.12.30

개인이건 기업이건 코로나를 떼어놓고 생각할 수 없는 환경이 되었다. 언택트 소비, 언택트 근무가 일상화됐다. 특히, 온라인 쇼핑과 배달로 대표되는 고객의 언택트 소비는 이미 매년 두 배 이상 늘어나고 있었지만, 더욱 급격하게 성장하고 있다. 이렇듯 고객과 시장이 변하고 있으며 이에 대한 이해와 대응을 빠르게 하는 것이 가장 큰 당면 과제로 부상했다. 즉, 디지털 세상을 향한 본격적인 전환이 나타나고 있다.   ‘Digital Business Agility’ 확보가 디지털 트랜스포메이션의 목표 비대면으로 이루어지는 디지털 세상, 비즈니스를 채우는 것은 단연코 디지털 기술이다. 스마트폰, PC, 앱, 웹, 서버, DB 등 수많은 IT 관련 기술이 각각의 역할을 하고 있어서 가능한 것이며, 이들이 요청받고 처리하는 것은 어떤 형태로든 데이터로 존재한다. 이러한 데이터를 연결하게 되면 곧 업무 프로세스 또는 고객 행동 패턴으로 정의할 수 있을 것이고, 이들을 분석하고 인사이트를 발견해 대응한다면 보다 더 나은 업무처리와 매출 증대를 기대할 수 있다. 즉, 여러 상황의 데이터를 수집 및 분석하여 인사이트를 발굴하고, 이를 디지털 프로세스로 빠르게 구현하여 결과를 데이터를 통해 다시 확인하는 과정을 디지털 비즈니스 민첩성(Digital Business Agility)이라 하며, 이를 지속적으로 수행하도록 하는 것이 디지털 트랜스포메이션의 가장 큰 목표이자 이유라고 할 수 있다. 프로세스 마이닝 – 디지털 트랜스포메이션의 필수 도구 프로세스 마이닝이란 업무 처리 흔적(이벤트 로그 데이터)에 기반한 프로세스 모델을 도출하는 알고리즘과 관련된 분석 기술을 말한다. 2004년 발표된 논문(Process Mining: Discovering process models from event logs, Wil van der Aalst, 2004)으로부터 시작된 프로세스 마이닝은 초창기 단순한 그래프 형태의 프로세스 모델 도출 방안이었지만, 꾸준한 연구와 2015년 무...

2020.12.30

퍼즐데이터, 3년 연속 ‘가트너 프로세스 마이닝 마켓 가이드’ 대표 기업 등재 

퍼즐데이터가 가트너의 ‘프로세스 마이닝 마켓 가이드(Market Guide for Process Mining, Marc Kerremans)’에서 3년 연속 대표 기업으로 선정됐다고 밝혔다. 프로세스 마이닝 마켓 가이드는 가트너에서 2018년부터 프로세스 마이닝 소개와 시장 현황 및 분석, 글로벌 대표 기업 등의 정보를 담아 발행되고 있다. 글로벌 대표 기업 중 아시아 기업으로는 유일하게 퍼즐데이터가 선정됐다고 업체 측은 강조했다. 회사에 따르면 퍼즐데이터는 자체 기술력으로 개발한 프로세스 마이닝 솔루션인 프로디스커버리(ProDiscovery)와 이를 활용한 프로세스 분석 컨설팅 서비스를 제공해 디지털 트랜스포메이션 시대의 비즈니스 혁신 방안을 제시하고 있는 기업으로 평가받고 있다. 프로디스커버리는 ▲다양하고 검증된 분석 도구와 대시보드(30개 분석 시각화 퍼즐로 구성) ▲강력한 필터 속성 및 프로세스 비교 분석 기능 ▲빅데이터 처리 및 빠른 분석 성능 ▲엔터프라이즈급의 시스템 확장성 및 편의성 등을 기반으로 그 우수성을 인정받았다.  더불어 금융, 제조, 온라인비즈니스, 쇼핑, 병원, 공공 등 다양한 산업부문에서 프로세스 분석 사례 및 관련 노하우를 가지고 있다는 것이 큰 강점이라고 업체 측은 설명했다.  프로디스커버리는 ▲업무 프로세스 혁신 및 디지털 트랜스포메이션을 위한 컨설팅 도구 ▲기업 내 업무 프로세스 모델 표준화 및 자산화 ▲RPA(Robot Process Automation) 등 프로세스 자동화를 위한 프로세스 분석 ▲프로세스 분석을 통한 업무 이상 상황 탐지 및 모니터링 등에 많이 활용되고 있다. 퍼즐데이터 김영일 대표이사는 “퍼즐데이터가 3년 연속 가트너 프로세스 마이닝 마켓 가이드에 아시아 유일한 대표기업으로 선정돼 글로벌 시장에서 기술력과 혁신성을 입증받았다”라며, “앞으로도 글로벌 프로세스 마이닝 선도기업으로서 자부심을 가지고 다양한 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 위한 프로세스 혁신을 이끌어내기 위한 노력을 ...

퍼즐데이터 가트너 프로세스 마이닝

2020.11.20

퍼즐데이터가 가트너의 ‘프로세스 마이닝 마켓 가이드(Market Guide for Process Mining, Marc Kerremans)’에서 3년 연속 대표 기업으로 선정됐다고 밝혔다. 프로세스 마이닝 마켓 가이드는 가트너에서 2018년부터 프로세스 마이닝 소개와 시장 현황 및 분석, 글로벌 대표 기업 등의 정보를 담아 발행되고 있다. 글로벌 대표 기업 중 아시아 기업으로는 유일하게 퍼즐데이터가 선정됐다고 업체 측은 강조했다. 회사에 따르면 퍼즐데이터는 자체 기술력으로 개발한 프로세스 마이닝 솔루션인 프로디스커버리(ProDiscovery)와 이를 활용한 프로세스 분석 컨설팅 서비스를 제공해 디지털 트랜스포메이션 시대의 비즈니스 혁신 방안을 제시하고 있는 기업으로 평가받고 있다. 프로디스커버리는 ▲다양하고 검증된 분석 도구와 대시보드(30개 분석 시각화 퍼즐로 구성) ▲강력한 필터 속성 및 프로세스 비교 분석 기능 ▲빅데이터 처리 및 빠른 분석 성능 ▲엔터프라이즈급의 시스템 확장성 및 편의성 등을 기반으로 그 우수성을 인정받았다.  더불어 금융, 제조, 온라인비즈니스, 쇼핑, 병원, 공공 등 다양한 산업부문에서 프로세스 분석 사례 및 관련 노하우를 가지고 있다는 것이 큰 강점이라고 업체 측은 설명했다.  프로디스커버리는 ▲업무 프로세스 혁신 및 디지털 트랜스포메이션을 위한 컨설팅 도구 ▲기업 내 업무 프로세스 모델 표준화 및 자산화 ▲RPA(Robot Process Automation) 등 프로세스 자동화를 위한 프로세스 분석 ▲프로세스 분석을 통한 업무 이상 상황 탐지 및 모니터링 등에 많이 활용되고 있다. 퍼즐데이터 김영일 대표이사는 “퍼즐데이터가 3년 연속 가트너 프로세스 마이닝 마켓 가이드에 아시아 유일한 대표기업으로 선정돼 글로벌 시장에서 기술력과 혁신성을 입증받았다”라며, “앞으로도 글로벌 프로세스 마이닝 선도기업으로서 자부심을 가지고 다양한 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 위한 프로세스 혁신을 이끌어내기 위한 노력을 ...

2020.11.20

워크플로우 간소화 지원하는 ‘프로세스 마이닝’ 툴 6선

비즈니스 프로세스 자동화 기반을 구축하려는 기업이라면 프로세스 플로우에서도 귀중한 인사이트를 얻을 수 있다. 엔터프라이즈 시스템의 데이터를 추적하는 AI 기반 툴 덕분이다.  비즈니스 프로세스 자동화를 추진하는 기업 사이에서 최근 ‘프로세스 마이닝(process mining)’이라는 용어가 인기를 얻고 있다. 프로세스 마이닝은 업무 자동화를 위해 취해진 RPA(Robotic Process Automation), ESM(Enterprise Service Management) 등에서 이어진 다음 단계다.  이 자동화 전략에서 중점을 두는 부분은 많은 기업이 수백, 수천, 많으면 수백만 개에 달하는 ‘프로세스’의 결합체라는 것, 그리고 IT 부문의 가장 큰 골칫거리가 기업을 지탱하는 낡고 녹슨 인프라를 교체하는 것이라는 점이다.    프로세스 마이닝의 이면에 있는 아이디어는 ‘데이터 마이닝(data mining)’에 들어간 모든 기발한 작업을 옮기고, 이를 RPA 또는 EPP 시스템에 연결해 문제가 일어날 만한 요인을 더욱더 잘 찾아낸다는 것이다.  하지만 여기서 끝이 아니다. 프로세스 마이닝 코드는 무엇이 ‘프로세스’로 적합한지 인식하고 정의할 수 있다. 스펙 파일을 작성하는 데 몇 개월 내지 또는 몇 년을 소비하지 않아도 된다.  또한 프로세스 마이닝 코드는 주문 데이터 흐름이 배송 데이터 흐름과 어떻게 연결되는지 데이터 이동 방식을 파악할 수 있으며, 이를 뱅킹 데이터 흐름으로 전환해 지급 처리를 할 수 있다. 작업에 일관된 고유 ID 번호가 있다면, 이 툴은 프로세스 간의 작업을 추적할 수도 있다.  이러한 AI 알고리즘에서 도출되는 인사이트는 최종적인 것이 아니며, 불가사의한 블랙박스에서 나오는 것도 아니다. 이 툴에서 나온 결과는 프로세스를 기술하는 플로우차트로 들어가는데, 이는 주로 RPA 툴에서 사용돼 프로세스 수정 및 개선의 시작점이 된다.  조직이 의도하는 바를 ...

워크플로우 워크플로우 간소화 프로세스 마이닝 데이터 마이닝 AI 인공지능 비즈니스 프로세스 자동화 자동화 RPA 프로세스 디스커버리 프로세스 인텔리전스 디지털 트윈 태스크 마이닝

2020.10.29

비즈니스 프로세스 자동화 기반을 구축하려는 기업이라면 프로세스 플로우에서도 귀중한 인사이트를 얻을 수 있다. 엔터프라이즈 시스템의 데이터를 추적하는 AI 기반 툴 덕분이다.  비즈니스 프로세스 자동화를 추진하는 기업 사이에서 최근 ‘프로세스 마이닝(process mining)’이라는 용어가 인기를 얻고 있다. 프로세스 마이닝은 업무 자동화를 위해 취해진 RPA(Robotic Process Automation), ESM(Enterprise Service Management) 등에서 이어진 다음 단계다.  이 자동화 전략에서 중점을 두는 부분은 많은 기업이 수백, 수천, 많으면 수백만 개에 달하는 ‘프로세스’의 결합체라는 것, 그리고 IT 부문의 가장 큰 골칫거리가 기업을 지탱하는 낡고 녹슨 인프라를 교체하는 것이라는 점이다.    프로세스 마이닝의 이면에 있는 아이디어는 ‘데이터 마이닝(data mining)’에 들어간 모든 기발한 작업을 옮기고, 이를 RPA 또는 EPP 시스템에 연결해 문제가 일어날 만한 요인을 더욱더 잘 찾아낸다는 것이다.  하지만 여기서 끝이 아니다. 프로세스 마이닝 코드는 무엇이 ‘프로세스’로 적합한지 인식하고 정의할 수 있다. 스펙 파일을 작성하는 데 몇 개월 내지 또는 몇 년을 소비하지 않아도 된다.  또한 프로세스 마이닝 코드는 주문 데이터 흐름이 배송 데이터 흐름과 어떻게 연결되는지 데이터 이동 방식을 파악할 수 있으며, 이를 뱅킹 데이터 흐름으로 전환해 지급 처리를 할 수 있다. 작업에 일관된 고유 ID 번호가 있다면, 이 툴은 프로세스 간의 작업을 추적할 수도 있다.  이러한 AI 알고리즘에서 도출되는 인사이트는 최종적인 것이 아니며, 불가사의한 블랙박스에서 나오는 것도 아니다. 이 툴에서 나온 결과는 프로세스를 기술하는 플로우차트로 들어가는데, 이는 주로 RPA 툴에서 사용돼 프로세스 수정 및 개선의 시작점이 된다.  조직이 의도하는 바를 ...

2020.10.29

퍼즐데이터, 효율·기능 업그레이드한 ‘프로디스커버리 2.2’ 출시 

퍼즐데이터가 프로세스 마이닝 솔루션인 프로디스커버리(ProDiscovery)에 다양한 기능을 추가한 업그레이드 버전 ‘프로디스커버리 2.2’를 출시했다. 프로세스 마이닝은 IT 시스템의 작업 이벤트 로그 데이터를 기반해 프로세스 모델을 추출하고 관련 업무성과, 병목구간, 중복구간을 분석함으로써 업무혁신, 고객 동선 분석을 자동화하는 알고리즘 및 분석 도구이다. 회사에 따르면 이번에 출시한 프로디스커버리 2.2 버전에서 주목할 만한 기능은 프로세스 마이닝의 핵심 개념인 적합도 검사(Conformance Check)가 추가됐다는 점이다. 적합도 검사 기능에서는 프로세스 발견(Process Discovery) 과정에서 도출한 프로세스 모델을 바탕으로 주어진 데이터의 적합도를 검사할 수 있다. 또한, 특정 분석에서 활용할 수 있는 퍼즐 집합인 퍼즐셋 개념을 새롭게 도입해 프로세스 개요 분석(Process Overview Analysis)과 수행 시간 및 병목 구간 분석(Lead Time and Bottleneck Analysis)에서 활용할 수 있는 퍼즐셋을 추가했다. 이 외에도 ‘홈(Home) 화면 추가, 데이터 매니지(Data Manage) 화면 추가, 데이터베이스 및 스플렁크(Splunk) 연결 기능 추가, 데이터 트랜스폼(Data Transform) 기능 추가, 데이터 집합 생성 방법 개선, 기본 퍼즐 그룹 추가’ 등이 제공된다. 퍼즐데이터 김영일 대표이사는 “프로디스커버리 2.2는 사용자의 편의성, 효율성, 신속성, 정확성 등을 높이기 위해 실제 현장에서 필요로 하는 다양한 기능을 향상시키는 동시에 새로운 기능을 포함했다”라며, “앞으로도 고객의 목소리를 경청하며, 지속적인 연구개발(R&D)을 통해 끊임없이 발전하고 성장해 나갈 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

퍼즐데이터 프로세스 마이닝

2020.10.12

퍼즐데이터가 프로세스 마이닝 솔루션인 프로디스커버리(ProDiscovery)에 다양한 기능을 추가한 업그레이드 버전 ‘프로디스커버리 2.2’를 출시했다. 프로세스 마이닝은 IT 시스템의 작업 이벤트 로그 데이터를 기반해 프로세스 모델을 추출하고 관련 업무성과, 병목구간, 중복구간을 분석함으로써 업무혁신, 고객 동선 분석을 자동화하는 알고리즘 및 분석 도구이다. 회사에 따르면 이번에 출시한 프로디스커버리 2.2 버전에서 주목할 만한 기능은 프로세스 마이닝의 핵심 개념인 적합도 검사(Conformance Check)가 추가됐다는 점이다. 적합도 검사 기능에서는 프로세스 발견(Process Discovery) 과정에서 도출한 프로세스 모델을 바탕으로 주어진 데이터의 적합도를 검사할 수 있다. 또한, 특정 분석에서 활용할 수 있는 퍼즐 집합인 퍼즐셋 개념을 새롭게 도입해 프로세스 개요 분석(Process Overview Analysis)과 수행 시간 및 병목 구간 분석(Lead Time and Bottleneck Analysis)에서 활용할 수 있는 퍼즐셋을 추가했다. 이 외에도 ‘홈(Home) 화면 추가, 데이터 매니지(Data Manage) 화면 추가, 데이터베이스 및 스플렁크(Splunk) 연결 기능 추가, 데이터 트랜스폼(Data Transform) 기능 추가, 데이터 집합 생성 방법 개선, 기본 퍼즐 그룹 추가’ 등이 제공된다. 퍼즐데이터 김영일 대표이사는 “프로디스커버리 2.2는 사용자의 편의성, 효율성, 신속성, 정확성 등을 높이기 위해 실제 현장에서 필요로 하는 다양한 기능을 향상시키는 동시에 새로운 기능을 포함했다”라며, “앞으로도 고객의 목소리를 경청하며, 지속적인 연구개발(R&D)을 통해 끊임없이 발전하고 성장해 나갈 것”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2020.10.12

퍼즐데이터, 더존비즈온의 프로세스 마이닝 기술 협력 파트너로 선정

퍼즐데이터가 국내 ERP 기업 더존비즈온과 프로세스 마이닝 기술 협력 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 퍼즐데이터는 더존비즈온과 함께 더존비즈온 ERP 솔루션 고객을 대상으로 퍼즐데이터의 프로세스 마이닝 솔루션 프로디스커버리(ProDiscovery)를 소개할 계획이라고 전했다. 회사에 따르면 퍼즐데이터의 프로디스커버리는 퍼즐데이터가 100% 국내 기술을 이용·개발한 프로세스 마이닝 플랫폼이다, ERP, CRM, 웹서버 등에서 발생하는 로그 데이터를 분석해 보기 쉽게 시각화 한 프로세스 맵을 자동으로 생성한다. 이를 통해 업무 수행과정을 지속적으로 분석 및 모니터링해 ERP 등 운영시스템에 대한 인사이트를 얻을 수 있다고 퍼즐데이터는 설명했다. 프로디스커버리를 이용해 더존비즈온 고객은 더존 ERP 시스템에서 지원하는 핵심 프로세스의 운영 현황을 모니터링해 프로세스가 최적화되도록 지원받을 수 있다. 퍼즐데이터 김영일 대표는 “이번 기술 협력 파트너십을 통해 더존비즈온 ERP 솔루션 고객의 만족도가 더욱 높아질 것으로 확신한다”라며 “더존비즈온 고객이 기존 ERP 데이터를 유의미하게 활용해 프로세스 혁신을 이룰 수 있도록 더욱 노력하겠다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

퍼즐데이터 더존비즈온 프로세스 마이닝 ERP

2020.08.25

퍼즐데이터가 국내 ERP 기업 더존비즈온과 프로세스 마이닝 기술 협력 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 퍼즐데이터는 더존비즈온과 함께 더존비즈온 ERP 솔루션 고객을 대상으로 퍼즐데이터의 프로세스 마이닝 솔루션 프로디스커버리(ProDiscovery)를 소개할 계획이라고 전했다. 회사에 따르면 퍼즐데이터의 프로디스커버리는 퍼즐데이터가 100% 국내 기술을 이용·개발한 프로세스 마이닝 플랫폼이다, ERP, CRM, 웹서버 등에서 발생하는 로그 데이터를 분석해 보기 쉽게 시각화 한 프로세스 맵을 자동으로 생성한다. 이를 통해 업무 수행과정을 지속적으로 분석 및 모니터링해 ERP 등 운영시스템에 대한 인사이트를 얻을 수 있다고 퍼즐데이터는 설명했다. 프로디스커버리를 이용해 더존비즈온 고객은 더존 ERP 시스템에서 지원하는 핵심 프로세스의 운영 현황을 모니터링해 프로세스가 최적화되도록 지원받을 수 있다. 퍼즐데이터 김영일 대표는 “이번 기술 협력 파트너십을 통해 더존비즈온 ERP 솔루션 고객의 만족도가 더욱 높아질 것으로 확신한다”라며 “더존비즈온 고객이 기존 ERP 데이터를 유의미하게 활용해 프로세스 혁신을 이룰 수 있도록 더욱 노력하겠다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2020.08.25

비용 절감부터 회복탄력성 확보까지··· 'RPA'에서 활로를 찾다

코로나19 사태는 기업으로 하여금 비즈니스 우선순위를 바꾸는 결과를 초래했다. 이제 기업들은 비용 절감은 물론 프로세스 원격 실행과 회복 탄력성 확보를 위해 자동화 툴에 초점을 맞추고 있다.  이번 팬데믹은 기업들이 ‘기술’을 활용하는 ‘혁신적인 방법’을 찾도록 만들었다. 이를테면 재택근무 전략을 지원하거나 고객 서비스를 강화하고 바이러스 자체와 싸우기 위해서 말이다. 그리고 RPA(Robotic Process Automation)가 그 대표적인 사례일 것이다.  이 기술은 데이터 입력과 같은 단순 반복적인 작업을 자동화하기 위해 개발됐다. 포레스터 리서치의 부사장 크레이그 르 클레어는 많은 기업들이 팬데믹과 관련된 문제를 해결하고자 RPA 플랫폼을 구축하고 있다고 말했다.   그는 “자동화에 대한 니즈와 로드맵이 하루아침에 바뀌었다”라면서, “이제 기업들은 비용 절감과 회복 탄력성을 확보하면서도 필요한 인프라를 유지할 수 있도록 적극적으로 투자해야 한다”라고 언급했다.  다시 말해, 르 클레어에 따르면 ‘비용 절감, 비즈니스 프로세스 원격 실행, 회복 탄력성 확보’를 위해 신속하게 배포할 수 있는 자동화 툴로 기업들의 우선순위가 옮겨갔다. 그는 “RPA가 이 세 가지 영역 모두에 도움을 준다”라고 덧붙였다.  IDC 프로그램 부문 부사장 겸 애널리스트 모린 플레밍은 코로나19 여파로 수요가 폭증하거나 때아닌 특수를 누리는 기업도 많다고 밝혔다. 그중 RPA를 이미 도입한 기업들은 과도한 부하를 줄이기 위해 RPA를 적극 활용하고 있다고 전했다.  플레밍은 이번 코로나19 사태와 관련된 RPA 사용 사례가 광범위하다고 말했다. 이를테면 여기에는 네트워크 트래픽 모니터링, 코로나19 관련 데이터 전달, 대출 처리, 주문 취소 및 관련 구매 관리, 항공권 취소 및 환불 관리, 재택근무자용 온보딩 시스템 등이 있다. 이어서 플레밍은 “RPA가 정보를 수집하는 것부터 대시보드, 고객 포털, 웹 사이트...

RPA 자동화 비용 절감 회복 탄력성 비즈니스 우선순위 코로나19 팬데믹 혁신 디지털 트랜스포메이션 디폴트 디지털 재택근무 전문가 조직 머신러닝 애널리틱스 프로세스 마이닝 프로세스 디스커버리

2020.07.14

코로나19 사태는 기업으로 하여금 비즈니스 우선순위를 바꾸는 결과를 초래했다. 이제 기업들은 비용 절감은 물론 프로세스 원격 실행과 회복 탄력성 확보를 위해 자동화 툴에 초점을 맞추고 있다.  이번 팬데믹은 기업들이 ‘기술’을 활용하는 ‘혁신적인 방법’을 찾도록 만들었다. 이를테면 재택근무 전략을 지원하거나 고객 서비스를 강화하고 바이러스 자체와 싸우기 위해서 말이다. 그리고 RPA(Robotic Process Automation)가 그 대표적인 사례일 것이다.  이 기술은 데이터 입력과 같은 단순 반복적인 작업을 자동화하기 위해 개발됐다. 포레스터 리서치의 부사장 크레이그 르 클레어는 많은 기업들이 팬데믹과 관련된 문제를 해결하고자 RPA 플랫폼을 구축하고 있다고 말했다.   그는 “자동화에 대한 니즈와 로드맵이 하루아침에 바뀌었다”라면서, “이제 기업들은 비용 절감과 회복 탄력성을 확보하면서도 필요한 인프라를 유지할 수 있도록 적극적으로 투자해야 한다”라고 언급했다.  다시 말해, 르 클레어에 따르면 ‘비용 절감, 비즈니스 프로세스 원격 실행, 회복 탄력성 확보’를 위해 신속하게 배포할 수 있는 자동화 툴로 기업들의 우선순위가 옮겨갔다. 그는 “RPA가 이 세 가지 영역 모두에 도움을 준다”라고 덧붙였다.  IDC 프로그램 부문 부사장 겸 애널리스트 모린 플레밍은 코로나19 여파로 수요가 폭증하거나 때아닌 특수를 누리는 기업도 많다고 밝혔다. 그중 RPA를 이미 도입한 기업들은 과도한 부하를 줄이기 위해 RPA를 적극 활용하고 있다고 전했다.  플레밍은 이번 코로나19 사태와 관련된 RPA 사용 사례가 광범위하다고 말했다. 이를테면 여기에는 네트워크 트래픽 모니터링, 코로나19 관련 데이터 전달, 대출 처리, 주문 취소 및 관련 구매 관리, 항공권 취소 및 환불 관리, 재택근무자용 온보딩 시스템 등이 있다. 이어서 플레밍은 “RPA가 정보를 수집하는 것부터 대시보드, 고객 포털, 웹 사이트...

2020.07.14

정의, 작동방법, 기술, 툴로 알아보는 '프로세스 마이닝'

프로세스 마이닝을 통해 조직은 통찰력 있는 데이터를 수집하여 회사 전체의 비즈니스 프로세스의 안정성, 효율성, 생산성을 평가할 수 있다.   프로세스 마이닝은 조직이 기존 시스템에서 데이터를 수집하여 비즈니스 프로세스 작동 방식과 개선 방법을 객관적으로 시각화하는 방법이다. 프로세스 마이닝에서 파생된 분석 통찰력은 조직 전체의 디지털 혁신 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있다. 과거에는 프로세스 마이닝이 오류와 육체노동을 줄이기 위해 제조에서 가장 널리 사용되었다. 오늘날 기업들이 새로운 자동화 기술과 AI 기술을 채택함에 따라 프로세스 마이닝은 모든 산업 분야의 조직에서 우선순위가 되었다. 프로세스 마이닝은 IT 프로세스와 비즈니스 프로세스를 지속해서 개선하기 위해 노력하는 조직에서 중요한 도구다. 프로세스 마이닝은 어떻게 작동하나? 프로세스 마이닝은 기존 IT 프로세스나 비즈니스 프로세스를 평가하여 RPA, 인공지능, 머신러닝 같은 기술을 사용하여 자동화할 수 있는 반복적인 작업을 찾는 것으로 시작한다. 반복적이거나 일상적인 작업을 자동화함으로써 조직은 효율성과 생산성을 향상하고 임직원이 창의적이고 복잡한 프로젝트에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 또한 자동화는 업무 편차를 최소화하여 프로세스 결과의 불일치 및 오류를 줄이다. IT 프로세스나 비즈니스 프로세스가 개발되면, 해당 프로세스가 적절한 결과를 제공하며 프로세스 마이닝이 어디서 시작되는지를 지속해서 확인하는 것이 중요하다. 예를 들어, IT부서는 헬프데스크 티켓팅 시스템을 자동화하기로 할 수 있다. 이전에는 직원이 티켓을 검토하고 어느 범주에 해당하는지를 정하여 담담자에게 할당하는 데 시간이 걸렸다. IT부서는 자동 프로세스를 생성하여 티켓이 들어오는 대로 분류하고 할당할 수 있으므로 작업자가 고객 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 그러나 이러한 자동화된 프로세스가 확립된 다음에는 프로세스가 의도한 결과를 정기적으로 제공하느냐가 관건이 된다. 새로운...

CIO 인공지능 프로세스 마이닝 RPA 로봇 프로세스 자동화 시각화 유아이패스 RPA 셀로니스 Celoins 프로디스커버리 ProDiscovery 퍼즐데이터 Puzzle Data 마이인베니오 MyInvenio ARIS 프로세스 마이닝 코팩스 인사이트 Kofax Insight 이카로 테크 에버플로우 Icaro Tech EverFlow

2020.06.17

프로세스 마이닝을 통해 조직은 통찰력 있는 데이터를 수집하여 회사 전체의 비즈니스 프로세스의 안정성, 효율성, 생산성을 평가할 수 있다.   프로세스 마이닝은 조직이 기존 시스템에서 데이터를 수집하여 비즈니스 프로세스 작동 방식과 개선 방법을 객관적으로 시각화하는 방법이다. 프로세스 마이닝에서 파생된 분석 통찰력은 조직 전체의 디지털 혁신 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있다. 과거에는 프로세스 마이닝이 오류와 육체노동을 줄이기 위해 제조에서 가장 널리 사용되었다. 오늘날 기업들이 새로운 자동화 기술과 AI 기술을 채택함에 따라 프로세스 마이닝은 모든 산업 분야의 조직에서 우선순위가 되었다. 프로세스 마이닝은 IT 프로세스와 비즈니스 프로세스를 지속해서 개선하기 위해 노력하는 조직에서 중요한 도구다. 프로세스 마이닝은 어떻게 작동하나? 프로세스 마이닝은 기존 IT 프로세스나 비즈니스 프로세스를 평가하여 RPA, 인공지능, 머신러닝 같은 기술을 사용하여 자동화할 수 있는 반복적인 작업을 찾는 것으로 시작한다. 반복적이거나 일상적인 작업을 자동화함으로써 조직은 효율성과 생산성을 향상하고 임직원이 창의적이고 복잡한 프로젝트에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 또한 자동화는 업무 편차를 최소화하여 프로세스 결과의 불일치 및 오류를 줄이다. IT 프로세스나 비즈니스 프로세스가 개발되면, 해당 프로세스가 적절한 결과를 제공하며 프로세스 마이닝이 어디서 시작되는지를 지속해서 확인하는 것이 중요하다. 예를 들어, IT부서는 헬프데스크 티켓팅 시스템을 자동화하기로 할 수 있다. 이전에는 직원이 티켓을 검토하고 어느 범주에 해당하는지를 정하여 담담자에게 할당하는 데 시간이 걸렸다. IT부서는 자동 프로세스를 생성하여 티켓이 들어오는 대로 분류하고 할당할 수 있으므로 작업자가 고객 문제를 해결하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 그러나 이러한 자동화된 프로세스가 확립된 다음에는 프로세스가 의도한 결과를 정기적으로 제공하느냐가 관건이 된다. 새로운...

2020.06.17

기고 | 규제 준수에 대한 투자가 곧 혁신에 대한 투자다

호주에서 두번째로 큰 은행인 웨스트팩(Westpac)의 자금 세탁 위험 사건을 비롯해 금융기업이 규제를 준수하지 않은 데 따른 반향은 오래된 문제에 뿌리를 두고 있다.   역사적으로 은행 및 금융 부문의 혁신은 새로운 제품, 서비스, 생산 프로세스 또는 조직 구조를 통해 이루어졌지만 기술 발전이 혁신을 주도함에 따라 대형 은행은 ‘매력적인 신제품’을 만드는 데 열을 올리고 있다. 즉, 은행은 자신들이 하는 일을 약간 더 나은 방식으로 수행할 수 있지만 비즈니스 운영 방식의 기본 원리를 거의 고려하지 않는다. 모든 것은 변한다. 변하지 않는 것은 없다. 따라서 과거의 성공이 미래의 번영으로 전환될 수 있다는 이 사고방식은 혁신의 본질을 손상하고 만다. 조직의 유동적인 부분이 비동기화될 때 무려 2,300만 번이나 사각지대가 있었던 웨스트팩처럼 사각지대가 생겨나고 이것들이 점점 더 증가하게 된다. 은행 및 금융에서 중요한 변화는 제품보다는 고객이 우선이라는 사실을 깨닫는 것이다. 혁신적인 지불 전문 업체가 중소기업 소유자 등 소수 그룹에 자본에 대한 접근 권한을 부여함에 따라 이러한 건전한 혼란은 핀테크의 등장을 통해 일어났다. 핀테크는 고객을 경험의 중심에 두었고, 경쟁력이 없는 금융기업에 실질적인 위협이 되었다. 고객이 비즈니스와 상호작용하는 방식을 이해하지 못하는 것은 고객 중심적 사고방식이 아니다. 수동 감지를 통해 건초 더미에서 바늘을 찾으려고 하는 것처럼 오용과 부적합이 발생할 수 있다. 은행이 자사의 비즈니스 프로세스를 이해하지 못하면 어떻게 구축할 수 있나? 이로 인해 대규모 금융 기관은 위험을 피할 수 있어 혁신성이 떨어질 것이다. 이 신중한 특성은 새로운 제품을 도입함으로써 수익원을 방해하지 않고, 이해되지 않는 기술 투자에 대한 혐오감을 불러일으켜 금융 기관이 규제 당국의 기대보다 점점 더 떨어지고 있음을 의미한다. 과거의 잘못을 되풀이하는 일을 피하고, 빠르게 진화하는 은행 및 금융 부문에서 살아남으려면 은행은 규제 준수...

혁신 웨스트팩 핀테크 투자 규제 금융 은행 컴플라이언스 CIO 프로세스 마이닝

2019.12.16

호주에서 두번째로 큰 은행인 웨스트팩(Westpac)의 자금 세탁 위험 사건을 비롯해 금융기업이 규제를 준수하지 않은 데 따른 반향은 오래된 문제에 뿌리를 두고 있다.   역사적으로 은행 및 금융 부문의 혁신은 새로운 제품, 서비스, 생산 프로세스 또는 조직 구조를 통해 이루어졌지만 기술 발전이 혁신을 주도함에 따라 대형 은행은 ‘매력적인 신제품’을 만드는 데 열을 올리고 있다. 즉, 은행은 자신들이 하는 일을 약간 더 나은 방식으로 수행할 수 있지만 비즈니스 운영 방식의 기본 원리를 거의 고려하지 않는다. 모든 것은 변한다. 변하지 않는 것은 없다. 따라서 과거의 성공이 미래의 번영으로 전환될 수 있다는 이 사고방식은 혁신의 본질을 손상하고 만다. 조직의 유동적인 부분이 비동기화될 때 무려 2,300만 번이나 사각지대가 있었던 웨스트팩처럼 사각지대가 생겨나고 이것들이 점점 더 증가하게 된다. 은행 및 금융에서 중요한 변화는 제품보다는 고객이 우선이라는 사실을 깨닫는 것이다. 혁신적인 지불 전문 업체가 중소기업 소유자 등 소수 그룹에 자본에 대한 접근 권한을 부여함에 따라 이러한 건전한 혼란은 핀테크의 등장을 통해 일어났다. 핀테크는 고객을 경험의 중심에 두었고, 경쟁력이 없는 금융기업에 실질적인 위협이 되었다. 고객이 비즈니스와 상호작용하는 방식을 이해하지 못하는 것은 고객 중심적 사고방식이 아니다. 수동 감지를 통해 건초 더미에서 바늘을 찾으려고 하는 것처럼 오용과 부적합이 발생할 수 있다. 은행이 자사의 비즈니스 프로세스를 이해하지 못하면 어떻게 구축할 수 있나? 이로 인해 대규모 금융 기관은 위험을 피할 수 있어 혁신성이 떨어질 것이다. 이 신중한 특성은 새로운 제품을 도입함으로써 수익원을 방해하지 않고, 이해되지 않는 기술 투자에 대한 혐오감을 불러일으켜 금융 기관이 규제 당국의 기대보다 점점 더 떨어지고 있음을 의미한다. 과거의 잘못을 되풀이하는 일을 피하고, 빠르게 진화하는 은행 및 금융 부문에서 살아남으려면 은행은 규제 준수...

2019.12.16

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