데이터 기반 비즈니스 개선을 위한 프로세스 마이닝

오늘날 조직은 방대한 양의 이벤트 데이터를 생성하지만, 많은 조직이 비즈니스 프로세스가 실제로 어떻게 작동하는지 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 이 과정은 전통적인 프로세스 모델링과 현대 데이터 과학 간의 격차를 해소하여 원시 데이터에서 객관적인 통찰력을 추출하고 운영을 간소화할 수 있도록 합니다. 이벤트 로그를 명확한 프로세스 맵으로 변환하고, 병목 현상이 발생하는 지점과 실제가 의도된 설계에서 벗어나는 지점을 식별하는 기술을 습득하게 됩니다. 과정이 끝나면 증거 기반 분석을 적용하여 효율성을 개선하고 모든 비즈니스 환경에서 전략적 의사 결정을 지원할 수 있게 됩니다. 무엇을 배울 것인가: - 이벤트 로그, 케이스 및 활동의 기본 개념 이해 - 수동 인터뷰에 의존하지 않고 원시 데이터에서 실제 프로세스 모델 발견 - 계획된 워크플로우와 실제 워크플로우 간의 편차를 식별하기 위한 적합성 검사 수행 - 자원 할당을 개선하고 병목 현상을 제거하기 위한 프로세스 개선 기술 적용 - 현대 분석에서 예측 프로세스 모니터링 및 AI 기반 발견의 역할 탐구 - 객관적이고 증거 기반의 프로세스 변경을 지원하기 위해 데이터 패턴 해석 연습 이 과정은 필수 용어와 프로세스 과학의 핵심 원리로 시작하여 서면 설명과 실제 시나리오를 사용하여 발견, 검증 및 최적화 기술을 다룹니다. 데이터 과학 또는 비즈니스 분석 초보자를 위해 설계되었으며, 전문 모델링 소프트웨어 또는 프로그래밍에 대한 사전 경험이 필요하지 않습니다. 오늘부터 원시 이벤트 데이터를 명확한 프로세스 통찰력으로 변환하기 시작하십시오.