의사결정나무를 활용한 비즈니스 프로세스 분석

A Method for Business Process Analysis by using Decision Tree

기업이 비즈니스 프로세스의 중요성을 인식하게 되면서 비즈니스 프로세스 관리시스템에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 전통적으로 BPMS는 업무프로세스의 모형화 및 실행에 그 초점이 맞추어져 있어, 상대적으로 프로세스 관리의 궁극적인 목적인 프로세스 효율성 제고나 더 나아가 프로세스를 혁신하는 데에는 큰 기여를 하지 못하였다. BPMS는 일반적으로 방대한 량의 이력 데이터를 남기게 되는데, 이에는 프로세스의 실행과 관련된 다양한 의미있는 정보나 규칙들이 숨어있다. 본 연구는 데이터마이닝 기법을 활용하여 프로세스 이력 데이터를 분석하는 체계적인 방법론을 제시한다. 제시된 방법론은 프로세스 분석을 위한 데이터 모형, 분석절차, 그리고 시스템 프레임워크를 포함한다. 또한 그 유용성을 검증하기 위하여, 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험결과를 제시한다.

The Business Process Management System(BPMS) has received more attentions as companies increasingly realize the importance of business processes. However, traditional BPMS has focused mainly on correct modeling and exact automation of process flow, and paid little attention to the achievement of final goals of improving process efficiency and innovating processes. BPMS usually generates enormous amounts of log data during and after execution of processes, where numerous meaningful rules and patterns are hidden. In the present study we employ the data mining technique to find out useful knowledge from the complicated process log data. A data model and a system framework for process mining are provided to help understand the existing BPMS. Experiments with the simulated data demonstrate the effectiveness of the model and the framework.