After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
우리가 의식하지 못하는 사이에도 프로세스는 일상 곳곳에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 우리의 행동과 주변에서 일어나는 모든 일은 방대한 양의 데이터를 만들어냅니다. 책을 주문하거나, 열차가 적신호를 통과하거나, 온도 조절기가 욕실을 데우는 순간에도, 매 초 수백만 건의 이벤트가 발생하여 전 세계 데이터 센터에 저장됩니다. 이렇게 축적된 방대한 이벤트 데이터는 거의 모든 분야의 프로세스를 이해하는 데 활용될 수 있습니다. 하지만 이 데이터를 분석하려면 고유한 형식과 기법이 필요합니다. 이 강의에서는 R을 활용한 프로세스 마이닝을 소개하고, 비즈니스 프로세스를 분석하는 데 필요한 단계들을 살펴봅니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
프로세스 분석 입문
지난 수십 년간 이벤트 데이터의 양은 급격히 증가했습니다. 이 데이터의 상당 부분은 다양한 비즈니스 프로세스의 맥락 안에서 기록됩니다. 이 챕터에서는 프로세스 데이터를 분석하는 방법론을 배웁니다. 분석은 추출, 처리, 분석의 세 단계로 구성됩니다. 분석에 필요한 프로세스 데이터의 핵심 요소를 처음으로 살펴보고, 활동(activity)과 트레이스(trace)의 세계를 탐색하며 프로세스의 첫 번째 모습을 파악해 봅니다.
2
분석 기법
프로세스는 제어 흐름, 성능, 조직적 배경이라는 다양한 관점에서 살펴볼 수 있습니다. 이 챕터에서는 각 관점을 깊이 있게 다룹니다. 제어 흐름은 프로세스가 실행될 수 있는 다양한 방식, 즉 프로세스의 구조를 의미합니다. 성능 관점에서는 각 단계에 소요되는 시간과 발생 시점 모두를 분석합니다. 마지막으로 조직적 관점은 프로세스에 참여하는 구성원들에 초점을 맞춥니다.
3
이벤트 데이터 처리
이벤트 데이터는 분석할 수 있는 형태로 바로 제공되는 경우가 드뭅니다. 따라서 연구 질문에 답하기 전에 데이터를 적절한 형태로 가공하는 도구가 필요합니다. 이 챕터를 마치면 데이터 필터링, 이벤트 집계, 데이터 보강이라는 세 가지 주요 전처리 작업에 익숙해질 것입니다.
4
사례 연구
마지막 챕터에서는 지금까지 배운 내용을 모두 활용하여 주문-현금 전환(Order-to-Cash) 프로세스를 처음부터 끝까지 분석합니다. 먼저 다양한 소스의 데이터를 이벤트 로그로 변환합니다. 다음으로 데이터의 규모, 활동, 단계, 흐름 등을 전체적으로 살펴봅니다. 마지막으로 전처리 도구와 분석 도구를 결합하여 여러 연구 질문에 대한 답을 도출합니다.
R
R로 배우는 비즈니스 프로세스 분석
코스
완료
