넘쳐나는 모델 속에서 길을 찾다: 다기준 의사결정으로 프로세스 마이닝의 관리적 의사결정 지원 구조화하기

본 기사는 Rob H. Bemthuis의 연구를 바탕으로, 프로세스 마이닝에서 생성되는 다수의 모델들을 효과적으로 관리하고 의사결정을 지원하는 다기준 의사결정(MCDM) 접근 방식을 소개합니다. 정량적 및 정성적 요소를 모두 고려하여 모델을 평가하고 우선순위를 정하는 방법과, AHP 기법을 활용한 실증적 사례를 통해 MCDM의 효용성을 설명합니다. 초기 결과는 MCDM이 상황에 맞는 의사결정을 향상시키는 데 기여함을 시사하며, 향후 연구를 위한 기반을 마련합니다.

현대 기업들은 프로세스 마이닝을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 하지만, 이로 인해 생성되는 수많은 프로세스 모델들은 가치가 있음에도 불구하고, 모델 과다 및 의사결정의 복잡성으로 이어질 수 있다는 문제점을 안고 있습니다. Rob H. Bemthuis의 연구는 바로 이러한 문제에 대한 해결책을 제시합니다.

Bemthuis는 다기준 의사결정(MCDM) 이라는 접근 방식을 통해 이 문제에 접근합니다. 단순히 수치만 보는 것이 아니라, 정량적 지표(예: 적합성, 정확도)와 정성적 요소(예: 문화적 적합성)를 모두 고려하여 프로세스 모델을 평가하고 우선순위를 정하는 것입니다. 이는 마치 복잡한 레시피를 다루는 셰프가 재료의 맛뿐 아니라, 요리의 분위기와 고객의 취향까지 고려하는 것과 같습니다.

연구에서는 계층분석과정(AHP) 이라는 구체적인 MCDM 기법을 사용하여 물류 분야의 사례를 통해 이 접근 방식을 설명합니다. AHP를 통해 모델 간의 상충 관계를 분석하고, 최종적으로는 관리 목표와 가장 잘 부합하는 모델을 선택할 수 있게 됩니다. 이는 마치 여러 후보 중에서 가장 적합한 사람을 뽑는 선발 과정과 유사합니다. 각 후보의 장단점을 비교 분석하여 최종 결정을 내리는 것처럼, AHP는 모델의 강점과 약점을 비교 분석하여 최적의 모델을 선택하는 데 도움을 줍니다.

연구의 초기 결과는 MCDM 접근 방식이 운영 지표와 광범위한 관리적 요구사항 모두를 충족하는 모델 선택을 가능하게 하여 상황에 맞는 의사결정을 향상시킨다는 것을 시사합니다. 이는 단순히 효율성만을 추구하는 것이 아니라, 기업의 문화와 전략적 목표까지 고려하여 최적의 모델을 선택하는 것을 의미합니다. 이는 마치 맞춤 정장을 만드는 것과 같습니다. 단순히 사이즈만 맞추는 것이 아니라, 고객의 체형과 취향을 고려하여 완벽한 옷을 만들어내는 것처럼, MCDM은 기업의 특수한 상황에 맞는 최적의 프로세스 모델을 선택하는 데 도움을 줍니다.

물론, 이 연구는 초기 단계의 탐색적 연구이며, 더 깊이 있는 연구가 필요하지만, 복잡한 조직 환경에서 프로세스 마이닝의 역할을 강화하기 위한 MCDM 기반 전략에 대한 기초를 제공한다는 점에서 큰 의의를 가집니다. 앞으로 이 연구를 바탕으로 더욱 발전된 방법론들이 개발되어 프로세스 마이닝의 활용도를 높일 수 있기를 기대해 봅니다.