같은 behavior를 설명하는 프로세스 모델에도 다양한 형태가 존재할 수 있다. 예를 들어, 독일에서 한국으로 돌아가 한국에서 맛집 탐방을 한다고 하자. 이를 프로세스 모델로 표현한다면, Go to Frankfurt Airport -> Fly to Incheon -> Go to Hongdae -> Eat 방어회 (ㅠㅠ) 로 표현할 수도 있지만 Go to Frankfurt and fly to Korea -> Go to Hongdae and eat 와 같은 형태로도 표현할 수 있을 것이다. 이렇게 같은 behavior에도 다양한 표현 방법이 존재할 수 있기 때문에 좀 더 일관성 있고 좋은 모델을 만들기 위한 가이드라인이 있다면 더 좋을 것이다. 이번 포스팅에서는 이를 위한 7가지의 프로세스 모델링 가이드라인에 대해 소개하려고 한다.
1. Use as few elements in the model as possible
모델에 가능한 한 적은 element를 포함하는 것이 좋다. 간단히 말하면, simple is best라는 것이다. 모델이 커지면 커질수록 해석하기도 어렵고, 에러가 발생할 가능성도 높다.
2. Minimize the routing paths per element
하나의 element에 대해 input과 ouput arc가 최소가 되도록 하는 것이 좋다. 하나의 element 안에 너무 많은 input과 output arc가 포함되어 있다면 그 element의 복잡도가 높아질 것이고, 에러가 발생할 가능성도 더 높아질 것이다.
3. Use one start and one end event
Start event와 end event가 각각 하나가 되도록 하는 것이 좋다. 대부분의 workflow engine들은 하나의 start와 end node를 요구하고, 이렇게 하나의 start와 end node로 구성된 프로세스 모델은 해석하기도 더 쉽다.
4. Model as structured as possible
모델이 가능한 한 structured되도록 하는 것이 좋다. Structured란, 모든 split connector가 각각 하나의 같은 타입(AND/OR/XOR 등)의 join connector에 대응하는 것을 말한다. 모델이 structured 되어 있으면 에러가 발생할 가능성도 줄어들고, 사람들이 모델을 해석하기도 더 쉬워진다.
5. Avoid OR routing elements
OR connector는 가능하면 피하는 것이 좋다. OR connector는 연결된 것 중 하나만 조건을 만족하면 되는 XOR connector나 모두가 조건을 만족하는 AND connector와는 달리 하나 이상의 조건을 만족하면 어떤 조건이든 상관 없이 실행될 수 있기 때문에 조건이 명확하지 않다. 이런 이유에서 OR connector는 모델을 해석하는 사람에게 혼란을 줄 수 있다.
6. Use verb-object activity labels
액티비티 이름을 표현할 때에는 동사로 시작하도록 하는 것이 더 명확하고 정확하다. 예를 들어, Complaint anaysis와 같이 명사로 시작하거나 incident agenda와 같이 아무런 특징을 가지지 않는 것보다는 inform complaint처럼 동사 형태의 (verb-object) 액티비티 이름이 더 명확하다.
7. Decompose a model with more than 50 elements
모델이 50개 이상의 element를 포함하고 있다면 이는 decompose하는 것이 좋다. 1번 원칙의 use as few elements in the model as possible과도 연관되어 있는 원칙이다. 모델이 50개 이상의 element를 포함하는 경우에는 에러가 발생할 확률이 50% 이상으로 급증하기 때문에, 이를 적절하게 decompose해 주는 것이 좋다. 이 decomposition의 방법에는 여러 가지가 있는데, 다음 포스팅을 참고하도록 한다.
2019/09/01 - [Process Mining - Theory] - Process Mining의 Decomposition (빅 데이터와 프로세스 마이닝)
Process Mining의 Decomposition (빅 데이터와 프로세스 마이닝)
프로세스 마이닝은 이벤트 데이터를 기반으로 한다. 하지만 이 이벤트 로그의 이벤트가 백 만 개 이상이고, 액티비티의 개수가 만 개 이상인 빅 데이터라면 우리는 프로세스 모델을 정상적으로 도출하고 이 모델의..
process-mining.tistory.com
이러한 7개의 가이드라인에 따라서 기존의 복잡한 모델을 아래 그림과 같이 좋은 모델로 바꿀 수 있다.
이번 포스팅에서는 7개의 프로세스 모델링 가이드라인(7PMG)에 대해 알아보았다. 이러한 원칙을 통해 좀 더 정확하고, 해석하기 쉽고, 에러 발생 확률이 낮은 프로세스 모델을 도출하는 것이 가능할 것이다.
References
Mendling, Jan & Reijers, H.A. & Aalst, Wil M. P.. (2010). Seven Process Modeling Guidelines (7PMG). Information and Software Technology. 52. 127-136. 10.1016/j.infsof.2009.08.004.
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