같은 납기 준수율이 부서마다 다른 이유

영업팀 보고서는 납기 준수율 92%, 물류팀 보고서는 85%입니다. 먼저 확인할 것은 계산 오류보다 두 팀이 어떤 약속의 이행을 측정했는지입니다. 고객 요청일과 확정 납기일, 출하 완료와 고객 도착은 서로 다른 사건입니다.

지표 하나를 여섯 문장으로 정의합니다

다음은 납기 준수율을 설계하기 위한 예시이며, 업계 공통 기준을 제시하는 것은 아닙니다.

대상이 0건이면 0%로 표시하기보다 계산 대상이 없음을 보여 줍니다. 0%는 실제 대상이 있었지만 성공한 건이 없다는 뜻이기 때문입니다.

평균을 다시 평균하면 무엇이 달라지나

공장 A가 10건 중 9건, 공장 B가 90건 중 72건을 지켰다고 가정합니다. 공장별 준수율은 90%와 80%입니다. 두 비율의 단순 평균은 85%지만 전체 주문 행 기준은 81건 ÷ 100건, 즉 81%입니다.

두 계산은 서로 다른 질문에 답합니다. 공장을 같은 비중으로 비교할지, 주문 행을 같은 비중으로 볼지 정하고 표시해야 합니다. 수량이나 금액으로 가중한 비율이 필요하면 별도 지표로 정의합니다.

숫자에서 예외 목록까지 같은 범위를 유지합니다

차트에서 이번 달·공장 A를 선택했다면 상세 목록에도 그 조건이 이어져야 합니다. 집계에 포함된 주문, 실패로 분류된 이유, 제외된 주문을 살펴볼 수 있어야 수치가 업무로 연결됩니다.

조회 시각과 원천 데이터가 반영된 시각도 구분합니다. 방금 새로고침한 화면이 어제 마감된 데이터를 보여 줄 수 있습니다. 마감 이후 늦게 들어온 실적을 어느 기간에 반영할지도 보고 정책에 포함합니다.

첫 대시보드보다 먼저 남길 것

지표 정의, 계산에 사용한 원천 필드, 대표 입력과 기대 결과, 책임자를 한곳에 남깁니다. 월 마감 전에 두 팀이 같은 표본으로 값을 재현해 보세요. 시각화의 스타일은 그다음입니다. 정의가 합의되면 수치가 다른 이유를 사람의 기억 대신 기록으로 설명할 수 있습니다.

데이터를 집계하고 원천과 대조하기