I have just reviewed a number of attempted evaluations and was struck by the similarity of errors in them. None of these evaluations would have reached any ideal scene or even improved the existing scene.

Я только что проверил много попыток сделать оценку и был поражён простотой ошибок в них. Ни одна из этих оценок не могла бы достичь какой-нибудь идеальной картины или даже улучшить существующую картину.

The real reason for this is that the majority of them had a highly generalized situation such as "Bidawee Biscuit Company failing" or "Stats down from last year." They then proceeded on a data trail and got a "Why."

Действительная причина для этого заключается в том, что у большинства оценщиков была чрезвычайно обобщённая ситуация, такая, как "компания 'печенье Бидави' потерпела крах" или "статистики снижаются с прошлого года". Они затем переходят на след данных и получают "Почему".

In these cases the Why they found was actually the situation!

В этих случаях Почему, которое они нашли, было в действительности ситуацией!

Each of them had failed to use the data trail to find the situation. They were using the data trail to find a Why!

Каждый из них потерпел неудачу в использовании следа данных, чтобы найти ситуацию. Они использовали след данных, чтобы обнаружить Почему!

The evals then had no Why.

После этого у оценок не оказалось Почему.

The handling was just a bunch of orders that were in fact unevaluated orders since no real Why had been found,

Улаживанием была просто пачка приказов, которые были фактически неоцененными приказами с того времени, как не было найдено настоящего Почему.

Like in playing a game these evaluators had started 50 feet back of the starting line and when they got to the starting line (the situation) they assumed it was the finish.

Как в игре, эти оценки стартовали в 20 метрах от стартовой линии и когда они достигли стартовой линии (ситуации), они решили, что это был финиш.

If you look at an "evaluation" that has a generalized "situation" like "continental products getting fewer" you will find in a lot of cases (not always accurately) that what was put down as the "Why" was in fact the situation. This left the "eval" without a Why. Thus the ideal scene would be wrong and the handling ineffective.

Если вы посмотрите на "оценку", у которой есть обобщённая "ситуация", такая, как "континентальные продукты уменьшаются", вы найдёте в массе случаев (не каждый раз), что нечто, что рассматривалось как "Почему", было фактически ситуацией. Это оставляет "оценку" без Почему. Таким образом, идеальная картина могла бы быть ошибочной, а улаживание — неэффективным.

Example: (not in form) "Situation: Gus Restaurant failing." "Data: Customers refusing food, etc., etc." "Why: The food isn't good." "Ideal scene: A successful Gus Restaurant." "Handling: Force Gus to serve better food, etc., etc." That isn't an eval. That is an observation that if Gus Restaurant is to survive it better get evaluated. It is being evaled because it isn't surviving. Now look at this: The data trail led to "the food isn't good." That's a situation. Why isn't it good enough? Well it turns out the cook got 15% commission from the store for buying bad food at high prices. And Gus didn't know this. So bang, we handle. Gus Restaurant achieves ideal scene of "Gus Restaurant serving magnificent chow."

Пример (не формальный): "Ситуация: ресторан Гуса терпит крах." "Данные: посетители отказываются от еды и т. п." "Почему: еда плохая." "Идеальная картина: преуспевающий ресторан Гуса." "Улаживание: заставить Гуса подавать лучшую еду и т.д. и т. п." Это — не оценка. Это наблюдение, что если ресторан Гуса выживает, то это лучшее, что может дать оценка. Он оценивается потому, что он не выживает. Теперь посмотрите на это: след данных ведёт к "еда плохая". Это и есть ситуация. Почему она недостаточно хорошая? Что ж, оказывается, что повар получал 15% комиссионных от магазина за покупку плохих продуктов за высокую цену. И Гус не знал этого. Так — бах! — мы улаживаем. Ресторан Гуса достигает идеальной картины "ресторан Гуса подаёт изумительную пищу".

In this example if you used the situation for a Why the Who would probably be Gus!

В этом примере, если вы использовали ситуацию как Почему, вероятно, Гус мог бы быть 'Кто'!

The data trail of outpoints from a highly general "situation" (that is only an observation like failing stats) will lead one to the situation and then a closer look (also by outpoints) will lead one to the real Why and permit fast handling.

След данных по минусам из очень общей "ситуации" (которая является всего лишь наблюдением — как обваливающиеся статистики) приведёт человека к ситуации и уж затем пристальный взгляд (также при помощи минусов) приведёт человека к настоящему Почему и даст возможность быстро уладить.

People can get too fixated on the history of something. They can call this a "data trail." Well, all right, if it's a trail of outpoints.

Люди могут становиться слишком зафиксированными на истории чего-либо. Они могут называть её "следом данных". Ну что ж, очень хорошо, если это след минусов.

But significances of history have little to do with evaluation.

Но смысл истории мало что может сделать с оценкой.

Let us say you see the machine division is failing.

Позвольте мне сказать, что вы видите, что машинное отделение терпит неудачу.

Now if you simply take masses of data about it and just start turning over 10 or 12 sheets at a time looking for outpoints only and keep a tally of what they are and to whom they belong, you will wind up with your situation area and probably your situation without reading any significances at all.

Теперь, если вы возьмёте кучу данных об этом и просто начнёте перелистывать 10 или 12 листов за раз, ища только минусы и помня прототип того, чем они являются и чему принадлежат, вы разберётесь с вашей областью ситуации и, возможно, с вашей ситуацией без чтения каких-либо значимостей вообще.

Now that you have your area and situation in it You can start really reading all about it and get that existing scene's data and its outpoints. And your Why leaps at you.

Теперь у вас есть ваша область и ситуация в ней и вы можете начать действительно читать всё об этом и получить эти данные существующей картины и их минусы. И ваше Почему выпрыгнет перед вами.

You can't substitute stats for a situation or a situation for a Why.

Вы не можете заменить ситуацию статистиками или Почему ситуацией.

But substitution of one part of an eval for another is a common fault.

Но замена одной части оценки другой является распространённой ошибкой.

Substituting a general hope for the ideal scene you really would and could achieve makes a sort of failed feeling in an eval. "Gus Restaurant being best in town" is nice but "Lots of customers very well fed so Gus Restaurant survives" is what you are trying to achieve. That can occur and will be reached if you find the real Why.

Заменяя общей надеждой идеальную картину, вы в действительности могли достичь и достигаете того, что возникает что-то вроде ощущения безнадежности в оценке. "Ресторан Гуса является лучшим в городе" звучит здорово, но "множество посетителей очень хорошо питаются и таким образом ресторан Гуса выживает" является тем, что вы пытаетесь достичь. Это может произойти и будет достигнуто, если вы найдёте настоящее Почему.