The subject of making up statistics is probably well known. How one draws one. But the subject of what they mean after they are drawn is another subject and one which executives should know well.

Предмет приготовления статистик, вероятно, хорошо известен. Как это рисуется. Но предмет о том, что означают таким образом приготовленные рисунки — совсем другое дело, и как раз это должны хорошо знать руководители.

Things are not always what they seem in statistics.

Иногда дела обстоят совсем не так, как это кажется по статистикам.

A backlog caught up gives one a high soaring statistic which promptly slumps. To call the soar affluence and the slump emergency is an executive error.

Разбор завала дает резко взмывающую статистику, которая потом быстро обваливается. Называть такой взлет «изобилием», и обвал — «критическим положением» — это административная ошибка.

When you see a leaping and diving pattern on something that can be backlogged you can be very sure it has been.

Когда вы видите взлетающе-пикирующий профиль с тем, что могло быть надолго отложено, можете не сомневаться — именно это и было*вп: это так и было.

This activity is working in fits and starts, usually only occasionally manned.

Эта область деятельности работает набегами и наскоками, и обычно ею занимаются случайные люди.

For a long time, nothing is done or counted, then suddenly a month's worth is all counted in one week.

Долгое время не делается или не подсчитывается ничего, потом внезапно в одну неделю учитывается месячная норма.

So when you see one of these draw a line halfway between peaks and depressions, more or less the same distance from each and you can then read the statistic as rising or falling.

Так что когда вы нарисуете линию посредине этих ломаных пиков и провалов, примерно на одинаковом расстоянии и от того и от другого, то только тогда вы увидите, растет статистика или падает.

In any set of statistics of several kinds or activities, you can always find one or more that are not "by luck" but can be directly caused by the org or a part of it.

В любом наборе статистик для любого рода деятельности или организации, вы всегда можете найти одну ил две, которые возникают не по причине «удачи», но непосредственно зависят от работы организации или ее части.

An example is the "Letters Out" and "Completions".

Примером такой статистики может быть «количество написанных писем» или «завершения курсов».

Gross Divisional Statistics. Whatever else is happening, the org itself can improve these as they depend only on the org, not on "fate".

Валовые статистики Отделений. Что бы не происходило вокруг, сама организация может улучшить их, поскольку они зависят только от самой организации, а не от «судьбы».

So if you see the gross divisional statistics generally down or going down for the last couple or three weeks and yet see no beginning upsurge in the current week in "Letters Out" and "Completions", you know that the org's management is probably inactive and asking to be removed. For if they saw all stats going down they should have piled in on "Letters Out" and "Completions" amongst other things as the least they could do. They can push those up.

Так что если вы видите, что валовые статистики отделения в общем падают или продолжают опускаться в течение последних двух-трех недель, и несмотря на это, вы не наблюдаете на данной неделе повышения статистики «Исходящих Писем» или «Завершений», то тогда можете быть уверены, что руководство организации, вероятно, бездействует и напрашивается на увольнение. Потому что если бы они увидели общее опускание статистик, они должны были бы соорудить кучу «Исходящих Писем» и «Завершений», среди всего прочего, что они должны были бы делать в такой ситуации. Это они могут поднять.

So amongst any set of statistics are those which can be pushed up regardless of the rest and if these aren't, then you know the worst — no management.

Так что в любом наборе статистик имеются такие, которые можно поднять вверх, независимо от остальных, и если они не вверху, то тогда вы знаете самое худшее — отсутствие руководства.

If you see a statistic going up in "Completions" and see a falling "Enrollment" statistic you know at once the body repeat sign-up line is out.

Если вы видите поднятие статистики «Завершений» и при этом падение статистики «Записи», то вы немедленно приходите к выводу, что не в порядке линия повторной записи тел на услуги.

People who graduate are not being handed their Certs and Awards by a Registrar

Например, сертификаты и награды выдаются выпускникам регистратором, а не на собрании в торжественной обстановке, или эта линия просто каким-то образом вышла из употребления.

Таким образом можно потерять от сорока до шестидесяти процентов повторной записи.

Thus the 40% to 60% repeat sign-up business is being lost.

Это также означает, если таковое продолжается долгое время, что имеет место плохая технология и вокруг всего этого бродят плохие нелицеприятные разговоры. И слухи.

This also means, if continued over a long period of time, that bad technology is present as poor word-of-mouth advertising is going around.

В таких случаях смотрите и на третью статистику — Сборы Квалификации. Если они невелики или очень-очень высоки, вы можете быть уверены в том, что это вызвано очень плохой технологией.

Look in such a case at a third statistic, Qual Collections. If this is poor or very, very high, you can be sure that lack of enrollments is caused by bad tech.

Очень высокая статистика Сборов Квалификации и очень низкое количество записей на курсы — это приговор Техническому Отделению. Скоро сколлапсирует и валовой доход, просто по причине плохих технических услуг.

A very high Qual Collections statistic and a low enrollment statistic is a terrible condemnation of the Tech Division. Gross income will soon after collapse as tech service just isn't good.

Таким образом, вы понимаете. Статистики считываются в сравнении друг с другом.

Thus you get the idea. Statistics are read against each other.

Статистика — это различие между двумя или большим количеством периодов времени, так что она всегда сравнительная.

A statistic is a difference between two or more periods in time so is always comparative.

Точно также, две статистики сравнительны, как это показано выше в примерах.

Also two different statistics are comparative such as in examples above.

Используя статистики, вы можете предсказать, что произойдет, задолго до того, как это случится.

You can predict what is going to happen far in advance of the occurrence, using statistics.

Высокие продажи книг означают процветание. Низкая продажа книг означает конечное критическое состояние по всем направлениям.

High book sales mean eventual prosperity. Low book sales mean eventual emergency all along the line.

Высокий валовой доход и низкие завершения означают будущие неприятности, так как организация не предоставляет, а «закупоривается» студентами и преклирами, которые просто не получают результатов. При достаточно долгой длительности это означает, в конце концов, гражданские и юридические трудности.

High gross income and low completions mean eventual trouble as the org isn't delivering but is "backlogging" students and pcs simply by not getting results. Carried on long enough this means eventual civic and legal trouble.

Низкие комиссионные ВНС могут означать только отсутствие программы ВНС. Но если программа ВНС имеется, то тогда это плохая технология. Так что, низкие Завершения и низкий Квал означают, в конце концов, сколлапсировавшую статистику, а также заполнение области деятельности загубленными кейсами от ВНС.

Low FSM commissions may only mean no FSM programme. But if there is an FSM programme, then it may mean bad tech. So a low Completion and low Qual will mean an eventual collapsed FSM statistic also as the FSM's own area is being muddied up by failed cases.

Высокие продажи книг, высокий выход писем, высокие статистики Теха и Квала означают скорый рост статистики валового дохода. Если они низки, то валовой доход будет падать.

High book sales, high letters out, high Tech and high Qual statistics mean the gross income statistic will soon rise. If these are low then gross income will fall.

Долги по счетам и наличные сравниваются по расстоянию между двумя положениями. Если оно уменьшается, то все идет к лучшему, если расширяется, то к худшему. Если они далеко друг от друга и не приближались друг к другу долгое время, притом график наличных денег ниже, то такое руководство опасно и вообще не бдительно.

Bills owed and cash in hand are read by the distance between the two lines. If it is narrowing, things are improving; if widening, things are getting worse. If they are far apart and have not closed for a long while, with the cash graph below, the management is dangerous and not at all alert.

Опасная ситуация — когда все статистики набора графиков демонстрируют опускающуюся линию.

All statistics on one set of graphs giving a sinking trend line is a dangerous situation.

Рисуется линия тенденции, примерно посредине между пиками и провалами.

One draws a trend line by choosing the mid-way point between highs and lows and drawing a line.

Если все эти линии или большинство из них падает вниз, то руководство неактивно.

If all these lines or most of them are down, the management is inactive.

Когда Континентальная Организация включает свою собственную организацию в совмещенные графики организаций области, то может получиться весьма обманчивая картина.

When a Continental Org includes its own org on its combined graphs for area orgs

Статистики собственной организации могут затмить статистики организаций области, которые могут находиться на грани вымирания.

Таким образом, если вы совместите большую функцию с множеством мелких на одном совместном графике, может получиться обманчивая картина.

Its own org's stats obscure those of the area orgs which may be dying.

То есть наносите на график каждую функцию по отдельности, разделяя ее и другие мелкие функции подобного же рода.

Thus if you include a big function with a lot of small ones on a combined graph you can get a very false idea.

Континентальная Организаций не должна быть частью статистик Континентального Управляющего Отделения. Подобным же образом, статистики СХ не должны входить в МЖД.

Thus, graph big functions as themselves and keep them out of small functions of the same kind.

Совместная статистика — это, конечно, когда вы берете одинаковую статистику от нескольких функций и складываете их в одну линию. Прибавление к такому графику очень большой функции может, соответственно, затмить плохие ситуации. Это может также скрыть совершенно пассивное высшее руководство, потому что большая функция под их собственным управлением может находиться в полностью бодром и компетентном состоянии, и высшее руководство может скрываться из вида под этим одним делом, в то время как все другие пункты, кроме этого большого, могут коллапсировать.

The Continental Org should not be part of a Continental Exec Div's statistics. Similarly SH stats should not be part of WW's.

A combined statistic is of course where you take the same stats from several functions and add them up to one line. A very large function added into a combined graph can therefore obscure bad situations. It can also obscure a totally inactive senior management as the big function under its own management may be wholly alert and competent but the senior management is masked from view by this one going concern, whereas all its other points except the big one may be collapsing.

Одна огромная и ужасающая ошибка может заключаться в том, что руководитель при наблюдении и истолковании графиков может впасть в «оправдательность». Это называется ОПРАВДАНИЕ СТАТИСТИК. Это единственная самая крупная ошибка в истолковании графиков руководителями, и такая штука может полностью разгромить организацию.

Вы видите падающий график и говорите: «Ну да, это ведь потому, что …», — и в этот момент вы попадаетесь.

The one big godawful mistake an executive can make in reading and managing by graph is being reasonable about graphs. This is called JUSTIFYING A STATISTIC. This is the single biggest error in graph interpretation by executives and the one thing that will clobber an org.

Я видел, как целая организация терпела рушащиеся Завершения, в течение буквально месяцев, потому что они все «знали, что новый тип процессинга не очень хорошо работал». Тех Сек ОПРАВДЫВАЛ этот график. Организация принимала его. Никто и не думал усомниться в причине этого. Когда же было указано, что с тем же самым процессом предыдущий Тех Сек имел продолжительно растущую статистику, то начали искать подавителя, и им оказался сам Тех Сек!

One sees a graph down and says "Oh well, of course, that's . . . . . . . . ." and at that moment you've had it.

Никогда не ОПРАВДЫВАЙТЕ падение графиков и никогда не впадайте в оправдательность по этому поводу. График падает просто потому, что кое-кто валяет дурака. Единственным действительным объяснением будет «Что было изменено как раз перед тем, как началось падение? Хорошо. Быстро верните все на место!». Если график падал, то после этого он может и должен подняться. Единственное, что тут интересно — как он поднимется. «Что мы делали каждый раз, когда он поднимался последние несколько раз? Хорошо. Делаем это!».

I have seen a whole org tolerate a collapsed Completions graph for literally months because they all "knew the new type process wasn't working well." The Tech Sec had JUSTIFIED his graph. The org bought it. None thought to question it. When it was pointed out that with the same processes the preceding Tech Sec had a continual high graph and a suppressive was looked for it turned out to be the Tech Sec!

Оправдание графиков — это слова вроде: «Ну, перед Рождеством графики всегда падают». На самом деле это его не поднимает и даже на самом деле не объясняет того, почему они падают!

Never JUSTIFY why a graph continues to be down and never be reasonable about it. A down graph is simply a down graph and somebody is goofing. The only explanation that is valid at all is "What was changed just before it fell? Good. Unchange it fast!" If a graph is down it can and must go up. How it is going to go up is the only interest. "What did we do each time the last few times just before it went up? Good. Do it!"

И не надо впадать в иллюзию относительно того, что вы знаете, почему график падает или поднимается, не проведя тщательного расследования для обнаружения подлинной причины того, какая именно работа привела к повышению или падению графика. Если график не продолжает подниматься или падать, то тогда вы этого не знаете.

Justifying a graph is saying, "Well, graphs are always down in December due to Christmas." That doesn't get it up or even really say why it's down!

Это притворное знание может оказаться весьма опасным. «Этот график остается вверху потому, что мы разослали Информационный Пакет XY», в качестве скоропалительного суждения, может привести к замене Сек по Распространению, который был реальной причиной роста, распространив свои анкеты. И тогда графики резко обвалятся, даже если никаких изменений в Информационном Пакете XY не будет сделано.

And don't think you know why a graph is up or down without thorough investigation. If it doesn't stay up or continues down then one didn't know. It takes very close study on the ground where the work is done to find why a graph suddenly rose or why it fell.

This pretended knowledge can be very dangerous. "The graph stays high because we send out the XY Info Packet" as a snap judgment may result in changing the Dissem Sec who was the real reason with his questionnaires. And the graphs fall suddenly even though no Info Packet change occurred.

Графики падают или поднимаются не по каким-то крохотным, туманным, труднообъяснимым причинам. Как и в одитинге, ошибки всегда БОЛЬШИЕ.

Падает продажа книг. Люди принимаются выдумывать новые вкладыши для книг, выделять деньги на рекламу, яростно стараясь поднять эту статистику. И потом, в конце концов, обнаруживается подлинная причина. Книжный магазин всегда закрыт.

Graphs don't fall or rise for tiny, obscure, hard to find reasons. As in auditing, the errors are always BIG.

Большой причиной падения графиков является то, что просто никого нет на месте. Либо у руководителя есть вторая шляпа, которой ему приходится слишком много заниматься, или он просто не приходит на работу.

Book sales fall. People design new flyers for books, appropriate display money, go

Плохие графики, которые сопротивляются любым попыткам улучшить их. Они не возникают просто так.

A big reason graphs fall is there's nobody there. Either the executive is double hatted and is too busy on the other hat, or he just doesn't come to work.

Жесткие графики — это такие графики, которые не растут несмотря ни на какие меры.

Такой график — результат действия. Это не простое бездействие. Это именно делание.

Bad graphs which resist all efforts to improve them are made. They don't just happen.

Если принимаются жесткие меры по поднятию графика, но он, тем не менее, не поднимается, то тогда, видимо, имеется скрытое противоусилие, направленное на его подавление.

A sticky graph is one that won't rise no matter what one does.

Обычно это противоусилие обнаруживается с помощью обнаружения самой большой области неподчинения приказам. Этот человек активно работает на понижения графиков.

Such a graph is made. It is not a matter of omission. It is a matter of action.

В данном случае причиной не является лень. Это противодействие.

If one is putting heavy effort into pushing a graph up and it won't go up then there must be a hidden counter-effort to keep it down.

Я никогда не встречал организации, отделения или секции, имеющей жесткий график, которая бы активно не работала на его понижение.

You can normally find this counter-effort by locating your biggest area of non-compliance with orders. That person is working hard to keep graphs down.

Такие области не являются областями затишья. Они не выполняют своей работы. Они постоянно заняты чем-то другим. И это «что-то другое» может здорово дать вам по зубам в определенный момент.

In this case it isn't laziness that's at fault. It's counter-action.

Так что опасайтесь жестких графиков. Обнаружьте область неподчинения и распознайте, что вы и ваши сотрудники скоро окажетесь в действительно неприятных обстоятельствах вследствие работы этого отдела.

I have never seen an org or a division or a section that had a sticky graph that was not actively pushing the graph down.

То, что выпрыгивает на вас из вашей входящей корзинки с зубами и когтями, возникает после долгого периода жестких графиков в данной области.

Such areas are not idle. They are not doing their jobs. They are always doing something else. And that something else may suddenly hit you in the teeth.

Это горе можно было заметить по статистикам задолго до того, как оно сформировалось.

So beware of a sticky graph. Find the area of non-compliance and reorganize the personnel or you, as an executive, will soon be in real hot water from that quarter.

Those things which suddenly reared up out of your In basket, all claws, happened after a long period of sticky graphs in that area.

Простые подъемы и падения графиков мало что означают, если за ними не наблюдать долгий период времени или не сравнивать с другими графиками той же области деятельности.

Today's grief was visible months ago on your stats.

Необходимо знать, как снимаются статистики, и что они означают, почему они ведут себя определенным образом, для того чтобы уметь предпринимать меры в нужный момент.

Никогда не впадайте в оправдательность по поводу графика. Единственной причиной его тенденции к падению является то, что он падает. Надо его просто поднять.

The simple ups and downs of graphs mean little when not watched over a period of time or compared to other graphs in the same activity.

One should know how to read stats and what they mean and why they behave that way so that one can take action in ample time.

Never get reasonable about a graph. The only reason it or its trend is down is that it is down. The thing to do is get it up.