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.

Вероятно, хорошо известно, как строить статистики. Как нарисовать их. Однако, что же эти графики означают после того, как они нарисованы, – это уже другой вопрос, и руководителям следует в нём хорошо разбираться.

Things are not always what they seem in statistics.

Ситуация не всегда такова, какой она выглядит, судя 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 какого-нибудь завала даёт высоко взлетающую статистику, которая в скором времени резко падает. Назвать такой взлёт изобилием, а резкое падение – критическим положением будет ошибкой руководителя.

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 взлёты и падения на графике, имеющем отношение к тому, в чём может быть завал, вы можете быть совершенно уверены, что завал там действительно был.

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

Эта деятельность ведётся урывками, и персонал для этого выделяется, как правило, лишь от случая к случаю.

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

В течение долгого времени здесь ничего не делалось или же не подсчитывалось, а затем, неожиданно, месячный объём весь засчитывается в статистику одной недели.

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.

Поэтому, когда вы видите нечто подобное, нарисуйте линию между пиками и провалами, на более или менее одинаковом расстоянии между ними и тогда вы сможете определить, является ли эта статистика растущей или падающей.

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 различных видов или же статистик, относящихся к различным типам деятельности, вы всегда можете найти одну или несколько, которые не зависят от "счастливой случайности", и непосредственной причиной которых может быть сама организация или её часть.

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

Например, "Исходящие Письма" и "Завершения".

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

Главные статистики отделений. Что бы ни происходило, орг сама может улучшить эти статистики, поскольку они зависят только от самой орг, 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.

Поэтому, если вы видите, что большинство главных статистик отделений находятся внизу или идут вниз на протяжении последних двух или трёх недель, и всё же так и не наблюдаете всплеска "Исходящих Писем" и "Завершений" на текущей неделе, то вы понимаете, что руководство организации, вероятно, бездействует и напрашивается на то, чтобы его сместили. Поскольку, если они видят, что все статистики идут вниз, то среди всего прочего им следует навалиться на "Исходящие Письма" и "Завершения", как самое меньшее из того, что они могли бы сделать. Они могут подтолкнуть их вверх.

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.

Следовательно, в любом наборе статистик имеются те, которые можно подтолкнуть вверх, безотносительно остальных, и если это не делается, то в таком случае вы знаете, что происходит наихудшее – отсутствует руководство.

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, что статистика "Завершения" идёт вверх, а статистика "Записи на услуги" падает, вы сразу же понимаете, что линия повторной записи людей на услуги отсутствует.

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

Людям, которые завершили услуги, Свидетельства и Сертификаты вручает не Регистратор, а начальник отдела Свидетельств и Сертификатов, или же они получают их на общих собраниях, или же каким-то ещё образом, не обеспечивающим повторную запись.

Таким образом теряется от 40 до 60 процентов людей, которые могли бы повторно записаться на услуги.

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

Если такое положение дел существует долгое время, это означает также, что имеет место плохая технология, – поскольку о ней идёт плохая молва.

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 таком случае посмотрите на третью статистику – Сборы Квала. Если они маленькие или же очень-очень высокие, то вы можете быть уверены, что недостаточное количество записавшихся на услуги вызвано 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 Квала и низкая статистика записавшихся на услуги является ужасным порицанием Тех Отделению. Очень скоро валовой доход обрушится, поскольку технические услуги просто плохие.

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.

Итак, вы поняли идею. При изучении статистик их следует сопоставлять друг с другом.

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

Статистика – это то, чем отличаются между собой два (или более) периода времени, так что статистика всегда определяется в сравнении.

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

Две разные статистики можно также сравнивать между собой, как в примерах, описанных выше.

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

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

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

Высокий объём продаж книг означает в конечном счёте процветание. Низкий объём продаж книг означает в конечном счёте критическое положение во всей организации.

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

Высокий валовой доход и низкие статистики завершений означают в конечном счёте неприятности, так как организация не предоставляет, а создаёт "завал" из студентов и преклиров просто тем, что не добивается, чтобы они получали результаты. Если это продолжается достаточно долго, то в конце концов приведёт к осложнениям с законом и властями.

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.

Низкая статистика комиссионных ВНС может означать лишь отсутствие программы для ВНС. А если программа для ВНС всё-таки существует, тогда это может означать плохую технологию. Таким образом, низкая статистика Завершений и низкие статистики Квала будут означать в конце концов и обвал статистики ВНС, поскольку собственная область деятельности ВНС "мутится" провалившимися кейсами.

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 статистики продаж книг, исходящих писем, Технического отделения и отделения Квалификации означают, что статистика валового дохода в ближайшее время вырастет. Если эти статистики низкие, то упадёт и статистика валового дохода.

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.

Статистика счета к оплате и деньги в наличии, изучается по расстоянию между этими двумя линиями. Если оно уменьшается – ситуация улучшается; если увеличивается – ситуация становится хуже. Если эти две линии находятся на значительном расстоянии друг от друга и в течение долгого времени не сближаются, причём график деньги в наличии ниже, значит такое руководство представляет опасность и совершенно потеряло бдительность.

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.

Когда все статистики одного комплекта графиков демонстрируют тренд, идущий вниз, то это опасная ситуация.

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

Чтобы начертить линию тренда, необходимо выбрать среднюю точку между вершинами и провалами и начертить линию.

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

Если все такие линии или большинство из них снижаются, то руководство бездействует.

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

Когда Континентальная Орг включает свои собственные статистики в объединённые статистики местных организаций, она может иметь совершенно ошибочную картину.

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

Ее собственные орг статистики скрывают из вида статистики местных организаций, а эти статистики могут быть совсем плохими.

Следовательно, если вы рисуете один график, на котором объединяете деятельность большого подразделения с деятельностью множества маленьких, вы можете получить совершенно ошибочное представление.

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

Поэтому, стройте графики для деятельности большого подразделения отдельно и ведите их, не смешивая с данными деятельности небольших подразделений того же типа.

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

Статистики Континентальной Орг не должны быть частью статистик Континентального Админ Отделения. И точно так же, статистики Сент-Хилла не должны быть частью статистик Всемирной организации.

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

Под объединённой статистикой понимается, естественно, та, при которой вы берёте одинаковые статистики из нескольких областей, где ведётся такая же деятельность, и суммируете их, обозначая на графике одной линией. Поэтому статистика очень большой области деятельности, внесённая в объединённый график, может скрыть плохую ситуацию. Она может также скрыть полное бездействие старшего руководства, поскольку деятельность большой области, находящейся под управлением своих руководителей, возможно, очень активна и ведется компетентно, но старшее руководство скрыто из виду статистикой одного активного подразделения, в то время как все остальные, за исключением этого, самого большого, возможно, терпят крах.

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.

Большая, чудовищная ошибка, которую может совершить руководитель, изучая статистики и управляя при помощи графиков статистик, – быть рассудительным в отношении графиков. Это называется ОПРАВДАНИЕМ СТАТИСТИКИ. Это единственная самая большая ошибка при интерпретации графиков статистик, которую делает руководитель, и это именно то, что серьёзно ударит по организации.

Вы видите, что график внизу, и говорите: «Ну да, конечно же, это ……», – тут-то вам и конец.

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 допускала, чтобы график Завершений оставался обрушенным буквально месяцами, потому как все они "знали, что этот процесс нового типа не очень хорошо работает". Тех Секретарь ОПРАВДЫВАЛ свой график. И орг покупалась на это. Никто и не подумал о том, чтобы усомниться в этом. А когда их внимание обратили на то, что у предыдущего Тех Секретаря статистика была постоянно высокой при использовании тех же процессов, а также поискали подавляющую личность, то выяснилось, что ей оказался этот Тех Секретарь!

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

Никогда не ОПРАВДЫВАЙТЕ то, что статистика продолжает оставаться низкой, и никогда не будьте рассудительны в отношении этого. Низкая статистика – это просто низкая статистика, и кто-то валяет дурака. Единственное сколько-нибудь убедительное объяснение: «Что было изменено прямо перед тем, как график упал? Хорошо. Быстро измените это обратно!» Если график находится внизу, он может, и должен, пойти вверх. Нас интересует только одно: каким образом мы собираемся сделать так, чтобы он пошёл вверх. «Что мы делали каждый раз несколько последних раз прямо перед тем, как статистика начинала расти? Хорошо. Делайте 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!

Статистику оправдывают, говоря: «Ну, графики всегда находится внизу в Декабре из-за Рождества». Это не поднимает их вверх, и даже на самом деле не объясняет, почему он находится внизу!

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 думайте, что вы знаете, почему график находится вверху или внизу, если вы не провели тщательного исследования. Если график не остаётся вверху или продолжает оставаться внизу, значит вы этого не знали. Чтобы выяснить, почему статистика неожиданно выросла или почему она упала, требуется тщательно изучить ситуацию непосредственно в той области, где проводится работа.

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!

Такое мнимое знание может представлять большую опасность. Скоропалительно высказанное мнение, что «статистика остаётся высокой благодаря тому, что мы рассылаем Информационный Пакет “АБ”», может привести к смене Секретаря Распространения, который, работая со своими опросами, и был настоящей причиной высокой статистики. И график неожиданно упадёт, даже если не было никаких изменений в рассылке этого Информационного Пакета.

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.

Статистики не падают и не растут по несущественным, скрытым причинам, которые сложно обнаружить. Как и в одитинге, ошибки всегда БОЛЬШИЕ.

Продажи книг падают. Сотрудники разрабатывают новые рекламные листовки для книг, выделяют деньги на оформление витрины, сходят с ума, пытаясь поднять продажи. А затем в конце концов кто-то обнаруживает настоящую причину. 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.

Главная причина падения статистики: там просто никого нет. Либо руководитель носит две шляпы и слишком занят другой шляпой или же он просто не приходит на работу.

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

Плохие графики статистик, которые сопротивляются любым усилиям их улучшить, кем-то созданы. Это не просто случайность.

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.

Залипший график – это такой график, который не поднимается, независимо от предпринимаемых действий.

Этот график сделан таким. Это не вопрос бездействия. Это вопрос действия.

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

Если человек прилагает мощные усилия, толкая график вверх, а он не идёт вверх, значит должно быть скрытое контрусилие, которое удерживает график внизу.

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

Обычно вы можете обнаружить это контрусилие, выявив область, где больше всего неисполненных приказов. Этот сотрудник упорно трудится, чтобы удерживать графики внизу.

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

В данном случае виной является не лень. Это противо-действие.

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 видел, чтобы в орг, отделении или секции, где были залипшие графики, их активно не толкали вниз.

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 бездействуют. Они не занимаются выполнением своей работы. Они всегда занимаются чем-то ещё. И это что-то ещё может внезапно дать вам по зубам.

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

Поэтому остерегайтесь залипшего графика. Найдите область неисполнения и реорганизуйте работу персонала, а иначе вы как руководитель на самом деле окажетесь в пекле.

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.

Все те вещи, которые неожиданно вздымаются из вашего лотка Входящие, все когтистые лапы, возникают после того, как в данной области продолжительное время имеются залипшие графики.

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.

Сегодняшняя беда была видна ещё месяцы назад на ваших графиках.

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.

Отдельные взлёты и падения графиков мало что значат, если не смотреть на графики за какой-то период или не сравнивать их с другими графиками, относящимися к этой же области деятельности.

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

Необходимо знать, как изучать статистики, что они означают и почему они ведут себя именно таким образом, чтобы можно было предпринять необходимые действия и иметь для этого достаточно времени.

Никогда не становитесь рассудительными в отношении графиков. Единственная причина, по которой график или его тренд находится внизу, – это та, что он внизу. И то, что нужно сделать, – это поднять его.

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.