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.

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".

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

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

После этого у оценок не оказалось Почему.

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

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.

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.

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".

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

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.

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

Но смысл истории мало что может сделать с оценкой.

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

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.

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.

Вы не можете заменить ситуацию статистиками или Почему ситуацией.

Но замена одной части оценки другой является распространённой ошибкой.

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.