在认真思考这个问题后，我认为，在很多方面 “科学”和“交付”是不同的，需要将其看成是不同但又相辅相成的原则。所以我们来分解一下。
为执行建立更坚实的循证基础：“科学”
科学的内容是围绕了解哪些方法有效、哪些方法无效及其背后的原因的实证和披露。我们是否了解事物的运行原理？我们能否始终如一地以可比成本和可预测的方式向贫困民众提供基本的货物与服务？为了做到这一点，我们需要数据：经验的、体验的、大量的数据。
我想起了美国编制的健康图谱。从这个以数据推动的严格实验为依据的图谱上，我们可以看到美国各地有多少医生行医、特定地区人口的疾病负担，以及我们在治疗特定疾病的支出情况。我们一旦有了这些数据，就能提出一些重要的问题，比如，健康结果的改善是否与经费支出、医生人数或其他因素有正相关的关系？在决定采用何种治疗方式时是否考虑到患者的意愿？我们是否拥有可比数据来作为依据来提出重要的问题？简短的回答往往是否定的，而无此我们则不能建立推动改善交付的科学。
交付既是科学也是艺术
但是光开发技术知识是不够的，世界上最棘手的难题（城市贫民供水、青年就业或缓解气候变化）是同科学一样重要的如何做的问题。棘手的问题从来不是纯技术性的，而且通常会含有许多可变因素。
这使我想到提高运动成绩的问题。我们可以收集数据和进行分析，可是还有教练、练习和不断提高成绩的问题呢？杰出的执行力有多少是关于将知识转化为实践的，又有多少是灵感和动力与良好的数据和规范的实践相结合的结果？
教练、练习和反馈
来自布莱尔的著名的公共服务交付单位的迈克尔·巴伯谈到专注于几件主要事项的重要性，开发程序、收集数据、测量结果、快速学习和重复执行的重要性。著名创业家埃里克·里斯发表的“精益创业法”，其特点是由数据推动的规范的实验、重复执行、专注于学习和快速循环时间。兰特·普利切特、迈克尔·沃尔库克和马特·安德鲁斯使用以问题为基础自适应迭代的语言表达了通过实验、重复和从实践中学习来解决问题的类似的观点。
马尔科姆·格拉德威尔把才能描述为实践的欲望。实践大师花费不少于1万个小时来磨练自己的技能，而专业运动员和音乐家使用教练来不断提高和磨练自己的技能，那么我们该如何将证据、知识和数据转化为公共服务提供的更好的结果呢？
这些见解来自不同的地方但相互有联系，它们在开展数据推动的实验的重要性问题上趋于一致，有一个明确的假设，坚持不懈地专注于结果，快速反馈和重复执行。一个技术解决方案无论看起来多么好，执行时总是比看起来难度大，需要适应型的领导和发挥多技能团队的强项。
有利的环境也很重要。世界银行有一个项目周期（确定范围、项目准备、贷款审批和评估），项目周期与我们试图解决的问题（可称为问题周期）并不总是一致的，我们可能需要花几年时间来准备一个项目，再花几年时间来实施，然后再花一年或更长的时间来评估。与此同时，世界已经改变，问题出现变异，实践者在实践过程中需要获得实时的数据来学习和应对客户重点的不断变化。开展规范的实验是有价值的，但实时的学习和适应性重复也有价值，怎么才能做到两者兼顾？
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