CMMI高成熟度培训知识.docx

CMMI高成熟度理论与实施培训总结1. 高成熟度实施框架：• 实施框架要非常清楚过程改进与项目开发联系起来应用场景先考虑清楚不要一上 来就定度量项，建立基线和模型，而不知道为什么要做这些• 高成熟度框架如何建立（五步曲）：1） 描述商业目标；2） 列举为实现商业目标公司主要的过程和活动；3） 针对某一目标选2-3个最关键的过程，作为重要的目标；4） 对选中的目标，明确是否需要定义量化目标；5） 定义哪些目标要做统计过程控制和模型从商业目标到建立基线和模型的过程图CMMI四级对商业目标的信息有要求（董事会:商业目标;EPG :商业目标分解）:• 要素：时间、多少的项目达到什么状态，置信度多少？约束条件（比如在保证质量 的情况下，进度偏差率 还有中间目标？• 比如：组织3 — 5年的远景（对竞争对手相比,3 — 5年公司会是怎么样？）（3 — 5年后, 客户怎么看我们）• 比如：到什么时候，多少项目因为质量原因导致的成本在多少？目标分解矩阵目标分解矩阵目标主要过程活动goal1goal2goal3goal4goal5goal6goal7过程活动1XX过程活动2XXX过程活动3XX过程活动4X过程活动5X过程活动62XXXX过程活动7过程活动82^XXX说明：1） “X”表示目标相关的过程活动；2） “2”表示要建立过程性能目标；3） “ ★”表示要进行量化控制；• 关键子过程的选择准则：各工程活动对子过程影响最大的；发现越多缺陷的过程，就是 选择的对象。

比如：选择关键子过程:产品质量目标:客户看到的缺陷保证在多少范围内 以内一一分析有哪些关键过程？（比如详细设计评审、代码评审、系统测试）这些就是 关键子过程，需要有一些量化的控制•目标之前有强相关，关注一个重要的就行.• 项目目标，每一个都要有一组模型来帮助项目预测• 建立项目度量目标，一定是对项目经理等人有用的、是客户关注的举例：项目客户要求9天内完成• 根据历史数据，项目需要8 — 10天完成，概率是？一一不是有能力的过程，不 稳定.• 根据历史数据，项目需要14天完成• 根据历史数据，项目需要6_8天完成一-有能力过程！上述项目经理可以得到哪些有用信息？2. 基线建立建立基线的方法:从商业目标到建立基线和模型的过程图高成熟度框架建立基线需要注意：a） 样本数少于20个点时，偏差较大，先不清除异常点分析要做b） 差不多有30个点左右，清除异常点，重新计算一次如果再有异常点，再重新计算一 下直到有稳定的控制图.c） 项目差异很大的项目，不应放在一起d） 控制图的维护与调整需要关注.过程改变了，前面的数据可能就没有用了，需要重 新计算基线e） 度量数据一定要闭环：使用基线数据，使用的结果数据需要提供。

以便维护组织基 线f） 基线建立要注意分类处理,否则容易造成垃圾基线：举例:同类规模组件发现的不 同类型缺陷数矩阵（不同类型的缺陷）.鱼龙混杂在一起,发现不了问题应该将不 同类型的分别建立基线一-缺陷数合计后的控制图没有异常但每个组织分别建 立控制图，很显明发现异常点.g） SEI要求，重要的基线都需要做假设检验.（用新的数据来检验，是否基线有问题）联想：我们公司维护项目的基线有没有办法建？基线建立要分类处理生产效率：代 码行除维护工作量其中代码行有自动生成的一类;代码修改关键内容，代码量少，但测 试工作量非常大的一类）3. 模型建立业界模型：刚博士模型、蒙特卡罗模型，导入模型时，需要用公司自己的数据做调整建模工具：建立模型一定要用工具,MINITAB工具、蒙特卡罗（SEI推荐）一-必须研究和熟悉、 EXCEL建模六步曲：■ 数据整理，数据整理工作量占建模工作量的95%.■ 先要想清楚模型想要预测什么？有哪些变量、因子要考虑（自然度量项就出来了）？① 可以与未来模型的使用者采用头脑风暴方法，分析影响过程性能的因子② 建立关键子过程模型时：与项目经理，测试策划师沟通，引导相关人员什么容 易引导过程的差异。

一-越早做越好③ 模型发布前，做过的头脑风暴或评审证据需要保留，现场评估时需要提供证据:■模型的应用场景要想清楚！④ 需要有《基线、模型建立和维护手册》；《基线模型的使用指南》（更重要，如果 有可能，先完成使用指南，至少是同步完成）⑤ 模型的应用场景在《模型使用指南》中需要加入OPP中有一个子实践;EPG要 辛苦点，将场景分析写的更好一点，等PM能力提高了，可以简单一些⑥ 模型的使用场景不清楚，SEI审计时，建立方法就不看了.⑦ 基线使用指南中,需要写明基线的使用说明几个点继续上升或下降等），要 从项目实际情况出发⑧ 组织需要有维护指南，明确什么基线在什么时候维护.■进行数据初步分析，因子相关性分析⑨ 因子的选择对模型的最终预测结果必须相关的，对最终结果没有任何影响的因 子应去除；⑩ 两个因子是非常强相关的，选择一个就可以，比如，规模和工作量是强相关的， 可以选择一个；强相关是指相关性在70%左右；⑪包括一些正态检验；⑫可能因子需要调整；■选择最佳子集，形成模型■ 得到公式建模型需要一些什么技能：• 情商不要太低（公司政治需要了解一点）；• 开发的产品要熟悉；• 过程要非常熟悉；• 度量分析技术（如MINITAB工具）；• 统计方法、过程方法、量化管理知识；过程性能模型PPM是什么？一-模型帮助预测目标能否实现。

——用本项目前期产生的一些数据，对后面项目产生的影响基线与模型的差异：• 共性：都有预测能力.• 基线只可预测一个过程；模型可以预测多个过程.• 基线没有因子模型里定义了因子•模型和基线一定要绑在一起使用建立模型需要注意：• 模型的建立,必须适用企业，必须基于本企业的数据• 先不要急着建模型，先对应用场景达成共识• 模型的使用者，都必须评审模型，承诺使用模型建立的基线与模型，对企业应该 是适用的需要管理层、部门经理、项目经理评审确认的可以不同类的项目有所 不同• 模型使用时，必须对使用者提供使用支持• 刚开始建立的模型肯定不准确，要逐步完善并优化模型• 模型可以不断优化，但模型使用场景应不要经常变• 评估项目使用的模型，与组织级最新的模型有些差异，评估可以接受评估时的插 边球：项目实际使用模型与现在发布模型，可以有一些差异，但有时间差• 最终目标和中间目标能建立起来的可用蒙特卡罗工具；其它模型技术；• 做0^【四级做得更有效：异常点分析，尽量与过程联系起来•实际结果是检验模型最好的方法，与预测值做比较分析.• 建立缺陷分布模型时需注意：比如目标是“验收缺陷密度控制在多少?”一一建立 分布模型的数据，需要项目都有完整的点（即合计100%）。

如果没有，项目中某个点 的数据，可以用来建立该点的基线（控制图，用于控制使用）模型使用：• 必须与项目目标结合在一起• 如果出现异常，调整之前，需要使用模型做一些因子分析如果增加工作量、如 果缩少范围人员调整等），让模型帮助做决策•异常点很珍贵，都是改进机会.一都是需要跟踪的异常点的处理的定义要非常清 楚CMMI四级的评估很关注.• 异常点分析：期望目标未实现，但在控制范围内，可以不做异常点分析相反，需要 做异常点分析.一一控制范围与期望目标应区别对待期望目标最好定一个值•过程的异常点需要经常讨论，将过程基线的维护与应用绑定在一起异常点是改进 机会• 使用场景：计划阶段（谁、什么时候、什么人）要使用，项目执行过程中使用（什么 人、什么时候、什么地点使用）• 假设提交给客户的缺陷要少，需要投入更多检查活动，可能对成本、进度有影响■- 一需要有多个模型来权衡• 改进效果的评价，使用模型，建立组织组模型模型健康要素：• 有统计内含（有统计意义、有概率、有模拟）• 模型预测最终目标、中间目标（两者要串起来）• 用可控因子将模型的过程或子过程联系起来• 模型的因子应该是引起模型异常的原因• 异常分析场景（WHAT IF）• 前面的结果，对后面的影响要联系起来（比如缺陷分析• 目标的调整，模型能够起指导作用.模型（Y:预测的内容X:模型的因子）建立常见困难：• 目标的相关比较弱• 过程不能相关联、串联起来.• 建立方法不清楚建模必要条件:高质量的数据（数据不准确，后面的工作都白做）、工具、情商建模关键：• 愿景.（数据不能满足愿景的需要。

没有愿景，也不清楚的统计分析）• 判断手上的数据是否满足要求• 度量数量的可操作定义（为什么做？一一否则就是垃圾;数据是什么？什么时候收 集？谁收集?如何保证所有人都理解了数据？等等）• 度量的要求：一致性！度量项不要追求完美，只要保证一致性，即具有可比性！• 数据检查要做，要初步分析一下：（最小值、最大值？有没有异常？选择一些数据看 一下？数据“0”,是什么意思？是没有？还是没有采集？ “其他”是什么意思？（太 多是不是有问题？）• 样本点少于三个时，建议不要考虑建立模型或基线• 每条基线与模型，都要有适用范围统计人员要做的内容：• 正态检验？转换？（画图、放到MINITABE中验检一下）• 数据的相关性分析：强关联性，只选择一个相关性75%作为强相关的界线选择 一个即可• MINITABE:应使用SPEARMANP ‘S RANK （正相关）不要使用SPEARMAN’ S RHO （负 相关？）模型举例：需求评审的预测模型：（主任评估师16个星期每周3小时的培训）60个数据预测：从四个角度预测需求评审的效率.（使用MINITABE）工作产品的复杂度评审负责人的知识与技能每个人的准备工作时间每个人投入准备的时间开会的时间参与会议评审的人数规模每页发现的缺陷、建议做简单数据分析：由50多个数据，最后确定25个度量项.发现其中3个，相关性分析20%。

原因：后来发现原未考虑到:工作产品的工作质量.再进行正态检验、相关性分析建立模型时，考虑了8个变量，最后选择了四个变量:评审规模 32%评审规模、开会时间 72%评审规模、开会时间、？ 82%评审规模、开会时间、？、？ 83%开始时R平方，可以比较低，但以75%为界线，太低相关性不强，没有意义.应用场景:项目经理安排评审计划时，可以使用使用井字图分析：比如分析某次评审活动井字图密度效率高于上限在基线内低于下限高于上限场景1场景4场景7在基线内场景2场景5（正常）场景8低于下限场景3场景6场景9注:每个应用场景，都有“其它”4. 可控因子的确定可控因子:对项目目标有直接影响的，项目可以控制的因子必要时，非可控因子也需要考虑如使用的技术评台、客户的刚性进度要求等） 可控因子分类：• 人相关：可用时间（人员地域分布）、人员态度、人员的技能• 环境相关：可用会议室、小组距离、办公室、培训室、温度• 技术工具相关：语言、开发工具、复用。