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初探CMMI高成熟度实施

文/易莎莎

CMM/CMMI模型引入中国软件行业实施已近十年,据不完全统计已有1000余家企业通过了CMM/CMMI不同成熟度等级的评估,然而能达到CMMI4或CMMI5的高成熟度的企业却不多。

究其原因,固然有企业改进需求中并非需要内部高成熟实施,但更多的还是因为高成熟度的实施难度、对数据要求的高度、对改进成绩的呈现程度让众多国内企业望而生畏,确实我们的企业还不擅长于用数据说话,还不愿意将数据管理模型“反求诸已”。

此外CMMI v1.2版本之后,SEI设置评估师分级——评估CMMI4或CMMI5的必须是高级评估师,并且对于高成熟度评估结果审查力度加强,发现评估结果达不到真正高成熟度要求、不惜取消某些高级评估师资格,以此来确认CMMI4或CMMI5的“含金量”,让更多的企业更觉得高成熟度实施是遥不可及的。

本文期望初探CMMI高成熟度的几个关键要素,以期能揭开其神秘面纱——CMMI4或CMMI5的改进并不是雾里看花终隔一层。

一、关键要素1:过程域隐含的实施线路图

从CMMI模型来分析,CMMI4或CMMI5的过程域分别是4级定量管理的组织过程性能(OPP)、定量项目管理(OPM)、5级持续优化的组织革新部署(OID)、原因分析与决定(CAR)。以往我们了解的高成熟度实施常常都研究上述过程域具体要求,从过程域自己组成结构上分析要达到哪些具体实施目标,看模型里推荐了怎样的最佳实践指示我们前进。可是CMMI模型并非一个孤立各个实施要求的模型,从实施实践来看不需要、也不能让企业将全部的过程进行定量化,只需选择和组合关键过程/子过程。原因分析后的革新部署也是部分过程/子过程的革新部署。具体的行动其实是CMMI模型内部隐含着一个过程域关联图(如图1):

上图就展示了过程域之间的关联,尤其对于从CMMI2、CMMI3到高成熟度的CMMI4和CMMI5,绝非简单的一蹴而就,而是层层上升围绕着数据来展现企业成熟度的实力。

CMMI2的项目策划(PP)、项目监控(PMC)、测量和分析(MA)相互联系,将项目中的管理需要(项目三要素:进度、成本、质量)挖掘出来,通过计划-实施-监控,实施的记录被测量,经过分析后用于项目监控中来与计划值对比。如测量结果分析后发现偏差,项目级来控制改进。

所有的项目数据逐渐积累,形成组织财富库中的度量库,其它过程的革新也需要从度量库里找机会,这就是上图的组织过程定义(OPD)、组织过程聚焦(OPF)与此前二级实施过程域的管理所在。最终这些基于过去的数据经过分析后,还是要使用在项目中,在项目的估算里、已定义过程里、风险预测里,从了解过去我们开始对现在项目实施有了一定的控制力。

而数据的作用绝不限于此,大量数据累积之后、全方位从组织层面部署实施数据测量和分析之后,我们有机会建立数据模型开始对项目可能的发展进行预测——“了解过程、控制现在、预测将来”这正是CMMI模型实践后提升管理的精髓所在。所以我们可以看到过程域关联图上集成项目管理(IPM)为定量项目管理(QPM)中来组合关键子过程提供了经验,风险管理(RSKM)也为定量项目管理(QPM)提供了预测保障。

经历过量化管理之后的持续优化自然是水到渠成的工作,因为有了组织的过程性能模型,并形成了关键子过程的测量,基于原因分析来找到组织内过程中问题所在的根本原因,组织革新部署(OID)自然可以寻找的最合适的改进机会。

改进确实是循序渐进、有迹可循的;找到行动线路图看起来比简单分析各种定量技术、统计方法更值得EPG去探究。

二、关键要素2:目标分解

SEI有专门GQM的课程来指导我们学习目标分析、基于目标来寻找过程改进的作用。上图就是展现从组织商业目标逐级分析、形成过程改进目标,再次分解找寻关联的关键字过程的示意图。

目标是什么?也许我们经常说目标很重要,但一旦改进开始、关注细节行动之后,EPG甚至整个组织都开始陷入具体行动,忘了抬头关注改进要做什么?我们不需要像SEI来改进模型,需要的是我们EPG来关注公司发展、过程改进可以帮助提升公司商业上成功进行质量体系部署、实施、监控、更新。由此看起来企业内部的过程一定是支撑着企业发展的,每个过程中对于企业发展和运营的支撑点需要我们开发出来,进而基于目标挖掘我们可以尝试的定量管理的关键子过程。

有了关键子过程识别之后,又遇到问题:巧妇难为无米之炊——没数据。

三、关键要素3:数据

太多关于数据重要性的名人名言,例如W.Edwards Deming的“In God we trust,all other bring data.”可是数据在哪里?

以下是通常的可以选择形成基线的度量项: 

• 发布后的缺陷数 

• 生产率 

• 产品过程中的错误和缺陷,以及需求、设计、编码、测试等发布前的各阶段的产品过程错误 

• 评审相关的量度 

• 质量成本和无用的质量成本 

• 工作量 

• 估算偏差(工作量、进度、代码大小和关键计算机资源) 

以上其实就是EPG在内部部署过程改进要逐项关注的数据,也是对应到相应子过程可能存在的量化管理点,以下有参考实例:

当然高成熟度实施还有更多专业技术领域的问题,后续将进一步探讨。