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为什么无法建立过程性能模型?

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麦哲思科技任甲林
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摘要:建立软件公司过程性能模型的难点
在CMMI等级四五的软件公司中,构建过程性能模型是一项关键的挑战。公司在此过程中常面临六大困难:
- 数据不准确:数据采集时存在准确性问题,例如,评审会议中只是学习的人员被统计在内,数据依赖回忆而非实时采集,代码行数的估计非工具统计。
- 过程不稳定:过程的不稳定性可归因于多个方面:
- 过程范围太广,导致难以建立有效的回归分析模型,因为影响因子众多而个别影响有限。
- 过程定义不稳定,关键成功因素未明确定义,如评审流程中的具体要求。
- 过程执行不稳定,实际操作中未能严格遵守流程规定。
- 过程输入不稳定,不同项目的投入差异造成过程输出也不稳定。
- 影响因子识别不全:关键影响因子未被全面识别,难以量化或数据采集不完整。
- 大过程建模困难:当涉及大规模过程时,众多影响因子的相关性不大,数据采集困难,且因子间交互作用使得建模复杂。
- 样本量太少:样本数量不足导致增加或删除单一样本点都会明显影响回归结果,缺乏代表性。
- 样本不随机:实际数据与预期的正相关性不一致,这会误导对变量间关系的分析。
以上问题表明,建立过程性能模型并非易事,这些挑战解释了为何CMMI四五级认证的实施周期较长。
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麦哲思科技任甲林
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麦哲思科技(北京)有限公司总经理 敏捷性能合弄模型评估师 认证的Scrum Master 认证的大规模敏捷顾问SPC CMMI高成熟度主任评估师 COSMIC MPC,IAC 成员,中国分部主席
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