从度量分析方法看

Donald Wheeler讲过一件真事，他的同事David Chambers在一家制鞋公司总裁办公室墙上看到这张每日次品率的图表，于是有了如下的对话：

问：“这张图用来干嘛？”

答：“让我了解公司的经营状况。”

问：“那公司经营地怎么样？”

答：“嗯……时好时坏。

这位总裁显然认为这些质量数据是重要的，而且重要到应该把每日更新挂在墙上。虽然近在眼前，却没有一个方法帮他分析解读这些数据，终究还是摆设。

    解读数据是个过程，无论数据用什么方式展示，都必须遵循一个分析方法。这个方法在很大程度上决定了你的CMMI或5000B的成熟度级别。

 经验解析法

这种方法受制于数据解析者的个人经验，有很大的局限性。经验以外的数据可能会导致错误的结论，所以基本也就是CMMI/5000B二级的管理水平。

目标要求（specification）比较法

这大概是最常见的数据分析套路，项目会设置一些目标要求（spec），如进度、预算、应发现的缺陷率。数据分析就是拿当前值和目标值作比较，得出一个简单的结论：达到或没有达到目标。

大致有三类目标要求（spec）：

  第一类是自然明确，无需判断，如盈利还是亏损等。第二类是用于制定计划的依据，如项目做的估算，这些预测一般会基于以往的历史数据，体现了团队掌握的知识。这类spec会有不确定性，适合作为指导参考，而非确定目标。这大概是CMMI/5000B三级的管理水平。第三类是命令式随意的指标要求，这种模式会对团队造成伤害。

    Spec往往代表的是客户的声音和要求，所用的数据分析方法简单粗暴，非黑即白，当前数据要么可以接受，要么不可接受。第一类和第二类和spec的数值比较还是有意义的，通过项目阶段性的检查，做出调整实现项目目标。第三类的比较则是比较危险的，当团队被强迫去实现一个没有依据的目标值时，无外乎有三种可能性：

1. 改进过程；

2. 忽悠客户，忽悠老板；

3. 忽悠数据

    忽悠可比改进容易多了，所以选择后两个的不是少数。套路一般是，如果忽悠不了客户那就转身忽悠老板，实在老板也没忽悠动，再想辙吧！

    只听到客户的要求，却听不到过程的声音，Spec比较分析法很难支持有效的过程改进，数据分析不会揭示过程中的问题以及过程能力离目标的差距。

过程行为分析法

    Walter Shewhart无疑是这个方法的神级前辈，他给出的章法是: 通过分析过程数据的变化，识别出过程中的问题以便及时调整，消除隐患。

    这个方法的困难之处但也是有趣之处在于过程数据的变化不一定代表过程行为有变化。所以过程分析法的核心是区分出两类数据变化，一类是常态的，过程本身自带的，可预期的变化，也就是过程噪音。一类是超出常态的变化，也就是可以视为过程行为已变的信号。

    过程行为分析法通过解读过程行为图（通常使用控制图），对当前值进行范围和趋势的分析，判断执行中的过程是否有变化。过程行为图和过程结果预测模型可以帮助管理者预测未来结果的变化范围，做出针对性的调整。正所谓：量化的理解过去，量化的控制当前，量化的预测未来，这也就是CMMI/5000B四级（项目级的应用）和五级（组织级的应用）的管理水平。

    而你们的段位，正处于哪一层级呢？

文章来源丛斌博士