用数据管理过程（4）——超级量化管理（持续优化级）及总结
摘要：
用数据说话，这是当前很流行的话题，本文将数据管理过程划分成4个层次，并阐述企业如何达到这四个层次。
1．初级量化管理：以数据“感知”项目的状况(相当于CMMI2级)
2．中级量化管理：通过经验值来管理项目(相当于CMMI3级)
3．高级量化管理：用PCB进行项目管理(相当于CMMI4级)
4．超级量化管理：持续优化的量化管理(相当于CMMI5级)
我将通过4篇文章为大家分享！
6. 超级量化管理-持续优化级
高级量化管理主要讲述的是如何把不稳定的过程变成稳定的过程，而超级量化管理主要讲述的是把有能力的过程变成更加有能力的过程。
前面提到的CPI中值和上下限，有可能不满足商业目标的需要，如CPI平均值达不是所期望的值，上下限的范围太宽，这样就有必要想办法做一些改进，提高能力，并且能力提高后的过程同样也是稳定的过程。
那么有什么办法可以提高能力呢？
1) 改进过程。过程的性能基线的中值及上下限，是由公共原因所引至的，要提高其性能，必须从这些公共原因入手，对信号进行分析，想办法进一步削弱公共原因引起的偏差，想办法改造过程，使中值符合要求。
2) 采用新技术。考虑引入新的技术，并调整相应的过程，来提高过程的性能。
3) 对噪音进行原因分析。噪音是由公共原因和可归属原因共同作用引起的，对每个噪音的可归属原因进行详细的分析，将很可能找到改进的机会。
分析过程的可改进地方是比较复杂的，有可能需要对过程进行更深一步的细分，可能会发现原来的数据分组达不到要求，需要增强粒度，以便区分出更多的公共原因，找出可改进点。另外，原来不需要进行基线级别管理的过程，可能也会因为商业目标的需要，需要建立基线并进行基线级别的管理。
在这个级别上用数据管理过程意义在于，通过数据来监控过程的改进效果，比较能力的变化，为决策提供依据。当形成新的更有能力的能力基线时，企业将用新的能力基线来管理项目。
SPC的建立及优化过程的成本是很高的，但进行SPC管理的过程的成功概率是非常高的，企业根据自己的商业目标需要，选择需要进行SPC管理的过程，并不断优化，使企业具备越来越强的竞争力，而这种竞争力是别的企业难以模仿并难以超越的。
7. 总结
由“感知级”到“经验级”，再到“可预测级”、“持续优化级”这个过程是不可跨越的，不同级别的“用数据管理过程”，都是由商业目标驱动的，只是不同级别所达到的量化管理程度不一样。
“感知级”通过软件度量，大概了解项目的状况，并作为工作调整的依据。
“经验级”通过软件度量，对比项目的历史经验数据，把握项目的状况，并进行相应的工作调整。同时，项目的历史经验数据，可供估算等工作进行参考。
“可预测级”，把“经验级”推向一个更高的高度，对影响问题的因素进行详细的分析，排除和削弱影响项目性能的各种因素，对历史经验数据进行合理分组，统计出性能基线，并用于项目管理。用基线来管理的过程都是稳定的过程，这些过程从统计角度来说都可以准确地预测出将来的结果。
“持续优化级”是“数据管理过程”的最高级别，达到这个级别意味着企业能根据商业目标持续的优化SPC管理，使企业形成别的企业难以模仿并难以超越的核心竞争力。
那是不是越高级越好呢？企业是不是都应该追求更高级的量化管理呢？
答案是否定的。
要实施“可预测级”的量化管理，是有条件限制的，就是过程要稳定，稳定就意味着项目间要有可比性，采用的技术、过程要大体一致。如果一个企业是创新型的企业，经常用新技术做新项目，这样项目的可比性就比较弱，就很难具备稳定的基础条件，很难形成基线。
所以，不能说CMMI级别越高的企业，就一定比级别低的企业管理要更好一点，有时候企业的特点就决定了企业不可能做到4、5级。各企业的最高领导，关键是清楚理解自己的商业目标，理解高级别的量化管理能带来什么帮助。
那为什么要“用数据管理过程”呢？
如果有一个非量化管理的办法，成本更低，并且能更有效地达到目的，那我们当然就采用那个办法，而不会片面地追求“用数据管理过程”了。所有想“用数据管理过程”的人士，都应该认真思考这个问题，并考虑哪种层次的量化管理级别适合您的商业目标。
全文完
作者：张传波
创新工场创业课堂讲师
软件研发管理资深顾问
CMMI首席专家
《火球——UML大战需求分析》作者
www.umlonline.org 创始人