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。