度量过程框架:
度量和分析过程域包括：
- 详细说明度量和分析的目的，使其与已标识的信息需要和目的一致
- 详细说明度量、数据采集、存储机制、分析技术以及报告和反馈机制
- 实现数据的采集、存储、分析和报告
- 提供可用于作出可靠决策的客观结果，并采取适当的纠正行动
将度量和分析活动与项目的其它过程集成，以支持：
- 客观的计划和估计
- 按已制定的计划和目的跟踪实际的性能
- 标识和解决与过程相关的问题
- 提供将度量合并到未来的附加过程中去的基础
注意二级的度量集中在项目级别，项目可以把特定的项目数据和结果存放在项目专用的库中。当数据在项目间广泛共享时，数据可以驻留在组织级度量仓库中。要建立组织级的度量数据库，应该参考三级的过程域OPD组织过程定义，对于度量中的分析到了四级后需要使用统计学的相关方法和工具进行定量的分析，涉及到四级QPM量化项目管理过程域的内容。
SG 1 调整度量和分析活动(度量的目的和活动要与已标识的信息需要和目的相一致)
- SP 1.1 建立度量目的
- SP 1.2 详细说明度量
- SP 1.3 详细说明数据采集和存储规程
- SP 1.4 详细说明分析规程
在进行度量计划和实施度量前，必须要搞清楚度量的目的，度量的目的是通过采集的数据分析，改进我们的过程的有效性，提高效率和改善质量。度量目的的来源可以是管理、技术、项目、产品或过程等方面实现的需要，来源于企业的战略和商业计划，项目计划，管理和技术问题，过程改进计划等。
关于度量信息的分类，可以分为
- 进度和进展（里程碑的实现和工作单元的执行情况）
- 资源和费用（项目分配的人力资源和其它费用）
- 产品规模和稳定性（软件的规模，软件功能范围和数量的变更）
- 产品质量（缺陷密度，现场缺陷）
- 过程性能（评审效率，缺陷泄露情况，过程符合度，不合格项）
- 技术有效性（软件架构和软件重用）
- 客户满意度（交付的产品与服务满足客户期望的程度）
在SP1.2重点是度量本身要是精确的，可量化的度量。度量可能是基本度量，或者是派生度量。基本度量数据由直接度量获得。派生度量数据来自其它数据，通常是由两个或多个基本度量组合而来。如缺陷数是基本度量，而缺陷密度则是派生度量。
在建立了度量的目的和确定了度量的方法后，进入SP1.3要解决度量数据的收集，度量数据的存储两个问题。要明确地说明数据如何采集，从何处采集，和何时采集。要指定采集有效数据的规程。为了分析数据，数据要按可访问的方式存储，并且要确定是否为可能的重新分析或文档目的而保存。
当采集和存储了数据后，就需要选择合适的数据分析方法和工具，到了QPM量化管理后就会更加强调对于不同的子过程该采用哪些统计学的方法和工具。
SG 2 提供度量结果以处理已标识的信息需要和目的
- SP 2.1 采集度量数据：获得特定的度量数据
- SP 2.2 分析度量数据
- SP 2.3 存储数据和结果
- SP 2.4 交流结果
注意在SG1是制定具体的方法和规程，在SP2是实际的度量执行活动。在SP2.1首先是按照度量规程采集我们需要度量的活动的执行数据，在数据采集到后必须对数据进行完整性的检查，以保证数据的准确有效。度量很多时候无效或没有起到实际的作用，最大的原因不是在于度量的方法和工具上面，而是在于我们采集到的数据本身是不准确或错误的，导致最终分析出来的结果也是错误的。
在SP2.2是讲按照计划对度量数据进行分析，必要时要进行额外的分析，结果由有关的项目相关人员评审，并指出将来要对分析作必要的修订。在完成了度量数据的采集和分析后，我们需要对度量后的数据进行存储，以作为项目的历史数据后续可以作为项目计划和估算的重要参数。
度量数据的存储主要包括了：
- 度量计划
- 度量的规格说明
- 已经采集的数据集
- 分析报告和陈述
在二级项目的度量数据主要是服务于项目和个人的需要。到了三级后项目度量数据要存储到组织级的度量数据库中，以方便建立组织级的度量基线。具体内容在三级的OPD过程域。
SEI建议的度量元
- 进度性能（里程碑性能、工作单元进展）
- 成本性能（实际与计划的对照，不一致情况）
- 工作量性能（实际与计划的对照，不一致情况）
- 需求管理（增加的、删除的、修改的，需求易变性）
- 程序规模（源码行数、页数，实际与计划的对照）
- 测试性能（需要的测试，通过的测试）
- 缺陷数据状态（未解决的问题，解决完成的问题，缺陷密度，缺陷来源）
- 过程性能（完成的任务，行动项数）
- 计算机资源利用率（内存占有量，CPU占有量）
- 管理计划项目过程的性能（对照实际进展做估计，重计划，项目总结数据）
在三级我们主要到度量要上升到组织级，在GG3中也谈到要将度量活动制度化为组织级已经定义的过程，组织可以通过各个项目度量数据的收集来建立组织过程能力基线。在四级中注意重点是度量需要到我们需要监控的各个子过程粒度，同时在度量数据分析的时候需要采用统计学的相关方法和工具进行。具体一些CMMI四级中涉及到度量的要求:
- 根据商业目标确定项目目标，根据项目目标
- 根据质量性能目标选择最有价值的子过程进行量化管理，粒度到子过程
- 采用统计学的方法和思想而不仅仅是应用SPC
- 可以应该QFD逐层分解来选择度量技术和子过程
- 度量是使过程受管理的基础，而不仅仅是为将来收集和跟踪数据
- 更好的根据过程能力基线PPB管理当前项目性能，过程受控
- 更好的根据过程能力模型PPM预测将来
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