关键字：软件质量 质量管理
7.5.3 度量过程的常见问题
度量过程中有很多值得注意的问题，这里把一些常见的问题和简单对策列出。
（1）度量过度：度量中最大的一个问题是过分进行度量，尽管技术上可以保证能够捕获几乎所有想要获得的信息，但搜集了很多的度量数据，最终进行决策的还是项目经理，还需要人，人的精力只能保证注意力集中在有限数量的数据上。选择度量元的数量时，可以根据80-20法则，将精力集中于少数与最终输出和决策有关的数据上。
（2）度量过少：度量过程中的另一个极端问题是度量太少太晚。没有足够的度量元，不能够足以真实反映项目、产品的属性。
（3）缺少管理承诺：经常将度量与评价考核混杂，度量数据用于评价个体的工作业绩会导致对雇员缺乏信任，并会影响到度量数据的质量。对度量数据进行收集与分析的唯一目的在于对产品与过程的质量实施持续的改进。
（4）缺乏度量数据的一致解释和理解：仅仅满足于数据的收集，而不使用，或者对于组织中不同的部门来说，各有各的度量重点，度量定义不严密，口径无法统一，造成对度量数据的曲解。
（5）在度量方面缺乏灵活性：在度量过程中，只是墨守成规地收集并分析数据，对于新现象和变化不敢面对，需要及时抛弃旧有的数据进行有效调整。
（6）缺乏明确的责任人：在组织和项目中，需要指定专人负责数据采集、分析与报告，明确规定每项活动相应的负责人，同时每个人都应该明白自己的责任，包括如何收集数据、谁负责收集、如何收集、多长时间收集/分析一次、分析数据报告给什么人等。
（7）将度量作为一项强制活动：在度量活动进行中，经常会给员工一种被监视的感觉。这一点需要在度量活动开始时，做好培训和管理承诺，消除那种“被强迫执行”的感觉，让有关人员在一开始就参与到有关活动中，并由他们确定度量的内容和相关数据。
（8）度量是干完“正事”之外才做的“额外工作”：如果在设计度量时没有考虑到此因素，它就会变成额外的工作，员工会抱怨度量占用了他们过多的时间，无法同时满足项目进度和产品度量方面的工作。如何设置良好的基础平台，从而保证度量与项目生命周期活动紧密结合，而不再需要什么额外的步骤去完成有关的度量。
（9）反馈信息不够迅速：度量数据应该“度以致用”，需要将度量数据分析的结果及接下来所要采取的措施在一个合理时间段内与有关人员沟通。
（10）使用同样的工具处理不同的度量需求：度量工具的功能是在确定所要度量的内容之前就已经决定的，浪费了大量的人力，导致失败。
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