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浅谈CMMI量化性能管理中的各种目标

CMMI模型强调目标驱动。“目标”一词在模型中出现非常频繁。CMMI模型中提到的 “目标”，主要有“业务目标”或“商业目标” (Business Objectives)，性能目标（Performance Objectives）、质量与过程性能目标（Quality and Process Performance Objectives, 或QPPO）三种类型。在实践中这三类目标容易让企业混淆，以至于这些概念和实践在量化管理中不能很好的应用到企业的实践中。

这些关于“目标”的概念之所以容易混淆，是因为他们都是CMMI模型的专用术语，需要专门的解释。这些目标设定的意图、设定的对象以及量化上的严格程度来理解这些不同的目标。这里面有两条主要的思路要了解：（1）通过设定不同的目标，将业务要求转译为过程性能的要求，以及（2）逐步提高这些目标设置的质量，即设定有驱动力又切实可行的目标。

业务目标，或者商业目标，是针对企业或者研发主体的业务层面需求和策略而制定的。一般情况下是与诸如扩大商业机会、获得更多的收入、保持并不断扩大客户群体等外部市场因素有关；也可以与促进企业创新能力、向产品平台技术架构转型、或者是建立一家员工满意的公司等内在战略目标相关。这种目标可以是多层次的，例如要提高客户满意度，需要提高响应客户需求的速度并提高交付质量，这里提到的三个目标（客户满意度、需求响应度、交付质量）都是业务目标。量化管理中，我们要求这些目标尽可能的量化，并且能够精确表述。例如，“到明年年底前，90%的线上问题的响应和解决周期不超过2天”。

但是，业务目标往往描述企业或其研发主体想要的结果，不能直接与特定的过程关联起来，从而无法指导企业关注哪些过程，采取什么具体措施来提高达成这些业务目标的能力。这就需要“性能目标”。性能目标，通常情况下，与过程有关系，目的是设定该过程为了满足上层相关的业务目标而计划要达成的各方面的过程能力目标。举个例子，要提高交付质量这一业务目标，企业就会联想到设计和编码过程的代码质量指标，单元测试的覆盖率指标，系统测试过程的缺陷检出密度指标等过程性能指标并设定目标值。例如，“单元测试用例设计和执行中，模块单元测试语句覆盖率不低于80%”。这些目标的设定，可以直接指引企业的过程管理和改进工作，通过改善某些过程的性能，提高达成业务目标的机会。

QPPO，即质量与过程性能目标，则与性能目标相似，都是对过程性能制定的目标，但QPPO在量化级别上要求更严格，从而也更可靠。目标可以是定性（qualitative）、定量（quantitative）或者统计定量的 (Statistical)，这中间的区别是设定出来的目标的质量。所谓目标质量，我们通常可以用SMART原则衡量，即目标应该是：具体 (Specific), 可衡量 (Measurable)、可达成 (Attainable)、相关（Relevant）和有时限（Time Bounded）的。若考虑其中的可衡量和可达成，定性目标显然比较难进行客观衡量，定量目标和统计定量目标虽然都可以衡量验证，但后者在确保“可达成“方面更好一些 -- 因为QPPO的确定，需要运用统计量化管理的技术，对该过程的历史执行数据进行统计分析，在了解当前能力水平的基础上，在确定合理的目标范围，从而确保其合理性。因此设定好的目标，也是一种能力，QPPO是符合高成熟度实践要求的过程性能目标。

QPPO的建立，真正将业务和流程的关联机制以比较可信的方式建立起来。统计和其他量化管理技术的使用，使得结果导向的业务目标和过程导向性能目标的关系得到比较可靠的验证和描述，同时具体目标值的设定，也是基于大量历史数据和统计分析得出，是合理的、反映现实情况的，从而更能驱动改进。

因此，在制定和分解目标的过程中，这些目标的之间的关系，并不是单向的，而是互相影响的。业务目标固然作为驱动的根源，指导各层次的性能目标的设立；但过程性能目标与实际的过程能力（表现为过程性能基线）密切相关，同时也反过来帮助企业判断上层的业务目标的实现风险并促使其调整。这种目标拆解过程中的验证和调整，能确保整个目标体系具备足够的激励，但又是切实可行的，这正是CMMI模型希望成熟企业所具备的能力。

所以，实施量化管理，在着手使用各种统计分析方法进行数据分析、建立基线和预测模型之前，应该先好好的考虑并设置好“方向和路标”，也就是这些不同的类型的目标组成的指标体系应该怎么设置，才能体现企业的战略和业务需求，这样才能避免投入了大量精力做的量化管理体系，却不能对业务产生价值的尴尬。 (文章来源：CMMI研究院  作者：胡伟健)

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