一起聊聊：如何量化评价项目执行情况

sungubbi

如何量化评价项目的执行情况呢？

我先扔几个常见的，大家一起补充啊。

１）用符合项的百分比：如果有100个检查项，其中20个不符合，而符合率为８０％，越高代表执行情况越好
２）用SCAMPI方法：对检查的内容分别评价S、W等，最后得到整体的FI\LI\NI\PI
３）分值法：对每一个检查项评分（如100分），得到平均分，平均分越高代表执行情况越好。


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丁字口

如果组织级过程有效性比较高，可用第一种方法，应细化到过程单元．

iamredeye

是不是80％符合流程的项目就比那些60％的成功呢？量化本身也没错，但是用来评价项目的执行情况我感觉有些困难。这样的话又变成了用度量数据来考核项目，尤其是pm。那么，比如，也许会导致pm做项目计划的时候会放过多预算或buffer。总之他心里真实的plan和给你看的plan会不一致。这不是度量的初衷。

sungubbi

决定一个项目的成功，有很多决定性的因素，关键在于你对这个项目的要求是什么，也许产品的质量很差，但因为抢占了市场，组织认为这个项目是成功的。
决定一个产品的质量，我们通常所讲的是质量三角架：人、技术与过程。如果单单是从过程的角度，当然不能片面地说过程执行得好，质量就一定是好的。
量化的结果在目前的企业文化底下，的确容易被用于考核，但是不是因为这样就不需要量化了呢？
就好像做项目的估算和预算，是不是因为项目经理真实的想法与拿出来的不一致，就不需要做估算和预算吗？

iamredeye ，其实关键不是在于要不要测量，而是在于怎么利用测量的结果，这个想法跟你没分歧吧。:)

iamredeye

是的。我是觉得这个百分数出来之后要发布给所有的PM可能会有些误导。可能QA或SEPG自己参考这个数字来做进一步流程改进比较合适。

Scott

"如何量化评价项目执行情况"
who来量化评价：QA
量化评价what：进度、缺陷、工作量、规模。。。
why量化评价：向高层经理提供项目可视性；给项目经理提供建议；
when量化评价：各个阶段结束的时候
how量化评价：
1、量化数据必须准确且可重复，即数据来自所有项目成员，并且重复统计会得到相同结果。
2、量化数据不能用于绩效考评。
3、量化数据对其他项目有横向可比性，可供组织级参考和使用。
4、量化数据至少要区分为业务数据和过程数据。
5、量化数据只是实际情况的反应。
6、量化数据应该不局限于本阶段，应该从项目的整理评价。

接下来使用什么方式或采用什么手段，我觉得都不重要了。

sungubbi

SCOTT把如何量化项目进行了更大范围的扩展,不过我的原意确实如xueer0124所说是指QA对过程执行情况的评价。
关于如何量化评价过程执行情况，请大家继续补充。

xueer0124问的问题，也是我计划抛出第二个问题：如何使用测量的结果。欢迎大家讨论

sungubbi

没人继续PK了吗？

接着如何量化评价项目的过程执行情况的话题吧。
在１＃楼我罗列了几人我曾经见到过的评价方法，不过我发现我遗漏了一些东西，虽然那些指标能够大致反应过程执行的情况，但是在进行过程检查时，我们还产生了其它一些数据，例如发现的问题、问题的归类、关闭的情况、问题分布等等，这些数据也能很好地反应执行的问题、定位改进点

iamredeye

问个问题：

－如果收集到的数据不能准确反应实际问题所在呢？（上帝心里一定知道这个答案。）那按照这些数据定位出的改进点和上帝心里那个答案会不会有比较大的偏差呢呢？会不会有负面效果？

sungubbi

为什么不能准确反应问题呢？

iamredeye

呵呵，你还在啊？:lol

我就反过来说吧。如果数据能完全说明问题，那么极端一点你开始说的第一项－100％的符合流程要求是不是产品质量就有完全的保证了？答案当然是no。那么到底问题在哪儿呢？

设计metrics－》收集数据，这两步每一步都存在偏差的，尤其是第一步

sungubbi

你不下，我就不下了。;P

约定一个前题，MS之前我们也有共识：数据不能完全说明问题，但不能因为不能说明问题就不进行收集。

对啊，为什么存在偏差？metrics还是人？还是收集方法？

评价标准也需要不断地完善和精确。

iamredeye

“数据不能完全说明问题，但不能因为不能说明问题就不进行收集”
－ 这个没问题

“这些数据也能很好地反应执行的问题、定位改进点”
－这个我有不同看法。1。数据会不准确，甚至有时非常不准确；2。即使100％准确，也不能全部反应客观现实，毕竟定义的metrics是有限的，而且很多东西是没办法完全用数据说话的，比如人的ownership。这是很多人置疑process的地方。process只是一个support的地位，收集到的数据可以作为流程改进的参考，但不是全部改进点都可以从这里找到，甚至最重要的在这里找不到。

举个极端的例子，我不知道有多少人碰到过这种情况：testing engineer也按流程走了，但是不认真，或没那么认真，这时候很多bug就溜走了。这是流程的问题吗，能完全反应在数据中吗？很难

sungubbi

首先：质量三角架：人、过程、技术。如果割裂这三者的关系，而仅凭其中一个方面对产品质量进行评价、判定，都是不客观的。如果EPG在收集改进的参考信息时，只是参考了QA的数据，呵，我不晓得高层对那些改进点有多少信任，EPG本身的工作也是失职的。如果指望着过程执行情况OK，产品质量就没问题了，那我看目前QA的地位就不会这么难堪了。

其次：我可能没有表述清楚我的讨论前提：是对过程执行情况的评价，而不是对产品质量、组织性能的评价。准确地来说是QA、QAG对过程执行情况的评价。不可否认，QA需要关注人、技术对组织性能、产品质量的影响，不过我认为这不是QA的重点，如果人的能力和技术的评价也由QA来完成，我看那些人事部门、资源经理、技术控制部门也该下岗了。


最后：过程执行的数据不能很好地反应问题，为什么不能反应？这本身也是一个改进点，组织需要进一步改进他的评价体系。

[ 本帖最后由 sungubbi 于 2008-5-9 16:30 编辑 ]

iamredeye

我在说process，没有说QA； QA关心什么我并不关心:loveliness:

process improvement目标如果不是为了提高quality或productivity，那又是什么呢？提高process自己？这个。。。

“过程执行的数据不能很好地反应问题，为什么不能反应？这本身也是一个改进点，组织需要进一步改进他的评价体系。”
－这个没问题。不过这个不是process improvement的主要目标－－quality和productivity