课程培训
EBMI5级研发效能体系培训

培训大纲

绪论

EBMI 5级研发度量体系框架

Ø 初始级,估算级,比对级,量化管理级,量化改进级

需求文档准备

功能点的基本定义

Ø 功能点的最基本概念

Ø 功能点计数项:ILF与EIF,EI/EO/EQ

Ø 普通文档中与功能点计数项对应的概念

SEAi需求分析法

Ø 课程内容

o 早期需求采集

§ 用户访谈与需求采集误区

o SEAi需求分析法

§ 识别产品的场景Scenario

· 建立场景描述语言

§ 需求拆分

· 从场景描述中发现实体Entity(作为史诗故事)

o 识别标准

o 分析完成标准

· 为每一个实体分析CRUD行为Action(作为用户故事)

o 识别标准

o 分析完成标准

§ 练习:基于实际需求进行场景描述和实体拆分,即ILF/EIF层

§ 练习:利用CRUD拆分行为,即EI/EO/EQ层

§ 练习:使用《SEAi需求模板》生成整体需求文档

 

2级:基于功能点的估算与度量技术

历史与体系差异

Ø 功能点的历史

Ø 1979年:IFPUG的原始功能点

Ø 2000年(约):NESMA的简化功能点

Ø 2009年:中国功能点标准

功能点定义

Ø 课程内容:

o IFPUG功能点定五种

§ 整因子定(本程中弃用)

o NESMA级简化体系

§ Indicative Function Point

§ Estimated Function Point

o AFP化体系(接近SiFP)

§ Agile Function Point

o 件因素整因子

§ 整因子

§ 整因子

§ 整因子

§ 二次开发调整因子

§ 维护调整因子

§ 多端开发调整因子

o 因素整因子

§ 团队经验因子

§ 型因子

o 实际使用中因子的选择

o 国内标准及其使用

功能点计数与度量(自动化与工具)

Ø 课程内容

o 两种功能点

§ 应用功能点(静态)

§ 开发功能点(动态)

o 对需求文档进行功能点度量

§ 普通文档计数法(200~400FP/人天,但遗漏率极高)

§ 基于SEAi文档的功能点计数法(兼容NESMA EFP计数法,效率无限(但需要文档反应真实产品且变更被记录),精度与需求编写者相同)

· 练习:使用AdaScope工具对按SEAi结构编写的需求文档进行计数

o 对已完成系统的应用功能点进行度量

§ 界面计数法(最原始的IFPUG计数法,效率200~400FP/人天,精度10%(与使用者水平相关))

§ 简化的界面计数法(NESMA EFP计数法,效率约2000FP/人天,精度不详(估计在15%左右))

· 练习:对已有软件(需要在课堂环境中可访问)进行功能点计数

§ 数据库回归法(2009年中国标准中推荐使用的计数法,效率约4000~6000FP/人天,精度不详(估计在30%左右))

· 练习:对预先导出的数据库表进行功能点计数练习

§ SEAiSwagger自动计数法(AdaPPM工具中的简化计数法,效率无限(仅需1分钟安装插件),精度约20%(与架构相关,需要校准);但无法识别三方行为(多数时候差异不大,特定状态需人工校准))

· 练习:在生产软件中必须已经安装Swagger,并在本地安装GetFpFromSwagger(讲师提供)

o 对迭代开发中系统的开发功能点进行度量

§ 增强/E 与废弃/R功能点的功能点计数

§ SEAi中对增强与废弃功能的标记

· 练习:使用AdaScope对迭代需求进行自动计数

3级:组织级研发效能体系建设

度量项定义与标准度量过程

Ø 课程内容

o 度量的2个时机

o 选择不可控因素为标准度量项

o Dev研发五大开发度量指标(FP=功能点数)

§ 生产率 = FP/人天(激励因素)

§ 编码消耗率 = 逻辑代码行 / FP(保健因素)

§ 测试用例密度 = 测试用例数 / FP(保健因素)

§ 测试缺陷密度 = 测试缺陷数 / FP(保健因素)

§ 发布缺陷密度 = 发布缺陷数 / FP(激励因素)

o Ops运维三大发布度量指标

§ 开发周期(保健因素)

§ 需求交付周期(保健因素)

§ 缺陷修复时间(激励因素)

o 基础度量数据的定义与采集方法

§ 功能点数

§ 人天数计算方法

§ 测试用例计数方法

§ 测试缺陷计数方法

§ 发布缺陷数计数方法

§ 练习:联系隔壁团队,使用课上提到的方法,获取其产品当前的全套数据。

o 基准比对与五点估算

§ 利用P10P25P50P75P90对基线进行分布表述

§ 练习1:在Excel表中建立Benchmarking基线

§ 演示1:在AdaPPM中建立Benchmarking基线,并与行业数据进行对比

§ 演示2:在AdaPPM中分析Benchmarking基线的走向

§ 对数据标准化以便进行横向对比(练习见后)

横向对比与纵向跟踪

Ø 核心目标1:掌握内部与行业排名的技术

Ø 核心目标2:理解利用度量数据进行绩效管理的基本原则

Ø 课程内容

o 横向对比

§ 利用“应用功能点”及派生度量项建立团队基线

§ 演示1:在AdaPPM中对比组织内部项目的五大指标排名

§ 演示2:在AdaPPM中对比项目 pk 业界的五大指标

o 纵向跟踪(统计过程控制)

§ 利用“开发功能点”及派生度量项建立统计过程控制

§ 演示1:在AdaPPM中监控各项指标穿越P25/P75的情况

4~5级:高等级研发效能管理

预测模型

Ø 预测模型

o 练习1:在Excel表中对已知数据进行函数拟合

Ø 基于预测模型制定组织与项目的目标

o 练习2:在Excel表中求解“归一化测试缺陷密度”

o 练习3:在Excel表中求解“达到特定缺陷密度所需的CCI数值”

相关性与因果性

Ø 相关性分析及其强弱分析

o 相关性与因果关系的区分

Ø 常见的因果性量化分析

o 测试缺陷密度 vs 生产率

o 编码消耗率 vs 生产率

o 维护扩展指数 vs 生产率

o 维护扩展指数 vs 测试缺陷密度

Ø 从相关性到因果性

o 练习1:在Excel中进行求解两组数据的相关系数

o 演示1:在AdaPPM中进行相关性分析

根因分析与解决方案

Ø 何为根因

Ø 可落地的解决方案

o 可理解,可实行,可落地

Ø 已经过量化验证的解决方案

o 架构对生产率与测试缺陷密度的影响

o 代码维护扩展指数对生产率的影响

o 代码维护扩展指数对测试缺陷密度的影响

基于功能点的绩效管理

Ø 平衡积分卡的四象限

Ø 理解保健因素与激励因素的差异

Ø “首席科学家制度”

量化敏捷成熟度模型QAMMI

Ø QAMMI量化敏捷成熟度模型概述

o 基于行为与基于量化的成熟度模型对比

o 扩展的度量数据(约10个左右)




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