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2011年1月

2011年1月28日 (金)

【メトリクスの基準値】ガラガラポン的基準値策定の妥当性②

基準値を、集まったデータを元にガラガラポンで決めざるを得ないのは理解できなくはない。

ソフトウェア開発における品質メトリクス管理においては、そもそも同一のものを作るわけではない中で、ある特徴に絞って傾向があるものとして着目した1つ以上の計測項目を元に判断するものであり、それ以外の特徴を敢えて捨象するものだから、いちいち個別の事情は考えるべきでないかもしれない。

しかし、例えば以下のデータがあった場合、どれを基準値改定に用いるべきであろうか。

1.「テスト件数密度が基準値を大幅超」かつ「バグ摘出密度が大幅超」
2.「テスト件数密度が基準値を大幅超」かつ「バグ摘出密度が基準値内」
3.「テスト件数密度が基準値が基準値内」かつ「バグ摘出密度が大幅超」
4.「テスト件数密度が基準値を基準値内」かつ「バグ摘出密度が基準値内」

これに「1枚当たりレビュー時間密度」や「レビュー指摘摘出密度」が絡んで来たらどうだろう。
レビューの出来はテストに影響を及ぼすとかの関連があると考えてしまうと、「(対象とするメトリクス)以外の特徴を敢えて捨象」と一概に言い切れないと思えるのだが…。

どの工程で埋め込まれたバグなのかも考慮して考えるか?
これは言うは易し行うは難しだと思う。

結局頭が混乱するので、良く考える人もあまり考えない人も、結論としては、ガラガラポンで決めるということになるのだろう(?)。

このあたりにつき明快な運用を知っている方がいらっしゃればお教えいただきたい。

2011年1月25日 (火)

【メトリクスの基準値】ガラガラポン的基準値策定の妥当性①

ソフトウェア開発のメトリクスの基準値策定はどのように行うべきだろうか。
データがある程度集まれば、あとは統計的手法に則って行うだけ?
そうだろうか。

かなり難問であると思っている。

メトリクス活用の発表等で、「1つのメトリクスに基づく評価で問題なくとも複数のメトリクスを組み合わせて評価すると問題があぶり出てくる」のようなことがよく言われる。

これはもっともであると思う。
この考えを念頭に次の状況を考えて欲しい。

あるプロジェクトから収集したデータを精査する際に、特定のデータが異常値となったが、その他のデータに特に異常が無かったとする。
特定のデータが異常値となるからには、それとある程度関連したデータも、基準値からみれば異常値ではなくとも、何らかの異常要因を内包した上での数値となっているかもしれないと考えることはおかしなことではない可能性があると考える。

この場合、異常値は基準値策定用データから除外するとして、それ以外のデータをメトリクス基準値策定用のデータに用いて良いのだろうか、だめなのだろうか。
良い場合、全てのデータを採用してよいのだろうか、それとも一部のみ採用可能なのだろうか。

この辺りを考えておく必要がある。

「当然だめに決まっているじゃないか」という考えもあろう。
しかし、プロジェクトは何かしら異常事態が起きるものである。
だから当然だめといっていたら、基準値策定用のデータがなかなか集まらないかもしれない。

異常事態の起きないプロジェクトばかりならば、優秀なプロジェクトマネジャーなどいらないし、リスク管理もいらないのではないか。
であるのになぜ「優秀なPMがいない」とか「リスク管理が大切」とか言うのだろう。

とはいえ、逆に定量データが収束しているということが、優秀なプロジェクトマネジャーの活躍や妥当なリスク管理のたまものだけであれば、メトリクス管理は、当該プロジェクトにおいて、優秀なプロジェクトマネジャーがいるか、妥当なリスク管理が行われているか否かだけを見るものになってしまうのではないだろうか。

脱線気味となったが、データが集まったからすぐガラガラポンで基準値を出せばよいというものではないと言いたいのである(根拠がずれている気が多々あるが…)。

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