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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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