很多軟體公司在實施完成cmmi3級後，考慮實施cmmi4級或5級，在制定最初的改進計畫時往往對實施高成熟度的難度估計不足，制定了很樂觀的改進計畫，改進的週期比較短。當領導基於樂觀的估計拍板後，就很難真正地在實施高成熟度時見到實效了。如果要對實施cmmi高成熟度進行乙個合理的工期估算，首先就要對cmmi的高成熟度是什麼有乙個清晰的、正確的理解。本文試圖通過模擬的方式，通俗地說明高成熟度是什麼，高成熟度的實施週期為什麼會比較長。 首先我們來說明一下過程穩定性的概念，這是高成熟度中的乙個最重要的基本概念。
我們以孩子的學習為例來模擬。假如小明和小強是同班同學。（小明是名人，總是被調侃， 熊孩子的代表啊，難以管理。小強也是名人啊，打不死的小強！）
場景一：
假如說小明連續10次考試的分數分別是：
10，90，20，100，40，90，90，30，70，100
你對小明的學習情況第一感覺是什麼？
很多人會認為：這孩子學習忽高忽低，成績不穩定！
如果讓你評判小明學習是好還是壞，你好評定嗎？
場景二：
再比如小強連續10次考試的分數分別是：
45，50，40，42，51，34，43，53，54，55
此時你對小明的學習情況第一感覺是什麼？
很多人會認為：這孩子學習成績比較差！總是不及格！學習成績很穩定，穩定在下游！
對於小明而言，學習是不穩定的，也就意味著他的考試成績是不可**的，我們不好預料他下一次的考試結果。對於小強而言，他的學習成績雖然比較差，但是是穩定的，我們能有很大的把握認為他下次考試還會考不及格，他的學習成績是可**的。
我們再思考一下：
如果我們只知道第1次考試的成績，小明10分，小強45分，我們能否下結論小強比小明學習好嗎？
如果我們知道了前5次考試的成績，如上面列出的，我們能否下結論小強比小明學習好呢？
如果我們知道了前10次考試的成績，如上面列出的，我們能否下結論小強比小明學習好呢？
要下乙個可靠的結論，需要大資料量的支援才可以，有了足夠多的資料的支援，我們的結論才是可靠的，才是可以信任的，我們的**結果才會是大概率事件，才不是偶然。
返回到我們的軟體開發上來，也是同樣的道理。
如果乙個過程穩定了，我們就可以通過歷史的資料發現其中的兩類規律：資料的分布規律與因果規律。如上所述小強的成績，在乙個比較大的概率下，小強的學習成績會落在40分到55分之間，這個區間就是資料分布的規律。影響孩子學習成績的因素有哪些呢？可能有孩子的智商、父母的教育水平、教育方法、學校的教育方式、生活的環境、孩子的性格等，這些影響因子與學習成績之間的量化關係就是因果規律，即：學習成績=f(孩子的智商、父母的教育水平、教育方法、學校的教育方式、生活的環境、孩子的性格)， 找到這個f函式就找到了因果規律。規律是有大量的歷史資料支援的，否則就不是規律，不是必然，不是大概率事件，是偶然。
對於高成熟度的4級水平，就是首先要在組織內找到這兩個規律，根據這兩個規律制定合理的目標，再採用量化的方法管理專案的過程，使之能夠實現專案的目標。對於5級的水平，就是要基於這兩個規律識別改進點，持續改進，使歷史資料的偏差越來越小，資料值越來越優，因果規律的**結果越來越符合實際。
ø 你歷史的過程是穩定的嗎？或者說2-3級原來做的紮實嗎？
ø 你感覺是穩定的，你的歷史資料真能證明你穩定嗎？
ø 你是否有足夠多的資料點證明過程的穩定呢？
ø 你的歷史資料準確嗎？
ø 穩定的歷史過程，資料分布的頻寬是否很寬呢？
ø 歷史資料能否找到合理的、有用的因果規律呢？
ø 歷史的因果規律**出的結果是否偏差範圍很大呢？
ø …….
ø 各級管理者能夠掌握量化管理專案的技術嗎？他們的學習週期有多長？
ø 你的改進是否對組織的商業目標達成有直接作用呢？這些作用可以量化嗎？
ø 你們是否有足夠長的時間來收集足夠多的資料，證明你改進的有效性呢？
ø ……
是否可以拿來主義，用其他公司的規律或業內的通用規律套用到本公司以提高改進速度呢？
a公司的模型可能是：需求評審的缺陷密度=2/需求評審的速度；
b公司的模型可能是：需求評審的缺陷密度=需求評審的人員水平/評審速度的1/2次方。
即使在同乙個公司內不同型別的專案、不同部門的專案，存在的規律也可能是不同的。因此，直接套用其他公司的規律肯定是不行的，不會縮短達到cmmi高成熟度的工期。
高成熟度的真正難點是什麼？
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