CMMI软件成熟度模型评估之六：质量保证与量化控制

1、质量不是测出来的，是做出来的

很多企业把质量保证等同于测试——认为只要测试团队把好最后一关，质量就没问题了。这个观念需要彻底扭转。质量是嵌入到需求、设计、编码、测试每一个环节中的，不是最后一个环节“查出来”的。

量化控制则是质量保证的进阶版——不光要管质量，还要用数据说话，把质量控制从“感觉还不错”升级到“数据证明达标”。这是高成熟度组织的标志性特征。

2、质量保证的核心是过程符合性

质量保证的第一层含义，是确保开发过程是按照既定流程执行的。你做没做设计评审？做没做代码走查？测试覆盖率达标了没有？这些问题关系到过程的规范性。

但我要强调一点：过程符合性不等于教条主义。如果某个流程环节经过裁剪被合理省略了，那也不算不符合。关键是裁剪要有依据、有审批。评估时我重点关注的是“有章不循”的问题——流程写得清清楚楚，但执行起来全凭个人喜好。这种情况比没有流程更可怕。

3、量化控制，从“拍脑袋”到“用数据”

量化控制是成熟度模型从三级迈向四级的关键跨越。它的本质是用统计方法管理过程，让质量控制从定性走向定量。

怎么理解？比如说，你以前做项目进度估算，靠的是项目经理的经验拍脑袋，这就是定性。量化控制之后，你要基于历史项目的数据建立估算模型——根据功能点数、代码行数、历史生产率等数据来推算工期，用数据说话。

再比如质量控制，建立了缺陷密度、测试通过率、变更请求率等度量指标，每个指标设定控制上限和下限，一旦超标就触发分析和改进行动。这就是用数据管理质量。

4、建立度量体系，别一上来就搞大而全

说到量化控制，有些企业兴奋过头，一下子设计了五六十个度量指标，收集了一堆数据，但最后根本没有分析使用，反而增加了项目组的负担。

我建议从关键少数开始：先抓三到五个对业务最有影响的度量项，比如进度偏差率、缺陷密度、客户满意度。把这些指标跑起来、用起来，让大家尝到数据驱动管理的甜头，再慢慢扩展度量体系。

度量不是为了收集而收集，是为了改进而收集。如果一个度量指标没有人使用、没有触发任何改进动作，那它就是一个无效指标，删掉也不可惜。

5、根本原因分析，别只治标不治本

质量保证的另一个重要维度是，出了质量问题后怎么做。很多企业的做法是：改掉这个Bug，测试通过，结束。这叫“救火”，不叫“改进”。

真正有效的做法是根本原因分析——追溯这个缺陷为什么会发生？是培训不足？是工具问题？还是流程缺陷？找到根因之后，采取纠正措施，防止同类问题再次发生。这样一次质量问题，带来的是整个体系的改进。

6、审计不是找茬，是体检

最后说说质量审计。很多项目组一听审计就紧张，觉得是来找茬的。其实审计的角色是“体检医生”——帮你发现问题、指出风险，目的是让你更健康，不是让你难受。

我建议企业建立内部质量审计的常态化机制，每个季度至少做一次。审计发现的问题分级管理，严重问题限期整改，一般问题持续跟踪。久而久之，大家就会习惯审计的存在，甚至主动邀请审计提前介入，帮自己排查风险。

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