Die offizielle deutsche Übersetzung der CMMI-DEV Version 1.3 ist verabschiedet worden und steht beim SEI zum Download zur Verfügung.
In Buchform findet man das Modell in der neuen Version schon bei Amazon.
Bei Anywhere24 gibt es ein Poster zum Download in deutsch oder englisch oder gegen 5€ Unkostenbeitrag per E-Mail zu bestellen. Die Poster basieren auf der vom SEI freigegebenen Übersetzung.
Understanding Variation
Ich lese gerade Understanding Variation, ein Buch von Donald J. Wheeler, Experte auf dem Gebiet der statistischen Prozesskontrolle. Wenn man sich irgendwann mal in Richtung CMMI Maturity Level 4 bewegen will, muss man sich mit dem Thema beschäftigen und Wheeler sei ein guter Einstieg, wie ich hörte.
Wheeler beginnt damit zu erklären, wie problematisch ein Vergleich von Daten sein kann. Vergleiche ich die Januar-Daten von irgendwas mit dem Vorjahr, könnte ich schließen, dass dieses Jahr schlechter läuft. Vergleiche ich die Februar-Daten mit dem Vorjahr, könnte man schon zu einem anderen Schluss kommen. So ein Vergleich ist einfach zu beschränkt, um eine Aussage machen zu können. Vergleiche dieser Art beruhen auf der Annahme, dass das letzte Jahr “normal” war. Ist das so? Was heißt “normal”?
Das Problem in vielen Firmen ist, dass solche Vergleiche zuhauf in monatlichen Projektberichten und dergleichen verwendet werden, und Management trifft daraufhin Entscheidungen. Ooops!
Schön sind auch solche Zahlentapeten, die Controlling gerne präsentiert: diverse Zeilen mit irgendwelchen Werten und in den Spalten sind dann absolute und relative Werte, Durchschnittswerte und Abweichungen jeglicher Art dargestellt. Problem: auch diese Vergleiche sind beschränkt und können zu missverständlichen Interpretationen führen bzw. zu jeder möglichen Interpretation.
Was lernen wir? Jede Zahl muss in ihrem Kontext dargestellt werden. Daten ohne ihren Kontext machen keinen Sinn. Man benötigt den Hintergrund, um zu einer sinnvollen Interpretation einer Zahl kommen zu können.
Wheeler gibt noch einige anschauliche Beispiele und zitiert dann zwei Regeln für die Präsentation von Daten von Walter A. Shewart, den Vater der statistischen Prozesskontrolle.
Daten sollten immer so präsentiert werden, dass die Beweise erhalten bleiben für alle Vorhersagen, die aus den Daten gezogen werden könnten.
Wheeler schließt daraus, dass Diagramme immer durch Tabellen belegt werden sollten und umgekehrt eine Tabelle nie ohne ein erklärendes Diagramm dargestellt werden sollte.
Shewharts zweite Regel lautet:
Wann immer Durchschnittswert (average), Spannweite (range) oder Histogramm verwendet wird, um Daten zusammen zu fassen, darf dies den Leser nicht dazu verleiten, Maßnahmen zu ergreifen, die er nicht ergriff, wenn die Daten als Zeitreihe dargestellt wären.
Wheeler fasst die Erkenntnisse zusammen als sein erstes Prinzip zum Verständnis von Daten:
Losgelöst von ihrem Kontext haben Daten keinerlei Aussagekraft.
No data have meaning apart from their context.
Die Konsequenzen aus diesem ersten Prinzip sind:
Viele Entscheidungen im Projekt werden aus dem Bauch heraus getroffen. Eine Entscheidung argumentativ zu begründen, fällt im Nachhinein schwer. Warum man sich für die eine und nicht für andere Option entschieden hat, lässt sich später oft nur schwer nachvollziehen. Entscheidungen werden anfechtbar und der “Entscheider” steht schlecht da.
In CMMI gibt es einen ganzen Prozessbereich Entscheidungsfindung (engl. Decision Analysis and Resolution), der Organisationen anleiten soll, bestimmte Entscheidungen formal zu treffen. Wie schon in einem vorhergehenden Artikel erwähnt, besteht eine solche strukturierte Entscheidung aus fünf Schritten:
Es gibt diverse Bücher, die Methoden vorstellen, um Entscheidungen zu treffen. Ein nettes Online-Werk nennt sich Mind Tools von der gleichnamigen Firma.
Eine Methode, die die obigen Punkte quasi alle in einem Tool abdeckt, ist die Entscheidungsmatrix. Man zeichnet eine Tabelle. Die Zeilen enthalten die Bewertungskriterien. Die Spalten listen die verschiedenen Lösungen. Nun vergibt man Punkte (bspw. 0 bis 4) für den Erfüllungsgrad jedes Kriteriums für alle Lösungsoptionen. Idealerweise definiert man vor der Bewertung noch für jedes Kriterium, wann es 0, 1, 2, 3 oder 4 Punkte gibt. Die Option mit den meisten Punkten wird ausgewählt.
Anbei mal eine Excel-Vorlage einer Entscheidungsmatrix zum Download:
Vorlage_Entscheidungsmatrix.xlt
Die Matrix zeigt Kriterien für eine Lieferantenauswahl, wie sie bspw. getroffen werden soll, wenn eine bestimmte Software-Komponente von einem Unterauftragnehmer entwickelt werden soll.
In dem Arbeitsblatt “how-to” ist die Verwendung der Entscheidungsmatrix-Vorlage näher erläutert. Viel Erfolg bei Ihren Entscheidungen!