关于CMMI和敏捷过程改进

2024-05-23 02:32
文章标签 过程 改进 敏捷 cmmi

本文主要是介绍关于CMMI和敏捷过程改进,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

问题:

如果按照CMMI从1到5的思路,建设企业的信息化制度(不是为了评定等级,是为了实现项目规范管理),可行吗?需要关注哪些问题点呢?公司如果是个敏捷践行者,那么跟CMMI的建设思路本身是否是无冲突的呢?

 

回答摘要:

为Business goals服务的过程改进
这是CMMI和敏捷的共同出发点

列出公司当前的问题,然后逐步消灭。每一次消灭就是一次MVP。每1-3个月取得一个小成果,不求多,不求全,每一仗都消灭一个敌人。

不要先搞文档、流程,先解决一个具体的实际问题,多分享知识,多做贡献。

让过程改进变成大家的事,而不仅仅是PMO、敏捷教练、过程改进的事。

拉壮丁加入到改进小组,需要以老员工为骨干。问题驱动,商业目标驱动。哪些人是对公司赚钱发挥核心价值的,要得到他们的支持。

CMMI和敏捷都是将人的能力变强,让大家用更科学的方法做事。

这篇关于关于CMMI和敏捷过程改进的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/996092

相关文章

C/C++的编译和链接过程

目录 从源文件生成可执行文件(书中第2章) 1.Preprocessing预处理——预处理器cpp 2.Compilation编译——编译器cll ps:vs中优化选项设置 3.Assembly汇编——汇编器as ps:vs中汇编输出文件设置 4.Linking链接——链接器ld 符号 模块,库 链接过程——链接器 链接过程 1.简单链接的例子 2.链接过程 3.地址和

(超详细)YOLOV7改进-Soft-NMS(支持多种IoU变种选择)

1.在until/general.py文件最后加上下面代码 2.在general.py里面找到这代码,修改这两个地方 3.之后直接运行即可

YOLOv8改进 | SPPF | 具有多尺度带孔卷积层的ASPP【CVPR2018】

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试,可成功执行💡💡💡 专栏目录 :《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容,内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转 Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) 是一种在深度学习框架中用于语义分割的网络结构,它旨

mysql中存储过过程和游标的联合使用

1.SQL如下: DELIMITER //DROP PROCEDURE IF EXISTS PrintAllEmployeeNames5;CREATE PROCEDURE PrintAllEmployeeNames5()BEGINDECLARE error_count INT DEFAULT 0;DECLARE num INT ;DECLARE done INT DEFAULT

Class 对象在执行引擎中的初始化过程

一个 class 文件被加载到内存中需要经过 3 大步:装载、链接、初始化。 装载 装载是指 Java 虚拟机查找 .class 文件并生成字节流,然后根据字节流创建 java.lang.Class 对象的过程。 链接 链接过程分为 3 步:验证、准备、解析。 验证: 初始化 这是 class 加载的最后一步,这一阶段是执行类构造器方法的过程,并真正初始化类变量。 1.文件格式检验:检

绿联nas折腾过程中遇到的问题

绿联nas折腾过程中遇到的问题 目录 ssh权限问题超级用户 ssh 权限问题 使用chmod -R 777 目录/ 给指定目录及其所有子目录和文件设置最大的权限,权限设置为 rwxrwxrwx(读、写、执行权限给所有用户)。这个命令会将目录和文件的权限设置为非常宽松,允许所有用户对它们进行任何操作。 700只有所有者有读和写以及执行的权限 查看访问权限:ls -l 当前文件夹下所有用

【智能优化算法改进策略之局部搜索算子(五)—自适应Rosenbrock坐标轮换法】

1、原理介绍 作为一种有效的直接搜索技术,Rosenbrock坐标轮换法[1,2]是根据Rosenbrock著名的“香蕉函数”的特点量身定制的,该函数的最小值位于曲线狭窄的山谷中。此外,该方法是一种典型的基于自适应搜索方向集的无导数局部搜索技术。此法于1960年由Rosenbrock提出,它与Hooke-Jeeves模式搜索法有些类似,但比模式搜索更为有效。每次迭代运算分为两部分[3]: 1)

对递归执行过程的简单描述

1. 分析代码 #include <stdio.h>void fun(int n){printf("1th - Level: %d Address: %d\n", n, &n);if(n < 3)fun(n+1);printf("2th - Level: %d Address: %d\n", n, &n);}int main(){fun(1);return 0;} 输出结果为:

智能优化算法改进策略之局部搜索算子(六)--进化梯度搜索

1、原理介绍     进化梯度搜索(Evolutionary Gradient Search, EGS)[1]是兼顾进化计算与梯度搜索的一种混合算法,具有较强的局部搜索能力。在每次迭代过程中,EGS方法首先用受进化启发的形式估计梯度方向,然后以最陡下降的方式执行实际的迭代步骤,其中还包括步长的自适应,这一过程的总体方案如下图所示:     文献[1]

Git使用过程中涉及的几个区域

一.  简介 Git 是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理,也是 Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。 本文简单了解一下 git涉及的几个部分,以及git 常用的命令。 二. Git涉及的三个部分 git 涉及三个区域:工作区,暂存区,本地仓库,远程版本库。 下面分别简单了解