越来越多IT经理和开发经理问：怎么利用过去的一些数据帮助整个研发团队进行改进？怎么开展？
让我们用问答的形式来解决问题。
问：度量分析或者统计要收集多少项目的数据？
答：数据是永远不够的。没有公司開始时数据就够。
有人建议，先參考同类行业的数据。开启建立公司的基线。其实，非常多公司开发的特性都不一样，另外，同行业公司开发方法不同，数据也会不适用。我建议，不管项目数据有多少，能够利用有限数据，建立公司初步的參考基线。尽管数据缺乏导致无法做一些非常具体的统计分析，但其实通过几个的数据也能够看到一个大概范围和趋势。
基于这些信息。已经能够和项目经理和管理层沟通。然后告知项目经理所得结果的范围和估计是基于有限的数据。可能会与实际基线相差较大。在这个背景下，我们再慢慢累计20个左右项目的数据。開始用统计的手段。更准确更精确去做一些各方面的分析。
问：度量与分析、统计分析须要什么资源？
答：假设资源不够，度量与分析非常难做起来。
从我们的经验。有几方面还是必须的：
1、 一些自己主动化工具——仅仅要把数据做成excel形式。就能进行不同的数据分析。
2、 数据的源头——靠人手工记录，不仅工作量非常大，数据的错误率也会非常高——项目经理会尽量把数据做得理想化。
这导致失去做度量的本来目的。
3、 人员也非常重要——做度量与分析，公司须要一名人员（兼职或者全职 ）帮助进行数据作分析。
项目经理。不须要非常熟悉统计学、六西格玛。单必须能看懂分析出来的报告和结果，懂得怎样利用分析的结果。才干对有效管理项目有帮助。专门做数据分析的人员一般会出现的状况——依靠自己的感觉和推断得出结论，这不一定适用于项目。
所以这个人员必须和项目人员、项目经理常常沟通。了解哪些因素会影响结果，通过这样再进一步深入地去分析，不然的话，结果会没有意义。
问。数据分析须要什么技巧或者要注意的地方？
答：一个比較经常使用的技巧：比方我们要完好整个项目的进度偏差，总的偏差能够细分到每一个阶段，找出关键子过程，完好整个开发周期的关键子过程，才干够完好整个进度的偏差。
（好比教练要针对一些关键子过程才干够为世界级游泳选手作提升。）这个概念还能够用于整个过程中的缺陷管理，不同缺陷也有不同阶段的前后关系。
问：度量和分析的过程中。公司最easy犯错或者做得不好的地方有哪些？
答：帮公司做度量计划分析的人员。对度量的操作定义理解是否准确，一開始就理解错误，最后的结果也无法进行分析。
在确定度量时，必须确保其它人也能理解。而且度量的定义可操作。
另外在開始时，有些相关人员不懂怎样将度量项和度量目标关联起来。最通用的方法是GQM (Goal – Question –Metric)，它能够根据改善目标，提出一系列相关问题。通过这些问题。帮我们定出一些确实与改进目标相关的度量项。让我们更理解收集这些数据的理由，终于帮助达到改进的目的。
GQM对格式没有要求。仅仅要用excel表写出想到的目标和问题，根据这个定一个相关的度量项。以上我们有些模板或者过程能够给大家參考使用。
问：用敏捷开发的项目，在度量分析的时候要怎么变通？
答：不管是敏捷还是传统的瀑布性开发，度量与分析的概念和原则都一样：比方目标清晰、有不同的分析的途径。敏捷开发和传统开发最大的差别是每一轮的开发周期比較短，可是在管理敏捷开发的过程中，还是会有不少相关数据产生，在数据方面并不会缺乏。千万不要觉得敏捷开发不须要度量数据。没有度量便没有管理，敏捷有了度量。实施才会更有效。
