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提供优质服务 改进应用开发度量 某大型国有银行信息化造价项目实践-北京科信深度科技有限公司
点击：时间：2026-04-20
一、案例概况
（一）案例背景
某大型国有银行和同业相比每年科技投入成本较大，但是在质量和进度方面相较同行业存在一定差距，主要表现在业务支撑及时性和产品质量上。为及时掌握过程体系的整体执行情况，加强关键过程的效率和状态的监控，揭示项目存在的问题和风险，提升产品质量和客户满意度，并持续提升组织开发能力和管理水平，该银行特引入外部咨询团队，协助项目管理部门共同开展应用开发度量改进工作。
（二）面临的问题
1.进度和进展偏差：大部分项目的计划过于宽松，制约了资源的合理调配与优化，也难以对项目有效监控并提前预警；
2.资源和成本投入较大：实际工作量数据与计划值偏差较大，成本管控方面，各个项目的水平参差不齐；
3.产品质量问题：各项目的各类评审及测试活动的效果不稳定，不同项目发现缺陷数量差异较大；
4.生产效率问题：各系统生产率均低于行业基准，且生产率稳定性较差。
二、实施过程
（一）确定目标
引入功能点方法，建立规模度量体系，以规模作为基础，整体规划，分步推进的策略，建立持续优化的机制。整体规划上是要解决组织目前面临的所有问题，本期首先解决产品质量问题和生产效率问题。
（二）实施方案
项目实施包括如下几个方面：一是指标体系建立；二是人员培养；三是度量体系建设；四是模型及行业对标基线建立；五是历史数据分析。
1.指标体系建立
组织性能指标基于组织现状分析，结合未来持续优化机制，同时与行业优秀实践进行对标。最终确定本期项目先从生产率和产品质量两个域开展工作，组织性能指标（部分）如表1：
表1 组织性能指标
2.人员培养
组织内部人员已经具备了初步的功能点计数能力，但在功能点方法对认识上存在偏差。为此，我们提供了专岗人员参加软件工程造价师认证培训、组织开展了软件成本度量方法及制度专题宣贯、建立了专家团队指导评估，以确保高效且有效地开展组织度量工作。
（1）软件工程造价师认证培训
认证培训针对专岗人员，采取以实战为导向的培训方式，将理论知识融入到实践中，紧密结合实际的任务和项目，纠正专岗人员之前实践中的错误认识，确保能够全面掌握功能点方法的应用。
培训内容涵盖估算概述、软件规模估算、逻辑文件的理解、基本过程的理解、工作量估算、成本工期估算以及规模估算难点讲解等多个方面。此外，培训介绍估算方法的应用要点和优化策略，帮助专岗人员更好地应对实际工作中的各种情况。
通过参加认证培训，专岗人员将了解国家及行业相关标准所规定的软件研发成本构成及其估算方法、过程和原则。同时，还掌握了利用基准数据，并使用多种方法（如方程法、类比法、类推法）对软件项目的工作量、工期、成本进行科学估算及交叉验证的要点及技巧。最重要的是，他们能够基于快速功能点方法，针对不同应用场景，特别是典型金融业系统，科学估算软件规模。
（2）软件成本度量方法及制度宣贯
宣贯面向组织全员，通过在线课程、展示栏和会议等方式，全面介绍软件度量及评估的相关理论和方法。
宣贯内容围绕组织所采用的软件成本度量方法和制度展开，通过实践案例讲解规模估算概述、逻辑文件的识别、基本过程的识别、方法的主要应用场景，以促进相关管理制度和流程的有效实施。
通过宣贯，组织内更多人员能够了解快速功能点方法的理论原理，熟悉功能点的识别规则及主要应用场景，并掌握组织新的相关制度、流程和规范。这将为组织实际开展度量工作，进行精确的软件规模估算提供有力的支持，确保度量工作的高效开展。
（3）专家团队指导评估
成立专家评估团队指导评估工作在项目中落地。由于功能点方法具有很强的实践性，在培训和宣贯后，相关人员还需要通过反复的实践来强化对于方法的理解。
因此，我们成立外部专家团队指导和审核项目实施中开展评估工作。这样的既可以促进评估工作在项目实施中落地，还可以快速形成历史数据。同时，在审核中发现的共性问题，还为未来的方法及过程改进提供了线索，可谓一举三得。在指导过程中，外部专家对计数偏差进行统计，以了解学员方法掌握情况。审计结果样例如表2：
表2 审计结果样例
之后可以对偏差数据进行分析，纵向/横向比较，以了解团队计数水平及能力变化，样例图1：
图1 计数偏差
同时针对共性问题进行分析，样例如图2、图3：
图2 计数错误统计
图3 问题分布情况
在针对共性问题进行分析后，通过人员培训、规程完善、方法及过程优化等多个维度进行持续改进，以提高方法应用水平及能力。同时相关统计数据可用于管理决策，以维护功能点方法的持续、有效应用。
3.度量体系建设
度量体系建设分为体系框架搭建和体系文档内容编写。
（1）体系框架搭建
第一层：办法，即：软件开发成本度量管理办法；
第二层：指南，包括：软件开发成本度量方法应用指南、软件开发成本度量流程指南和功能点规模估算常见问题指引；
第三层：模板，包括：软件开发成本评估表-项目、软件开发成本评估表-任务、功能点字典。
（2）体系文档内容编写
体系文档内容见表3：
表3 体系文档内容
4.模型及行业对标基线建立
基于行业评估模型建立组织自有模型：
组织建立评估模型，在参考行业及同业模型的前提下，要充分考虑组织自身组织结构、开发管理模式、地域等特点，通过对历史数据的不断分析，进行模型的迭代优化和更新。而不同系统的技术复杂度、安全要求等都不相同，生产率也是不同的，生产率的确定对于项目估算的精度影响是巨大的，随着功能点应用的不断深入，可逐步形成组织自己的基准数据库及项目数据参数表。本次项目中，充分借鉴了银行同业的数据情况，结合组织历史数据分析结果，确定不同系统的级别分类及对应的生产率数值。
在本次项目中，定期收集项目的实际工作量，对生产率因子进行优化调整，使其更加准确。主要工作内容见图4，包括数据采集、项目分类和优化估算模型。
图4 模型建立工作内容
（1）数据采集
为了对生产率因子进行优化，首先要定期收集各项目的实际工作量等项目数据，并通过计算得出各项目或工作任务的实际生产率数据。
（2）项目分类
针对历史数据，绘制生产率散点图，之后结合专家经验，并采用相关性分析方法，对项目进行分类。
（3）优化估算模型
对不同类型的项目建立各自的生产率基线，如核心类系统、渠道类系统的生产率可能会有较大差异，利用不断优化的生产率因子数据确保工作量估算结果更加准确。必要时，可针对不同类型项目进行回归分析，以建立更为准确的估算方程。
参考银行业条线分类，建立组织内部生产率对标基线，生产率基线见表4：
表4 生产率基线
5.历史数据分析
主要是通过对组织内历史研发任务进行数据分析，从而充分地掌握中组织信息化系统现状，结合历史研发任务的工作量数据，确定规模数据，一是通过历史任务评估提升内部人员能力，二是获取规模数据，为后续生产率分析、产品质量分析提供基础数据。
（1）历史任务选择原则
所选任务应覆盖各开发部门、各业务线条或应用领域。
所选任务最好为近期能反映当前开发模式的任务，时间最好为近两年的已结束的任务，便于开展历史数据的收集和后期的分析。
所选任务应该覆盖各开发部、各业务线条或应用领域具有代表性的系统。如各业务线条重点系统、人力重点投入的系统、管理者重点关注的系统等等。
所选任务尽量覆盖不同开发模式的典型系统。如自主研发/部分外包/整体外包类项目、传统开发模式/敏态开发模式/混合开发模式类等。
所选任务必须拥有准确的任务填报工时数据。
（2）历史任务数据采集
从任务管理平台中，筛选近两年的研发任务，采集研发任务所属软件系统、需求编号、研发任务编号、软件产品名称、发布单元、实施科室、任务属性、任务填报工时（人时）以及行方测算的FP规模等数据。如图5所示：
图5 历史任务数据
（3）功能点计数
按照上述采集的研发任务，评估人员基于上述采集的历史研发任务的设计方案文档进行功能点计数。如图6所示：
图6 功能点计数结果
（4）生产率试算
生产率试算主要活动包括：
剔除异常数据：某些研发任务生产率测算往往由于各种原因（如任务工时错报、FP漏数等），导致测算出来的个别研发任务生产率，与其他相比，偏差比较离谱，针对这种现象，建议直接先剔除掉生产率小于P10、大于P90的样本数据，最终保持有效样本数大于30个即可。
剔除异常数据后，对软件产品的P10/P25/P50/P75/P90/整体平均值/最大值/最小值进行测算，测算结果如图7所示：
图7 测算结果
相关性分析：测算每个软件产品的任务填报工时与估算的FP规模的相关系数，若相关系数大于0.7，则认为强相关。
离散度分析：测算样本生产率标准偏差与均值，再通过标准偏差与均值测算每个软件产品的样本的生产率的离散度，若离散度小于0.5，则认为稳定性较强。示例如图8所示：
图8 离散度分析结果
（5）确定生产率
测算得出的生产率可能并不一定符合行内的实际情况。还需要综合分析是否存在数据收集质量问题、工作量错报漏报现象以及对标行业/同业等因素，最终确定软件产品生产率。
三、实施成效
（一）建立指标体系
针对本期产品质量、生产率问题，结合行业优秀实践，初步建立起度量分析生产效率和产品质量的指标体系，可与行业优秀实践进行横向对标，也可以组织内部进行纵向对比，持续改进。
（二）开展量化分析
针对本期重点关注的生产率、产品质量问题，以规模为基础进行了数据采集和分析，发现了当前生产率和产品质量面临的问题。一方面是基础数据问题，另一方面是实际效率和质量本身的问题，具体表现在：
1.生产率
生产率低于同业水平，部分项目生产率已低于合理水平；
2.产品质量
缺陷密度（评审及各类测试发现的缺陷数/项目规模）远低于同业；
厂商移除的缺陷过少，大部分项目验收测试未发现缺陷，个别项目验收测试缺陷量较大，缺陷移除向后端偏移，存在生产运行风险；
产品质量偏离同业基准，均值低且P50为0.00, 可能原因为数据缺失。
（三）明确改进方向
通过对本期项目度量数据与行业基准对标分析，发现了项目基础度量数据的质量问题，以及开发管理方面的不足。为进一步提高度量数据采集的及时性和便利性，提高度量数据的准确性，发挥度量指标监测效果，提出以下工作方案。其中，重点关注规模、工作量和开发质量相关度量数据的质量提升，分析、挖掘度量数据反映出的工程管理和项目管理中的潜在问题，推动开发管理工作持续改进。
1.规模数据：
通过需求条目化工作的深入开展，以需求管理为抓手，全过程跟踪管理基于功能点的规模数据；
采取中心内部定期抽查校验的审核监控机制，确保估算执行数据准确性；
进一步研究完善规模计量的方法。
2.工作量相关数据：
完善任务管理，落实以任务为粒度的开发管理模式；
加强任务跟踪及报工管理功能的应用，获取更准确的工作量数据。
3.开发质量相关数据：
加强生产问题的收集及跟踪管理，分离上线申请中的需求和缺陷，尽可能 获取全面的生产问题数据；
强化测试管理平台应用，全面管理各类测试的缺陷，及时监控缺陷移除率、缺陷密度等关键数据；
通过项目管理平台获取各类评审相关数据，更全面掌握缺陷发现情况，推动缺陷的修复。
（四）完善度量体系
在整个改进体系中，规模度量是基础，为保证各环节对改进过程理解、支撑，内部需要有相应的规范、制度支撑，同时规模度量是较强的专业性，实施度量的人员除了需要专业人员指导外，还需要有相应的指导手册，本期度量改进过程中基于度量方法应用流程，结合现有制度与相关部分沟通确认，初步建立了一“办法”，三“指南”，三“模板”的体系，为针对生产率、产品质量的改进提供保障，为后续进度、成本改进提供支撑，同时在组织内部建立持续改进机制。
四、客户评价
通过本期项目实施，我单位对组织的应用开发度量现状有了全面清晰的认识，并增强了对所面临问题的理解。在此基础上，有针对性地培养了一批具体专业能力的内部专家，初步形成了内部评估专家库。通过由内部评估专家借助外部咨询服务的形式，完善了相应的组织管理制度、流程、方法、岗位职责等，为整体度量改进工作奠定基础。
目前，我单位已建立了以软件规模为基础的全面量化的生产率、产品质量指标评价体系，并实现了数据分析工作的制度化。组织已初步形成了良好的度量文化，促进了开发度量工作在项目实施过程中有效落地。
在本期项目实施过程中，外部咨询团队体现了专业素养，提供了高质量的服务。其中，专家对组织开发度量体系的优化极具价值，为提升生产率和产品质量提供了量化依据。在将组织现有管理制度、流程、方法等基本要素与指标体系相融合方面，专家展现了丰富的经验，有效地改进了组织实施软件规模、效率和质量度量的准确性，确保了我单位对开发能力指标进行有效监控和优化，从而实现了开发能力持续改进的管理目标。
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