在组织层面对数据的一个重要应用是通过数据识别和判断进行改善的区域，通常这些工作也是OPM（组织绩效管理）的直接证据。结合企业的实践应用，我们整理了典型的三种应用方式。

1. 通过能力分析选择改善对象

• 通过能力图衡量过程绩效的关键是解读CP和CPK的值，当某个结果性指标的CP值处于四级（小于0.67）或三级状况（大于0.67小于1）时。纵观所有的结果性指标，CP值越小的指标应作为过程改进对象的首选；
• 选择完改进对象后，再结合指标的语义分析CPK值判断改进的方向。如果指标语义是越大越好（比如生产率），那么就应该关注CPL；如果指标语义是越小越好（比如缺席密度），那么就应该关注CPU。

2. 通过模型模拟分析选择改善对象

   应用PPB数据对整体模型进行模拟，分析影响结果的因素，根据影响的程度选择改善的对象。 下图为公司的整体质量模型。 

根据模型模拟运行的结果，对整体质量影响最显著的是编码阶段的质量控制措施，以及集成测试。所以可以把编码阶段的质控（比如单元测试、走查等）充分改善，同时关注集成测试的效果和效率。 

3. 通过统计基础上的假设检验选择改善对象

   在软件开发全过程中，划分质量注入和质量发现的子过程，分析同一个过程（比如需求过程）中的质量注入和质量发现数据，比对均值差异，差异大的过程应该作为重点改善过程；再对这些过程的质量注入和质量发现性能数据与其他过程进行双T检验，从统计上证明改善对象选择是正确的。

注：由于篇幅原因，未对第一和第三中方式应用工具展开说，如有感兴趣，请联系 该Email地址已收到反垃圾邮件插件保护。要显示它您需要在浏览器中启用JavaScript。