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定量的なデータを基にしたプロジェクトの可視化 |
７．蓄積データの活用 （１）基準値 蓄積した定量的なプロジェクト情報を基に、生産性基準や品質基準を設定する事が可能となる。たとえば、開発関連の例をあげると、工程別のバグの検出率やＦＰ（ファンクション・ポイント）当たりの投下工数などがあり、マネジメント関連の例では、問題課題の管理状況やリスクの監視状況等があげられる。
プロジェクトのタイプを特定するメトリクスを使って、種類毎の基準値を設定する事で、適用プロジェクトに対して、より高精度な基準を与える事が可能となる。
（２）ドリルダウン調査 蓄積したプロジェクト情報は、メタデータの特性として、プロジェクト間の差異や、実行中プロジェクトの状況を客観的に分析する事が可能となるが、プロジェクト内で発生した個別の問題を、具体的に分析する事は出来ない。
メタデータとプロジェクト実施結果を関連付け、いつでもプロジェクトの実態に手が届く環境を整備しておく事で、メタデータの統計的な分析結果を基に、プロジェクト内部にドリルダウンする事で、具体的な問題へのアプローチが可能となる。
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