标签：数据库
量化管理水平的高低是一个组织成熟度水平的重要标志，也是衡量一个行业是否走向成熟的重要衡量指标。软件研发经验表明：结合实践中的数据观测和度量，借鉴已有研究成果中的理论、模型与经验数据，反馈给软件研发实践，可以提高量化管理水平，而这中间最关键步骤是收集历史项目数据、建立基准数据库。国际上软件产业发展水平较好的国家（如美国、印度、芬兰、荷兰、日本、韩国等）都已经建立了行业级软件过程基准数据库，与此同时，很多国际基准比对标准组织从上个世纪九十年代就开始收集软件历史项目数据。
基准数据库主要是通过收集历史项目数据，分析项目规模、工作量、成本、工期，开展行业基准比对、准确定位企业研发管理的改进点，促进企业生产力的持续改进。
为了确保采集数据的完整、真实、可信，我们必须遵循以下准则：
真实性准则：采集的数据要满足规格说明；要在有效值域内；数据信息是完整的；通过公式计算得来的数据要验证其准确性。
同步性准则：确保数据采集者或使用者对度量数据的属性和描述理解是一致的。
有效性准则：度量规则及度量值符合定义；度量定义或数据采集的方法有明确陈述。
表1 数据采集的主要字段示例
详情参见：www.ssm-ug.org
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