아직 공식적으로 릴리즈 되지는 않았지만 SEI 에서는 SCAMPI V1.3 에서 새로운 심사 Scoping, Sampling 방법 및 새로운 Data Sufficiency Rule 을 도입한다
새로운 방법에 의하면 기존에 들쭉 날쭉하게 수행되던 심사 scoping 및 sample 수에 대한 일률적인 기준을 정립하게 되어 심사 결과에 대한 신뢰성이 더욱 개선될 수 있겠지만, 또 한편으로 생각하면 심사에 대한 부담이 가중되는 면이 있어 오히려 편법 적용을 부추키게 될 지도 모른다는 우려도 생긴다
새로운 방법에 의하면 sampling factor 를 적용하여 심사 대상의 조직을 subgroup 으로 나누는데,
sampling factor 는 표준 sampling facor 와 심사 대상 조직의 특성을 고려하여 심사스폰서와 선임심사원이 결정하게 되며, 이를 위하여 선임심사원이 조직의 실사를 사전에 실시하게 되어 있다.
표준 sampling factor 는 다음과 같으며 조직의 특성, 프로세스 적용 및 내재화를 기준으로 일부 추가 된다.
1. Location
2. Customer
3. Funding sector
4. Management structure
5. Type of Work
문제는 sampling factor 를 고려하여 조직을 subgroup으로 세분화 하면 심사의 부담이 가중될 수도 있다는 것이다.
즉, subgroup 의 수와 subgroup 별로 구분된 대상 프로젝트 (Basic Unit 이라는 용어로 대체 됨)의 수에 따라서 subgroup 별 최소 sampling 수가 정해지며, 심사를 위한 데이터 수집은 다시 새로이 제정되는 Data Sufficiency Rule 에 의해서 정해 지게 되는데, Subgroup 별 최소 sampling 넘버가 1 이 되고 subgroup 별 최소 1 개의 프로젝트에서는 전 해당 프로세스 영역의 프렉티스 별로 Artifact + Affirmation 의 심사 데이터를 제공해야 한다는 문제가 생긴다.
이는 SEI 에서 심사의 효율성을 위하여 심사 데이터 요건 및 Focus, Non-Focus 프로젝트 등의 복잡한 개념을 없앤 대신에 심사의 객관성과 대표성을 확보하기 위한 제도적인 장치를 마련함으로써 생긴 결과로, 아래의 양면성이 있게 된다.
1) sample 수가 많아 질 수도 있지만 기존보다 적은 심사 데이터를 제공
2) sample 수가 적어 질 수도 있지만 기존보다 많은 심사 데이터를 제공
따라서 기존보다 더욱 치밀한 심사 계획이 수반되어야 하며, 심사 방법론에 이러한 Data Collection Plan 을 사전에 계획하게 되어 있는 것도 변경 사항의 하나이다.
프로젝트 (Basic Unit) 에 대한 Data Sufficiency Rule 은 아래와 같다
1 : Every sampled unit included within the Organizational Scope of the appraisal shall provide data
(either artifacts or affirmations) for at least one process area that is applicable to that unit.
2 : At least 50% of the sampled units within an identified subgroup shall provide both artifacts and
affirmations for at least one process area that is applicable to those units.
3 : At least one of the sampled units within an identified subgroup shall provide both artifacts and
affirmations for any and all process areas that are applicable to units within that subgroup.
이외에 지원 프로세스 영역의 심사 데이터는 프로세스 적용 및 내재화에 의해 조직 전체, 프로젝트 그룹 별로 심사 데이터를 제공할 수 있게 되어 있어 효율적인 면도 있다.
결론적으로 향후 1.3 심사에서는 효율적이고 효과적인 심사를 위하여 더욱 치밀한 사전 심사 계획이 필요하다.
Scoping & Sampling 및 Data collection Plan 예
새로운 방법에 의하면 기존에 들쭉 날쭉하게 수행되던 심사 scoping 및 sample 수에 대한 일률적인 기준을 정립하게 되어 심사 결과에 대한 신뢰성이 더욱 개선될 수 있겠지만, 또 한편으로 생각하면 심사에 대한 부담이 가중되는 면이 있어 오히려 편법 적용을 부추키게 될 지도 모른다는 우려도 생긴다
새로운 방법에 의하면 sampling factor 를 적용하여 심사 대상의 조직을 subgroup 으로 나누는데,
sampling factor 는 표준 sampling facor 와 심사 대상 조직의 특성을 고려하여 심사스폰서와 선임심사원이 결정하게 되며, 이를 위하여 선임심사원이 조직의 실사를 사전에 실시하게 되어 있다.
표준 sampling factor 는 다음과 같으며 조직의 특성, 프로세스 적용 및 내재화를 기준으로 일부 추가 된다.
1. Location
2. Customer
3. Funding sector
4. Management structure
5. Type of Work
문제는 sampling factor 를 고려하여 조직을 subgroup으로 세분화 하면 심사의 부담이 가중될 수도 있다는 것이다.
즉, subgroup 의 수와 subgroup 별로 구분된 대상 프로젝트 (Basic Unit 이라는 용어로 대체 됨)의 수에 따라서 subgroup 별 최소 sampling 수가 정해지며, 심사를 위한 데이터 수집은 다시 새로이 제정되는 Data Sufficiency Rule 에 의해서 정해 지게 되는데, Subgroup 별 최소 sampling 넘버가 1 이 되고 subgroup 별 최소 1 개의 프로젝트에서는 전 해당 프로세스 영역의 프렉티스 별로 Artifact + Affirmation 의 심사 데이터를 제공해야 한다는 문제가 생긴다.
이는 SEI 에서 심사의 효율성을 위하여 심사 데이터 요건 및 Focus, Non-Focus 프로젝트 등의 복잡한 개념을 없앤 대신에 심사의 객관성과 대표성을 확보하기 위한 제도적인 장치를 마련함으로써 생긴 결과로, 아래의 양면성이 있게 된다.
1) sample 수가 많아 질 수도 있지만 기존보다 적은 심사 데이터를 제공
2) sample 수가 적어 질 수도 있지만 기존보다 많은 심사 데이터를 제공
따라서 기존보다 더욱 치밀한 심사 계획이 수반되어야 하며, 심사 방법론에 이러한 Data Collection Plan 을 사전에 계획하게 되어 있는 것도 변경 사항의 하나이다.
프로젝트 (Basic Unit) 에 대한 Data Sufficiency Rule 은 아래와 같다
1 : Every sampled unit included within the Organizational Scope of the appraisal shall provide data
(either artifacts or affirmations) for at least one process area that is applicable to that unit.
2 : At least 50% of the sampled units within an identified subgroup shall provide both artifacts and
affirmations for at least one process area that is applicable to those units.
3 : At least one of the sampled units within an identified subgroup shall provide both artifacts and
affirmations for any and all process areas that are applicable to units within that subgroup.
이외에 지원 프로세스 영역의 심사 데이터는 프로세스 적용 및 내재화에 의해 조직 전체, 프로젝트 그룹 별로 심사 데이터를 제공할 수 있게 되어 있어 효율적인 면도 있다.
결론적으로 향후 1.3 심사에서는 효율적이고 효과적인 심사를 위하여 더욱 치밀한 사전 심사 계획이 필요하다.
Scoping & Sampling 및 Data collection Plan 예
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Kim, Sungil (金成一)
SEI 공인 CMMI 인증 선임심사원, SP 품질인증 선임심사원
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