CMMI and Agile can work together. Over 80% of CMMI appraisals in 2018 were conducted at agile organizations, even though pre-2018 CMMI versions do not provide guidelines for agile contexts. A number of experience reports and research studies address the alignment between the two approaches but also pinpoint open tactical and organizational challenges. CMMI V2.0, published in 2018, was designed to be understandable, accessible, and flexible. It was intended to be integrated with other methodologies such as Agile. In this paper, we discuss to what extent the new CMMI V2.0 addresses the existing Agile-CMMI alignment challenges. We identify the two most significant CMMI V2.0 artifacts for this aim, the context-specific sections provided for most of the practice areas, and the value statements linked to the practices. We analyze how they contribute to each of the existing challenges and highlight important issues that organizations still need to tackle regarding this alignment.


翻译:CMMI和Agile公司可以合作。2018年,CMMI公司80%以上的评估是在灵活组织进行的,尽管2018年前的CMMI公司版本没有为灵活环境提供指南。一些经验报告和研究涉及两种方法之间的统一,但也指出开放的战术和组织挑战。2018年出版的CMMI公司V2.0号评估设计为可理解、可获取和灵活。它打算与Agile等其他方法相结合。本文讨论新的CMMI V2.0号评估在多大程度上应对了现有Agile-CMMI公司协调挑战。我们为此确定了两个最重要的CMMI公司V2.0型工艺品,为大多数实践领域提供的特定环境章节以及与实践相关的价值说明。我们分析了它们如何促进每一项现有挑战,并着重指出各组织在这种协调方面仍然需要解决的重要问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
100+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2020年8月3日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月24日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月21日
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
Visualizing and Measuring the Geometry of BERT
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月28日
Metrics for Explainable AI: Challenges and Prospects
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月11日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
100+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
已删除
将门创投
3+阅读 · 2020年8月3日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员