intacsニュースレターからの情報です。ChatGPTに要約させました。
アジャイル開発チームは効果的であるが、品質基準への適合性を示すことに苦労しています。intacsワーキンググループは、アジャイル開発環境で確立されたプロセスの効果を測定し、成熟したプロセスをアジャイル環境で実装するためのプロセスアセスメントモデルであるAgile SPICE™を開発しました。Agile SPICE™の2日間のトレーニングと試験問題が開発され、参加者は自分たちのアジャイル環境でAgile SPICE™を適用し、その恩恵を受けることができます。トレーニングでは、アジャイル組織の視点をサポートするAgile SPICE™の概念、アジャイルプラクティスに移行する組織を支援する方法、マネジメント、エンジニアリング、およびサポートプロセスの解釈を学ぶことができます。また、認定intacsアセッサーは、試験に合格することでAgile SPICE™の評価を解釈することができます。Agile SPICE™ PAMは、正式にはAutomotive SPICE® v3.1 PAMの一部ではなく、ECQA®を通じた別の認定経路があります。
「サイバーセキュリティSPICE – Automotive SPICE®のintacsアドオン」のワーキンググループの状況は、Automotive SPICE®のトレーニング資料が改善サイクルにあることを示しています。特に、SEC.xプロセスを説明するための例として、SWアーキテクチャの動的設計に基づく要件の派生を説明するための追加の注釈がトレーナー向けに改善されています。サイバーセキュリティをキャプチャするために追加の検討が必要な評価するものはあまりありません。最も重要なステップは、アセットと損失シナリオを特定することです。これに基づいて、脅威モデリングを実行する必要があります。サイバーセキュリティでは、体系的なアプローチと完全性が鍵となります。各運用状態を評価する必要があります。最終的に、アーキテクチャの設計に基づいて状態遷移を評価する必要があります。
「データマネジメント」のワーキンググループの状況は、自動車産業におけるデータとデータマネジメントの重要性を示しています。センサーやカメラ、他の接続技術が自動車に使用されることが増えるにつれ、大量のデータが生成され、車両の性能、安全性、効率性を向上させるために使用できます。データマネジメントは、自動車産業がこのデータを最大限に活用するために不可欠です。データを安全かつ効率的に収集、保存、処理、分析し、データ品質と正確性を確保する必要があります。これには、ビッグデータ分析、機械学習、人工知能などの高度な技術が必要です。効果的なデータマネジメントは、製品開発の改善、顧客体験の向上、業務効率の向上など、自動車産業に多くの利益をもたらすことができます。また、リアルタイムデータを最適化するために必要な車両共有やモビリティサービスなどの新しいビジネスモデルを可能にすることもできます。
データマネジメントプロセスアセスメントモデルは、データガバナンス、データ品質、データ統合、データセキュリティ、データプライバシー、データライフサイクル管理など、すべての関連する機能および部門にわたる組織のデータマネジメントプラクティスを包括的に評価することを意図しています。この評価モデルにより、組織はデータマネジメントプロセスを改善する必要のある領域を特定し、改善に向けたアクションを優先順位付けることができます。
データマネジメントプロセス改善は、組織の業務のさまざまな側面に対して重要です。一方、機械学習プロセスの改善は、機械学習モデルの性能向上に重点が置かれ、ITサービスプロセスの改善は、ITサービスマネジメントプロセスの効果性に重点が置かれます。
