Проста реалізація низки проектів з розробки, спрямованих на покращення виробничого процесу в межах однієї організації, ще не гарантує створення програмного забезпечення світового рівня. Якщо кожна команда обирає власний шлях для покращення процесу або продукту, то оптимізація процесу матиме випадковий характер. У цьому випадку локальна оптимізація є одним з методів глобальної оптимізації. Щоб забезпечити швидку оптимізацію програмного забезпечення, зусилля повинні бути скоординовані в рамках всієї організації таким чином, щоб вони відповідали загальному підходу. На успіх управління розробкою програмного забезпечення впливають наступні фактори:

Криві навчання відповідають нормалізованим прогнозованим даним.

• Точне прогнозування взаємозв’язку між функціональністю програмного забезпечення та його розміром, кількістю персоналу, залученого до процесу розробки проекту, термінами та якістю проекту.
• Визначення завдань і ресурсів / якості / стандартів, необхідних для вирішення кожного завдання.
• Успішне виконання кожного етапу процесу та досягнення поставлених цілей.
• Найшвидше виявлення дефектів після їх виникнення.
• Усунення дефектів таким чином, щоб забезпечити максимально швидке ефективне усунення критичних дефектів.

Аутсорсинг тестування програмного забезпечення зовнішнім компаніям, таким як Україна, вдається випускати якісні цифрові продукти та підвищувати задоволеність своїх клієнтів.

Рекомендована стратегія створення супровідної документації з використанням цього методу визначення метрик програмного забезпечення складається з двох частин:

1. Застосування стандартного набору метрик і подальший збір та аналіз даних програмних вимірювань в рамках усіх проектів, що реалізуються в організації.
2. Застосування процесу прийняття рішень “мета-питання-метрика” для вибору проектних програмних вимірювань.

Одним з найефективніших заходів, що ведуть до покращення процесу, є управління методом прогнозування ресурсів з метою підвищення його точності. Якщо прогнозовані значення нанести на діаграму процесу розробки з прив’язкою до кожної з основних віх, а потім перевірити, чи відповідають криві навчання фактичним даним, можна відстежити точність прогнозу. Приклад застосування цієї технології для прогнозування навантаження на персонал показаний на рис. вище. Прогнозовані дані зводяться до середнього значення А і наносяться на графік, горизонтальна вісь якого - час у місяцях. Круглі точки представляють нормалізовані прогнозовані значення, причому останнє прогнозоване значення припадає на кінець 7-го місяця. На графік можна нанести криві функцій U і L (позначені квадратами) і таким чином визначити експоненту B. Чим вище значення B, тим швидше прогнозовані значення будуть збігатися з фактичними.