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CMMI (中文翻译)度量与分析

2023-06-09 来源:小奈知识网
度量与分析 ( P178-P197 ) 目的

度量与分析(MA)的目的是开发并保持度量能力,用于支持管理信息的需要。

介绍

度量与分析过程域包括:

l 明确度量的目标,并与已识别的信息需求保持一致

l 确定所需的度量、数据收集和存储机制、分析技术、报告和反馈机制 l 收集、存储、分析并报告所收集的数据

l 提供能用于决策并采取所需纠正措施的分析结果 度量和分析在项目层面的应用:

l 客观地制订计划和进行估算

l 根据所确定计划的目标来进行项目跟踪 l 识别并解决与过程有关的事项

l 为将来在其它项目过程中应用度量提供基础

需要执行一个度量能力的人可以是也可以不是一个组织范围内的计划所雇用的人员,度量能力可能会应用于单独的项目或者其他组织功能(例如,质量保证)。

度量活动最初是关注在项目级别上的,然而一个度量能力也可以证明对选择组织和/或者企业内部信息需要是有帮助的。

项目可能选择在一个项目特定的知识库保存项目特定的数据和结果。当数据被更广泛地在项目间共享时,则需要放在组织的度量知识库中。

对于供应商原始资料

供应商提供的产品组件的度量和分析是对项目质量和成本有效管理的基本要素。很可能,对供应商合同的细致管理就提供了对供应商供应能力分析数据的洞察。

相关过程域

有关估计项目属性和其他计划信息需要的更多信息请参见项目计划过程域。 有关监督项目执行信息需要的更多信息请参见项目监督和控制过程域。 有关管理度量工作产品的更多信息请参见配置管理过程域。

有关汇集客户需求和相关信息需要的更多信息请参见需求制定过程域。 有关维持需求可追溯性和相关信息需要的更多信息请参见需求管理过程域。 有关制定组织的度量知识库的更多信息请参见组织过程定义过程域。

有关理解变更和静态分析技术的适当使用的更多信息请参见量化项目管理过程域。 实践-目标关系表 连续式 分级式

SG1安排度量与分析活动 GP2.4 分配职责 SG1安排度量与分析活动 GP2.5 培训人员 SP1.1-1建立度量对象 GP2.6 管理配置 SP1.2-1详细描述度量 GP2.7 识别和包括相关的干系人 SP1.3-1详细描述数据收集和存储程序 GP2.8 监督和控制这个过程 SP1.4-1详细描述分析过程 GP2.9 客观的评价坚持状况 SG2提供度量结果 GP2.10 以更高等级的管理回顾状态 SP2.1-1收集度量数据 GG3 制度化已定义的过程 SP2.2-1分析度量数据 GP3.1 建立一个已定义的过程

C/ML3-5 SP2.3-1存储(度量)数据和结果 SP2.4-1沟通(度量)结果

GG1 达到特定目标

GP1.1 完成基础实践 GG2 制度化一个已管理的过程 GP2.1建立组织的方针 GP2.2 计划过程 GP2.3 提供资源

GP3.2 收集改进信息

GG4 制度化一个已量化管理的过程 GP4.1 建立过程的量化目标 GP4.2 稳定子过程的执行 GG5 制度化一个优化中的过程 GP5.1 保证连续的过程改进 GP5.2 改正问题的根源

实现目标的关键实践 SG1安排度量与分析活动

根据(度量)目标和已确定的信息需要,安排度量对象和活动。

隐藏在特殊目标下的关键实践可能是同时发生或者按照如下任何一个顺序:

l 当建立度量目标的时候,专家们总是先考虑详细描述度量的标准和分析过程。他们同时

也考虑数据收集和存储过程产生的约束。

l 在涉及度量说明书,数据收集以及存储之前详细描述分析的本质常常是很重要的。

SP1.1-1建立度量对象

建立和保持源于(度量)目标和已确定的信息需要的(度量)对象。

度量目标证明了哪些度量和分析要做的目的,并指定了那些可能基于数据分析结果的活动的种类。 度量目标的来源可能是管理、技术、项目、产品或者过程执行需要。 度量目标可能被现有的过程,可用资源或者其他度量考虑所限制。可能需要做出判断度量得到的结果的价值是否和投入到度量工作所用的资源相当。

对被识别的信息需求和目标的修正,可以依次象征为一个过程的结果以及度量和分析的结果。

信息需要和目标的来源包括如下内容: l 项目计划

l 项目执行的监督

l 和管理者以及其他有信息需要的人的会见 l 建立管理目标 l 战略计划 l 商业计划

l 正是需求和契约的职责

l 连续或者其他麻烦的管理或技术问题 l 其他项目或组织实体的经验 l 外部工业基准 l 过程改进计划

有关估计项目属性和其他计划信息需要的更多信息请参见项目计划过程域。 有关监督项目执行信息需要的更多信息请参见项目监督和控制过程域。 有关汇集客户需求和相关信息需要的更多信息请参见需求制定过程域。 有关维持需求可追溯性和相关信息需要的更多信息请参见需求管理过程域。

典型工作产品 1. 度量目标 子实践

1. 文档化信息要求和目标

信息要求和目标被文档化从而允许对后续的度量和分析活动的可追溯性。 2. 把信息要求和目标区分先后次序

将所有最初识别的信息需求作为度量和分析的目标是既不可能又不值得的。优先权也是需要建立在可用资源限制之下的。

3. 制定、回顾和更新度量目标

仔细的考虑度量和分析的有意用途和目的是非常重要的。

度量目标被管理者和相关干系人文档化、回顾,并在必要的时候被更新。这样做可以对后续的度量和分析活动有可追溯性。并且可以帮助确保分析将会适当的针对已识别的信息要求和目标。

将度量和分析结果的使用者被包含在设定度量目标和决定活动的计划是十分重要的。那些提供度量数据的人也适合被包含进来。

4. 在必要的时候为提炼和澄清的信息要求和目标提供反馈

已识别的信息要求和目标可能需要被精炼和澄清以作为设定为度量目标。信息要求的最初描述可能是不清楚和不明确的。冲突可能会发生在现有的需求和目标之间。依靠一个已经存在的度量方法形成精确的目标可能是不切实际的。

5. 保持对已识别的信息要求和目标的度量目标的可追溯性

对于“为什么我们要度量它”这个问题,这一点总会有一个很好的回答。 当然,度量目标也可能会改变从而影响信息要求和目标的发展。 SP1.2-1详细描述度量

根据度量对象,详细描述度量过程。

度量目标被定义成精确的,可以计量的目标。 度量可能既是“基础”又是“起源”,基础度量的数据可以通过直接度量获得。起源度量的数据来源于其他数据,特别是来自两个或多个基础度量。 通常基础度量的使用包含如下:

l 评估以及产品规模的真实度量(例如,页数) l 评估以及成果和成本的真实度量(例如,人时数) l 质量度量(例如,缺陷数,严重缺陷数)

通常起源度量的使用包含如下: l 利润评估

l 性能指标进度表 l 缺陷密度

l 同行评审覆盖率 l 测试或者验证率

l 可靠性度量(例如,出错的平均时间) l 质量度量(例如,严重缺陷数/总缺陷数)

起源度量典型的表示为比率,复合指标,或者其他聚合的摘要度量。他们常常在数量上更加可靠并且比那些用于产生他们的基础度量更能说明问题。

典型工作产品

1. 基础度量和起源度量的详细说明 子实践

1.基于已经形成文档的度量目标识别候选的度量。

对于具体的度量,度量目标是精确的。被识别的候选度量根据名称和度量单位被分类和说明。 2.识别现有的已经标记度量目标的度量。

度量的详细说明可能已经存在,或许在以前或组织的其他地方就因为其他目的而建立了。 3.详细说明度量的操作定义。

操作定义用准确和明确的术语规定,他们指出如下两个重要的标准: l 信息:什么已经被度量了?它怎么被度量的?度量的单位?以及包括什么,不包括什么? l 可重复性:度量是否能够被重复?给出同样的定义,是否能够得到同样的结果? 4. 区分优先顺序、回顾和更新度量。

被提议的度量的详细说明被潜在的最终用户和其他相关干系人回顾,优先权被设定或改变,必要的时候度量的详细说明被更新。

SP1.3-1详细描述数据收集和存储程序

详细描述如何获取和存储度量数据。

对收集方法清晰详细的说明可以帮助确保正确的数据被适当的收集。同时也可能会对将来澄清的信息要求和度量目标有帮助。

对存储和重获程序的适当关注帮助确保数据有效性以及这些数据将来使用的时候易得到。 典型工作产品

1. 数据收集和存储程序 2. 数据收集工具 子实践

1. 识别来源于当前工作产品、过程或事务的已经存在的数据来源。

当描述这个度量的时候,现存的数据来源已经被识别,不管相应的资料数据是否已经收集了,但是适当的收集机制可能存在了。

2. 识别哪些数据需要,但是目前不可用的度量。

3. 详细说明为每一个需要的度量怎么收集和存储数据。

如何、哪里和什么时候数据被收集共同形成了清除详细地说明。收集有效数据的程序被详细说明。数据以一种对于分析可访问的方式存储,这种方式决定了这些数据是否为了可能的再次分析或者文档化的目的而保存。

需要考虑的问题典型的示例如下:

l 收集的频率以及在过程中进行度量的点是否已经确定?

l 需要将度量结果从收集点移向知识库、其他数据库或者最终用户的时间线是否建立? l 谁负责获取数据?

l 谁负责数据存储、重获和安全性?

l 必要的支持工具是否已经开发或者获得? 4. 创建数据收集机制和过程指导。

数据收集和存储机制与其他通常的工作过程一样完整。数据收集机制可能包括手工或自动化的窗体和模板,对于正确程序清晰简明的指导对于负责做这项工作的人来说是有用的。为了完成收集、正确的数据以及最小化必须提供和记录数据的人员的负担,提供培训和阐明过程一样必要。

5. 当合适和可行的时候支持数据的自动收集。

自动化的支持能够帮助收集更多完整、正确的数据。 这些自动化的支持包括如下示例: l 活动日志的时间辍 l 历史的静态和动态分析

然而,一些数据没有人工的干涉是无法收集的(例如,客户满意度或者其他人类的判断),并且为了其他自动化操作建立必需的基层组织结构是昂贵的。 6. 区分优先顺序、回顾和更新数据收集、存储程序。

为了被提议的程序的适当性和可用性,与那些有责任提供、收集和存储数据的人一起回顾。这些人可能会对关于如何改进现有的这些程序有有用的见识。或者能够建议进行其他有用的度量与分析。

7. 必要时更新度量和度量目标。

在如下情况,优先权可能需要重新设定: l 度量的价值

l 为了获得数据需要付出努力的数量

需要考虑的事项包括为了获得数据是否需要新的窗体、工具或者培训。 SP1.4-1详细描述分析过程

详细描述如何分析和汇报度量数据。

提前详细说明分析程序以确保适当的分析会被引导和报告,从而达到书面化的度量目标(以及这些目标基于的信息要求和目标)。这个步骤也为必需的数据是否真正被收集提供了一个核准。 典型工作产品

1. 分析的详述和程序 2. 数据分析工具

子实践

1. 详述和区分那些将要被引导的分析和要被准备的报告的先后顺序。

应该对那些将要被引导的分析和要被报告的结果的方式给予尽早的关注。这些可能遇到如下的标准:

l 分析明确的显示出已文档化的度量目标的位置

l 结果的描述被那些听众清楚的理解,而结果将会作用与这些听众。 优先权在可用的资源内可能不得不重设。 2. 选择合适的数据分析方法和工具。

有关统计分析技术的适当使用和理解变更和相关信息需要的更多信息分别请参见选择度量与分析技术以及在量化项目管理过程域的关键实践理解变更中应用统计方法。

需要考虑的问题典型包括如下:

l 可视化的显示和其他表达技术的选择(例如,饼图,条图,柱状图,雷达图,曲线图,分散图,

或者表格)

l 适当的描述统计选择(例如,算术平均,中值,或者样式)

l 当不可能或者不需要对每一个数据元素进行调查的时候关于统计抽样标准的决定 l 当存在数据元素缺失的情况时如何进行分析的决定 l 合适的分析工具的选择

在数据分析中使用的描述统计典型示例:

l 调查指定度量的分布状态(例如,集中趋势,变化范围,数据点展示不寻常的变化)

l 调查指定度量之间的相互关系(例如,根据产品生命周期阶段的缺陷比较,或者根据产品组件的缺陷比较)

l 随着时间变化的显示变化

3. 为分析数据和沟通结果指定管理程序

需要考虑的问题典型包括如下:

l 为分析数据和提交结果确定负责人和群组 l 确定分析数据和提交结果的时间线

l 确定沟通结果的会议地点(例如,进度报告,传输备忘,书写的报告,全体职员的会议)

4. 对指定的分析和报告的内容及格式进行回顾和更新

所有被提议的内容和格式都是可以被回顾和修订的,包括分析的方法和工具,管理的程序以及优先权。相关干系人的考虑应该包括有意的最终用户,主办人,数据分析人员和数据提供者。 5. 必要时更新度量和度量目标 正如度量需求驱动数据分析,分析标准的澄清能够影响度量。一些度量的详述可能会在将来在为数据分析程序而建立的详述之上被精炼。其余的度量可能会被证明是不必需的,或者为了额外度量的一个需求可能被验证。

详细说明度量如何分析和报告的演练也可能为精炼度量目标自身提出需求。 6. 为评估分析结果的效用指定标准,为度量和分析活动的引导的效用指定标准 评估分析效用的标准可能涉及如下范围的应用:

l 提供了一个及时地原则,可理解的,以及用于决策发展的结果 l 这个工作执行的成本不多于它所能提供的被证明的好处 评估度量与分析行为的标准可能涉及如下范围的应用:

l 缺失数据的数量或者无从查起的矛盾的数目超过了指定的极限

l 在用例上的选择偏见(例如,仅仅对感到满意的最终用户进行满意度调查,或者仅用不成功

的项目来计算判断全部的生产力)

l 度量数据是可重复的(例如,可靠的、统计性的)

l 统计假定是被满意的(例如,关于数据的分配或者关于适当的度量数值范围)

SG2提供度量结果

根据(度量)目标和已确定的信息需要得出的度量结果已被提供。

做度量与分析的主要原因是为了标记已识别的信息要求和目标。基于客观凭证的度量结果能够帮助监督执行,完成合同义务,进行信息管理和技术决策,以及能够纠正以前所做的活动。 SP2.1-1收集度量数据 获取详细的度量数据。

分析所必需的数据被获得并因为完全和完整而被选中。 典型工作产品

1. 基础和起源度量数据设置 2. 数据完整性测试结果 子实践

1. 为基础度量获取数据

为了以前的使用收集的数据和为了一个新指定的基础度量是一样必需的。现存的数据来源于项目记录或者组织的任何地方。

注意以前收集的数据在现有的数据库、纸质记录或者通常的知识库中的再使用可能不再有效。 2. 为起源度量生成数据

为所有起源度量新计算出来的值

3. 当数据来源一关闭就尽可能的执行数据完整性检查

所有的度量都会在详述或者记录数据的时候产生错误,最好能够在度量与分析周期中尽早识别这样的错误以及识别缺失数据的来源。

核对包括对缺失数据,超出范围数据,不平常的模式以及度量间相互关系的扫描,它在如下做法尤为重要:

l 为人为判断造成的分类矛盾进行的测试和修改(例如,决定人们基于同样的信息是多么频繁的做出不同类别的决定,正如大家都知道的“inter-coder reliability”)

l 以经验为主的检查那些用于计算起源度量的度量间的关系。这样做能够确保重要的差别不会被忽视,并且那些起源度量能够传达他们想要表达的含义(正如大家都知道的“标准有效性criterion validity”)

SP2.2-1分析度量数据

分析和说明度量数据。

按照计划,度量数据被分析,必要的时候额外的分析被引导。与相关的干系人回顾结果,并注明为了将来的分析所做的必要的修订。 典型工作产品

1.分析结果和报告草案 子实践

1. 引导初始分析,解释结果并提取初步的结论

分析的结果很少是自我显现的,解释结果和提取结论的标准应该定期的明确。 2. 必要时引导额外的度量和分析并为介绍准备结果

计划的分析结果可能会引出(或需要)额外的、不曾预料的分析。另外,它们可能识别需要从而精炼现有的度量,为了计算额外的起源度量,或者甚至为额外的原始度量收集数据以便完全完成计划地分析。同样的,为了介绍准备初始的结果可能识别额外的、不曾预料的分析的需要。 3. 与相关干系人回顾初始结果

在更广泛的散布和传达这些结果之前,可能适于回顾结果和这些结果被提出的方法的初始解释。 在发布结果之前回顾这些初始结果可以防止不必要的误解并且改进数据分析和介绍。

参与回顾的相关干系人可以是已经确定的最终用户或者是主办者,既包括数据分析者也包括数据提供者。

4. 为今后的分析精炼标准

能够改进将来成就的有价值的课程常常从引导数据分析和准备结果中学到。同样的,改进度量规格和数据收集程序的方法可能变得显然,如同对于精炼已识别的信息要求和目标的可能的意见。 SP2.3-1存储(度量)数据和结果

管理和存储度量数据、度量规程,及分析结果。

存储度量相关的信息能够使将来历史数据和结果的使用变得及时和成本有效。这个信息也需要为数据的解释、度量标准、分析结果提供充分的上下文。 被存储的信息典型的包括如下: l 度量计划

l 度量的详细说明

l 已经被收集的各类数据 l 分析报告和介绍

被存储的信息包括或者涉及需要了解和说明度量以及评估度量合理性和适用性的信息(例如,在项目间比较时对不同项目使用的度量规格)

对于起源度量的数据通常是能够被重新计算并且不需要被存储的。然而,可能应该存储基于起源度量的摘要(例如,图表,结果表格,或者报告)

如果临时的分析结果能够被有效的重建,它们也不需要分别的保存。

项目可能选择在项目特殊知识库中存储项目特殊的数据和结果项目特殊的数据和结果。当数据被更广泛地在项目间共享的时候,数据应该被放在组织的度量知识库中。

有关建立组织度量知识库的更多信息请参见组织过程定义过程域的建立组织度量知识库的特殊实践。

有关管理度量工作产品的更多信息请参见配置管理过程域。 典型工作产品

1.存储的数据详细目录 子实践

1. 回顾数据以确保它们的完整性、完全性、正确度和流通。 2. 使存储的目录仅对适当的群组和人员可用。 3. 防止存储的信息被不适当的使用。

防止数据和相关信息的不适当使用的方法包括控制对数据的访问以及培训人员对数据的适当使用。 不适当使用的示例如下:

l 信赖信息揭发的事情

l 基于不完整的、缺失上下文或者其他令人误解的信息基础之上的不完善的解释 l 度量被用于不正确的评估人员的成绩或者给项目定级 l 打击特殊个体的完整性 SP2.4-1沟通(度量)结果

向所有相关方汇报度量和分析活动的结果。

与相关干系人以及时和可行的方式沟通度量和分析过程的结果,从而能够支持做出决策并对执行纠正活动提供援助。

相关干系人包括已经确定的用户,主办者,数据分析者和数据提供者。 典型工作产品

1. 交付的报告和相关的分析结果

2. 用于帮助解释分析结果的前后关系的信息或者指导

子实践

1. 及时地保持对相关干系人通知度量结果。

及时的沟通度量结果对这些结果已经确定的意图是有帮助的。如果花费了很少的努力在报告上,那么这些报告未必会被那些需要知道结果的人使用的。

在尽可能的范围和作为他们做生意通常方式的一部分,度量结果的用户们保持亲自参与设定目标和决定度量与分析活动的计划。用户们会定期的得到进展的通知和中间临时的结果。

有关度量结果的使用的更多信息请参见项目监督与控制过程域。 2. 帮助相关干系人理解结果。

以一种清晰简明的方式报告结果适合于相关干系人的。这样报告的结果是可以理解的,容易说明的,并且试图明显的识别信息要求和目标。

对于那些不是度量专家的人来说数据常常是不明显的,度量的选择应该明确以下方面: l 怎样并且为什么基础度量起源度量被指定 l 数据怎样获得

l 如何基于被使用的数据分析方法解释结果 l 结果怎样体现信息要求

帮助理解结果的活动示例如下: l 与相关干系人讨论结果

l 提供一个传送备忘录以提供背景和说明 l 为用户准时提供结果简报

l 对于度量结果的适当使用和理解提供培训

目标的一般实践 仅仅适用于连续式 GG1 完成特定目标

通过将可识别的输入工作产品转变为可识别的输出工作产品,过程支持并且能够使过程域的特定目标实现。

GP1.1 履行基本实践

履行原因分析和决策过程的基本实践从而发展工作产品和提供达到过程域的特殊目标的服务。

GG2 制度化一个已管理的过程

过程被作为一个已管理的过程制度化。

执行的保障

GP2.1 建立组织的方针

建立和维持一个用于计划和执行度量与分析过程的组织性方针。 详尽的细节:

这个方针建立了对利用已识别的信息要求和目标矫正度量目标和活动以及提供度量结果的组织性的期望。 执行的能力

GP2.2计划过程

建立和维持一个用于执行度量与分析过程的计划。 详尽的细节:

具有代表性的,执行度量与分析过程的计划是在项目计划过程域中描述的项目计划中的一部分。 GP2.3 提供资源

提供足够的资源用于执行度量与分析过程,开发工作产品,以及提供过程的服务。

详尽的细节

度量人员可能是兼职的或者全职的。一个度量群组可能或者不可能在多个项目间支持度量活动。 提供的资源包括如下工具所示: l 统计的包

l 通过网络支持数据收集的包 GP2.4 分配职责

分配执行过程,开发工作产品以及提供度量与分析过程服务的职责。 GP2.5 培训人员

必须培训执行和支持度量与分析过程的人员。 详尽的细节

培训主题示例如下: l 统计学方法

l 数据收集、分析和报告程序 l 相关目标度量的开展 引导(过程的)执行 GP2.6 管理配置

在适宜的配置管理水平下放置度量与分析过程中指定的工作产品。 详尽的细节

在配置管理下存放的工作产品示例如下: l 基础度量和起源度量的规格 l 数据收集和存储程序 l 基础度量和起源度量数据 l 分析结果和报告草案 l 数据分析工具

GP2.7 识别和包含相关的干系人

对照计划,识别和包含度量与分析过程的相关干系人。 详尽的细节

干系人的活动示例如下: l 建立度量目标和程序 l 评估度量数据

l 评估变更对配置项带来的影响 l 执行配置审核

l 对那些负责提供分析和结果所依靠的原始数据的人提供有意义的反馈 GP2.8 监督与控制过程

根据计划监督与控制配置管理过程,从而执行过程并进行适当的纠正活动。 详尽的细节

用于监督与控制的度量方法示例如下: l 使用过程和工作指标的项目百分比 l 度量目标实现百分比 l 验证(过程的)执行 GP2.9 客观的评价坚持状况

对照过程的描述、规则、程序,客观评估度量与分析过程的坚持状况,并处理未按此执行的相关事宜。

详尽的细节

回顾活动示例如下:

l 矫正度量和分析活动 l 提供度量结果

工作产物回顾示例如下:

l 基础度量和起源度量的规格 l 数据收集和存储程序 l 分析结果和报告草案

GP2.10 用更高等级的管理回顾状态

用更高层次的管理回顾度量与分析过程中的活动、状态、和结果,并解决问题。

仅仅适用于分级式:

编者按:GG3和它的实践不应用于成熟度2级阶段,而是应用于3级及以上阶段。

连续式/成熟度3-5级

GG3 制度化一个已定义的过程

过程被作为一个已定义的过程制度化。 执行的能力

GP3.1 建立一个已定义的过程

建立和维持一个已定义的度量与分析过程的描述。

引导(过程的)执行 GP3.2收集改进信息

收集工作产品、度量方法、度量结果以及源于计划和执行度量与分析过程的改进信息,从而支持将来的使用以及组织过程和过程域的改进。

仅仅适用于连续式:

GG4 制度化一个集成的已管理的过程

过程是作为一个集成的已管理的过程被制度化的。

仅仅适用于分级式:

GP4.1 为过程建立集成目标

为度量与分析过程建立和维持集成目标从而明确质量和过程执行是基于客户需求和商业目标的。

GP4.2 稳定子过程执行

稳定一个或多个子过程的执行从而确定度量与分析过程的能力以达到建立的集成质量和过程执行目标。

GG5 制度化一个已优化的过程

过程是作为一个已优化的过程被制度化的。 GP5.1 确保连续的过程改进

在完成组织的相关商业目标过程中确保连续的度量与分析过程改进。 GP5.2 纠正问题的根源原因

在配置管理过程中识别和纠正缺陷和其他问题的根源原因。

本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://did2008@qzone.qq.com http://blog.csdn.net/blueluhan/archive/2005/03/04/310216.aspx

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