Методы определения стоимости программного обеспечения

Существуют разнообразные модели, методы и средства оценки стоимости программного обеспечения. В частности, на практике уверенно используются алгоритмические модели и неалгоритмические методы оценки стоимости ПО. В первом случае применяются математические формулы, а во втором - определенные принципы и схемы. К не алгоритмическим относятся методы price-to-win, оценка по Паркинсону, экспертная оценка и оценка по аналогии. Модели оценки стоимости ПО более понятны, точны и прозрачны.

Методы оценки трудозатрат на разработку ПО. информационны

2.1 Метод суждения эксперта(expert judgment method)

Метод суждения эксперта подразумевает консультирование с экспертом или группой экспертов по оценке затрат на разработку ПО с целью использовать их знания и опыт для вывода правильной оценки.

Этапы оценки этого метода:

1.Координатор представляет каждого эксперта со спецификацией и формой оценки.

2.Координатор назначает встречу группы, во время которой эксперты обсуждают возможные оценки с координатором и c друг другом.

3.Эксперты заполняют формы, анонимно

4.Координатор готовит и распределяет резюме оценок.

5.Координатор назначает встречу группы, особенное внимание будет уделено точкам зрения тех экспертов, оценки которых кардинально расходятся.

6.Эксперты заполняют формы по новой, анонимно, и шаги 4, 5 и 6 повторяются несколько раз.

Преимущества:

1.Разные эксперты имеют значительный опыт работы, в различных проектов и могут предложить совместное эффективное решение проблемы.

2. Эксперты могут грамотно оценить различные факторы влияния на проект такие как применение новых технологий, программных архитектур и языков.

Недостатки:

Этот метод не может быть измерен

Сложно документировать факторы, используемые экспертами и экспертными группами.

Эксперт может быть предвзятым, слишком оптимистичным или наоборот пессимистичным, даже не смотря на групповое обсуждение проблемы

Метод суждения эксперта обычно должен дополняться другими методами оценки такими как алгоритмические методы.

2.2 Метод оценки по аналогии (estimating by analogy)

Метод оценки по аналогии предлагает провести сравнение текущего проекта с похожим предыдущим уже завершенным проектом. Актуальная информация о завершенных проектах собирается и используется для оценки текущего проекта.

По-сути в некотором отношении это систематическая форма метода суждения эксперта, так как эксперты часто ищут информацию о завершенных проектах для подтверждения своего мнения.

Этапы оценки этого метода:

Определение характеристик текущего проекта

Выбор наиболее похожих, уже завершенных проектов, чьи характеристики хранятся в базе данных

Вывод оценки для текущего проекта из наиболее похожих, уже завершенных проектов, используя аналогию

Недостатки метода:

Используя этот метод мы должны понять как лучше всего описать проекты. Выбор переменных должен быть ограничен доступной информацией о переменных, которые нужны для оценки. Возможности могут включать тип приложения, число входов, число различных сущностей, число экранов и т.д.

Однажды охарактеризовав проект мы должны определить степени схожести и доверия, которые мы можем дать для аналогий. Слишком много аналогий могут привести к ослаблению эффекта оценки наиболее похожих аналогий.

Было установлено, что оценка с использованием метода аналогий более эффективная техника по сравнению с алгоритмическими методами по крайней мере в некоторых ситуациях. Это более интуитивный метод, поэтому проще понять, почему была сделана та или иная оценка.

2.3 Нисходящий и восходящий методы

Нисходящий метод оценки также называется макромоделью. Используя нисходящий метод оценки общая стоимость затрат для проекта выводится из глобальных свойств проекта и затем проект разбивается на различные низкоуровневые компоненты. Самый распространенный метод, использующий этот подход – это модель Путнема. Этот метод лучше всего применяется для ранней оценки затрат, когда известны только глобальные свойства. На ранних этапах разработки ПО это в особенности полезно, потому что более детальная информация отсутствует.

Преимущества этого метода:

Этот метод фокусируется на системном уровне активностей таких как: интеграция, документация, управление конфигурациями, многие из которых игнорируются другими методами оценки. В нисходящем методе затратам на функции системного уровня придается значение.

Этот метод требует минимальную информацию о деталях проекта и он, как правило, легко и быстро реализовывается.

Недостатки этого метода:

С помощью этого метода часто нельзя определить проблемы, возникающие на низшем уровне, которые могут привести к увеличению затрат.

Этот метод не предоставляет детальной основы о суждениях, решениях или оценках.

Так как этот метод предоставляет глобальный обзор всего проекта, в него часто входят такие эффективные характеристики как время-стоимость затрат, которые существуют в модели Путнема.

В восходящем методе оценки оценивается стоимость каждой отдельной компоненты ПО и затем результаты комбинируются для того, чтобы получить оценку затрат на весь проект. Этот метод стремится оценить систему, исходя из знаний о небольших компонентах ПО и взаимодействиях между ними. Самый распространенный метод, использующий этот подход – это детализированная модель COCOMO.

Преимущества:

Этот метод позволяет группе разработчиков ПО проводить оценку наиболее традиционным образом и оценивать компоненты, к которым группа имеет предпочтение.

Этот метод наиболее стабилен, потому что ошибки в оценках различных компонент могут быть сбалансированы.

Недостатки:

Этот метод не рассматривает множество затрат на системном уровне (интеграция, управление конфигурациями), связанных с разработкой ПО.

Этот метод может быть не точен, потому что необходимая информация может оказаться недоступной на ранней фазе разработки.

Метод требует значительных затрат времени

Могут возникнуть существенные затруднения в применении метода, если время и персонал ограничены.

2.4 Алгоритмические методы

Алгоритмический метод разработан с целью применить математические уравнения для представления оценки затрат на разработку ПО. Эти математические уравнения основаны на исследованиях и используют на входах SLOC (линии исходного кода) число представляемых функций, языки, методологию разработки, уровни навыков, оценки рисков и т.д. Алгоритмические методы хорошо изучены и многие модели основываются на них, например модели COCOMO, Путнема и модели, основанные на функциональных точках.

Преимущества:

Этот метод дает возможность создавать повторяемые оценки.

В этом методе легко можно изменять входные данные, усовершенствовать и обобщать формулы.

Этот метод эффективен и может поддерживать семейство оценок или чувствительность анализа.

Недостатки:

Этот метод не применим к исключительным условиям таким как: не включенный персонал, не включенная команда и непредвиденное соответствие между уровнем навыков и задач.

Неточная входная информация может повлечь неточность оценки.

Некоторые факторы не могут быть просто измерены.