Tradisjonelle estimeringsmetoder Estimering med use case modeller

Presentasjon om: "Tradisjonelle estimeringsmetoder Estimering med use case modeller"— Utskrift av presentasjonen:

1 Tradisjonelle estimeringsmetoder Estimering med use case modeller
Kirsten Ribu HiO - Kirsten Ribu 2005

2 I dag Måling Hvordan ta beslutninger Estimeringsteknikker
Ekspertestimering, estimering ved analogi, estimering ved bruk av algoritmer HiO - Kirsten Ribu 2005

3 Kostnader og prisfastsettelse
Man estimerer for å avdekke utviklingskostnadene ved å lage et datasystem Det er ikke nødvendigvis en relasjon mellom utviklingskostnader og den prisen kunden betaler Forretnings-, organisasjonsmessige, økonomiske hensyn og politikk virker inn på prisen HiO - Kirsten Ribu 2005

4 Estimering = måling Måling = Hvorfor måle?
Å tilordne tall eller symboler til entiteter for å beskrive dem på en meningsfylt måte. Hvorfor måle? Målinger har vært en viktig del av all vitenskapelig aktivitet siden middelalderen Galileo skrev for over 500 år siden: ’Gjør målbart det som ikke lar seg måle’. Tom DeMarco : “You can not manage what you do not measure.”  -NB!->Systemutvikling er fortatt en industri der det måles for lite. HiO - Kirsten Ribu 2005

5 Kostnadsestimering Ingen enkel oppgave:
Tidlige estimater baserer seg på ufullstendig informasjon i kravspesifikasjonen Man må kanskje benytte ny teknologi Det kan være ukjente folk i prosjektteamet Estimater kan være selvoppfyllende profetier: Estimatet bestemmer budsjettet produktet justeres for å holde budsjettet HiO - Kirsten Ribu 2005

6 Ulike estimeringsmetoder
Telle antall kodelinjer Ekspertestimering Analogier Algoritmer - kostnadsmnodeller Funksjonspoengmetoden Use case poeng metoden HiO - Kirsten Ribu 2005

7 Måling av programvare Størrelsen på systemet = størrelsen på hele prosjektet: Prosjektledelse Analyse, design, koding Testing Systemintegrasjon Størrelsen på prosjektet må måles og oversettes til et tall som representerer tidskostnader (effort) og prosjektets varighet HiO - Kirsten Ribu 2005

8 ’Pricing-to-win’ Kostnadene = kundens budsjett
En ikke uvanlig strategi Kan synes uetisk og lite profesjonelt Men det er fordeler: Kunde og leverandør må alltid forhandle om funksjonalitet innenfor visse kostnadsrammer Kostnader er den virkelige begrensningen, ikke kravspesifikasjonen, den kan justeres Et mindre firma/en nykommer i markedet kan bevisst underby andre for å få kontrakten HiO - Kirsten Ribu 2005

9 Nye systemutviklingsmetoder/ teknologi gir nye utfordringer
Det kan være store forskjeller på tidligere og framtidige prosjekter Mange prosjektledere kan ha problemer med å estimere nye prosjekter pga bla: objekt-orientert systemutvikling i motsetning til funksjonsorientert Klient/tjener systemer Bruk av ferdige komponenter i motsetning til å lage alt selv Gjenbruk vs. utvikling ’fra scratch’ CASE verktøy med kodegenerering HiO - Kirsten Ribu 2005

10 Bruk av algoritmer Mest systematisk framgangsmåte
Ikke nødvendigvis nøyaktig En algoritme lages ved å analysere kostnader og attributter på ferdige prosjekter En matematisk formel brukes for å forutsi kostnader basert på estimater av systemets størrelse, antall programmere, og ulike prosess- og produktfaktorer Er basert på empiriske observasjoner HiO - Kirsten Ribu 2005

11 Størrelse på systemet Defineres som et sett interne attributter: Lengde, funksjonalitet og kompleksitet Kan måles uten å kjøre systemet: Lengde: Systemets fysiske størrelse, kan måles for spesifikasjonen, designet og koden Funksjonalitet måler funksjonene slik brukeren ser dem. Kompleksitet referer til både effektivitet og problemkompleksitet HiO - Kirsten Ribu 2005

12 Bottom-up vs. Top-down Bottom-up estimering begynner med komponentene på laveste nivå, og det lages et estimat for hver del. Bottom-up tilnærmingen setter sammen estimering av enkelttdeler til høynivå estimater. Top-down estimering begynner med det overordnede produkt Estimater for enkeltdelene regnes ut som deler (prosenter) av estimatet for hele systemet. HiO - Kirsten Ribu 2005

13 Prosentvis bottom-up estimering basert på empiri
Prosjektledelse 20% Analyse: 15% Design: 20% Koding: 25% Testing 15% Systemintegrasjon 5% Totalt 100% HiO - Kirsten Ribu 2005

14 Ekspert-estimering Kostnadsoverslag gjøres av ’eksperter’ basert på tidligere erfaringer Kan resultere i ganske nøyaktige estimater, men det er helt avhengig av ekspertens erfaringsbakgrunn Expertbaserte teknikker er nyttige når man ikke har empiriske data Fordel: Metoden anvender kunnskap om forskjeller og likheter på tidligere prosjekter (erfaring). Ulempe: Estimatene er ikke bedre enn ekspertens vurderinger. De er ikke målbare, og er preget av enkeltpersoners holdninger og forventninger HiO - Kirsten Ribu 2005

15 Analogi Analogi = en mer formell tilnærming til ekspertestimering
Estimererne sammenligner det planlagte prosjektet med ett eller flere tidligere prosjekter Forskjeller og likheter brukes til å justere estimatet: Type applikasjon blir identifisert, et tidlig overslag gjøres, og justeres i henhold til prosjekterfaringer. Nøyaktighet er avhengig av at det finnes informasjon om tidligere prosjekter. HiO - Kirsten Ribu 2005

16 Psykologi i beslutningsprosessen
HiO - Kirsten Ribu 2005

17 Persepsjon og kontekst
Det er umulig å ta en ’nøytral’ avgjørelser Avgjørelser er avhengige av sammenhengen (kontekst) Alle avgjørelser beror på måten vi betrakter verden på Kilde: Scott Plous: The Psychology of Judgement and Decision making HiO - Kirsten Ribu 2005

18 Selektiv persepsjon Persepsjon (oppfattelse) avhenger av motivasjon og kognitive faktorer Spørsmål: Hvilke forventninger har jeg i denne situasjonen? Er jeg innstilt på å se ting på en bestemt måte? Ville jeg sett ting annerledes i dersom jeg hadde andre motiver? Har jeg konferert med andre som ikke deler mine forventninger og motiver? HiO - Kirsten Ribu 2005

19 Parkinsons lov Kostnader avgjøres av tilgjengelige ressurser, ikke objektiv vurdering Arbeidet har en tendens til å fylle tiden som er til rådighet. Eks: Hvis systemet skal leveres innen 12 måneder og teamet er på 5 personer, blir tidskostnadene estimert til 60 månedsverk. HiO - Kirsten Ribu 2005

20 Hva kan forkludre ’nøytrale’ vurderinger
Et lite eksperiment HiO - Kirsten Ribu 2005

21 ’Anker’-effekten Eksempel 1: Lykkehjulet lander på 65.
Spørsmål: Er prosentandelen av afrikanske land i FN høyere eller lavere enn 65? HiO - Kirsten Ribu 2005

22 Eksempel 2 Ny situasjon: Ny forsøksperson. Lykkehjulet stopper på 10
Spørsmål: Er prosentandelen av afrikanske land i FN høyere eller lavere enn 10? HiO - Kirsten Ribu 2005

23 Konklusjon Eksperiment av Amos Tversky og Daniel Kahneman (1974)
Tilfeldig sammensetning av forsøkspersoner Resultat: Nåla stoppet på 65: Gjennomsnittssvar = 45% Nåla stoppet på 10: Gjennomsnittssvar = 25% Ankereffekten er blitt dokumentert i mange sammenhenger HiO - Kirsten Ribu 2005

24 Eksempel Spørsmål: Er sannsynligheten for en atomkrig mellom USA og Sovjetunionen: Høyere eller lavere enn 1 prosent (lav-anker) Høyere eller lavere enn 90% (høy-anker) Ingen anker Resultat: Høyt anker gir høy prosent, lavt anker lav prosent HiO - Kirsten Ribu 2005

25 Algoritmer Kostnadsmodeller HiO - Kirsten Ribu 2005

26 Kostmodeller (cost models)
Algoritmer som relaterer et bestemt input til et bestemt output f.eks systemstørrelse til antall arbeidstimer Modellene frambringer estimater direkte Det finnes 2 typer modeller: Matematiske ligninger Oppslagstabeller HiO - Kirsten Ribu 2005

27 Kostnadsdrivere Ligninger bruker systemstørrelse som input variabel og arbeidstid (effort) som output. I tillegg brukes ulike justeringsfaktorer = kostnadsdrivere (cost drivers). Disse påvirker produktiviteten Er ofte i form av en skala: (for eksempel som et mål på programmeringserfaring): Svært erfaren, erfaren, middels, lite, novise 1-5 HiO - Kirsten Ribu 2005

28 Fordeler og ulemper Fordeler: Ulemper: Kan brukes av ikke-eksperter
Formelen må oppdateres for å ta høyde for endringer i system utviklingsmetoder. Modeller antar at fremtiden er lik fortiden Gir derfor resultater som passer på ’gjennomsnittsprosjekter’. HiO - Kirsten Ribu 2005

29 Funksjonspoengmetoden
Function points ’oppfunnet’ i 1979 av Alan Albrecht Metoden måler størrelsen på problemet sett fra brukerens synsvinkel Hovedprinsippet er å fokuserer på kravspesifikasjonen, slik at man får et tidlig estimat over utviklingstid og –kostnader. Anvender 5 eksterne attributter som mål: Input til systemet Output fra systemet ’Forespørsler’ fra bruker Antall logiske filer eller filer som skal oppdateres av systemet Grensesnitt til andre systemer HiO - Kirsten Ribu 2005

30 Utdatert metode Passer ikke til sanntidsapplikasjoner eller dagens objektorienterte virkelighet Men lever likevel i beste velgående: IFPUG (International Function Points User Group) HiO - Kirsten Ribu 2005

31 Nyere varianter MkII (brukt i Storbritannia) – nå gammeldags ->
COSMIC FFP (full function points) er nå en internasjonal standard: ISO 19761 Use case poeng metoden – oppfunnet i 1993 av Gustav Karner HiO - Kirsten Ribu 2005

32 Estimering med use cases
Use case poeng metoden (Karners metode) HiO - Kirsten Ribu 2005

33 Estimering basert på use cases
Use case modellen beskriver funksjonaliteten til systemet Attributter ved use case modellen kan dermed brukes som et mål på størrelsen til systemet som skal lages Samme filosofi som funksjonspoengmetoden Størrelsesmålet brukes som input til et top-down estimat. Use case baserte estimater kan brukes sammen med ekspertvurderinger HiO - Kirsten Ribu 2005

34 Gode resultater på ulike prosjekter
Eksempler: Prosjekt Ekspertestimat UC-estimat Faktisk tidsbruk HiO - Kirsten Ribu 2005

35 Oversikt over metoden:
Identifiser, klassifiser og vekt aktører Identifiser, klassifiser og vekt use case Identifiser og vekt tekniske faktorer Identifiser og vekt omgivelsesfaktorer Konverter poeng til arbeidstimer Kalkuler justerte poeng HiO - Kirsten Ribu 2005

36 Framgangsmåte Enkel aktør: Programgrensesnitt
1. Tell aktører og definer kompleksitet: Enkel aktør: Programgrensesnitt Medium aktør: Interaktivt grensesnitt eller protokolldrevet grensesnitt (f.eks TCP/IP) Kompleks aktør: Grafisk brukergrensesnitt (person) HiO - Kirsten Ribu 2005

37 Use case poeng metoden Aktørbeskrivelse
Aktørtype Beskrivelse Faktor Enkel Program-grensesnitt 1 Middels Interaktivt grensesnitt 2 Kompleks Grafisk brukergrensesnitt 3 HiO - Kirsten Ribu 2005

38 Use case kompleksitet Use case Beskrivelse Faktor 5 10 15 Enkel
3 eller færre transaksjoner 5 Middels 4 til 7 transaksjoner 10 Kompleks Mer enn 7 transaksjoner 15 HiO - Kirsten Ribu 2005

39 Spørreskjemageneratoren
3 aktører: 1 eksternt system = enkel 2 personer = komplekse HiO - Kirsten Ribu 2005

40 UC ’Generer spørreskjema’: >8 transaksjoner = komplekst
HiO - Kirsten Ribu 2005

41 Legg sammen Summen av antall use case* kompleksitetsfaktor UUCW (unadjusted use case weights) + Summen av antall aktører*kompleksitetsfaktor UAW (unadjusted actor weights) = UUCP (unadjusted use case points) Antallet use case poeng ganges med en justeringsfaktor = (omgivelsesfaktor) HiO - Kirsten Ribu 2005

42 Tekniske faktorer og omgivelsefaktorer
Opprinnelig: 13 tekniske faktorer Kan antakelig utelates. Dette forskes det på. 8 omgivelsesfaktorer – ytre påvirkning som har innflytelse på tidsbruken HiO - Kirsten Ribu 2005

43 Omgivelsesfaktorer F1 Erfaring med RUP/ anvendt prosessmodell
F2 Team-erfaring med tilsvarende applikasjon F3 Team-erfaring med objekt-orientering/ UML modellering F4 Prosjektleders kompetanse F5 Team-motivasjon F6 Stabile krav/domenekunnskap F7 Ustabile ressurser (deltidsansatte, ikke tilgjengelige ressuser) F8 Ukjent programmeringsspråk/ ny teknologi HiO - Kirsten Ribu 2005

44 Beregn timeforbruk per use case poeng:
Omgivelsesfaktorene påvirker antall timer pr use case poeng Erfaring viser at timer pr use case poeng i større prosjekter varierer mellom 20 og 36 Studentprosjekter: 2-3 timer pr ucp HiO - Kirsten Ribu 2005

45 Use case poeng totalt Eksempel: Regneark HiO - Kirsten Ribu 2005

46 Neste gang Ingen forelesning mandag Torsdag: Mønstre: Design patterns
Ukeoppgave: lag et estimat for Zebrasystemet utfra de use casene du har spesifisert. Bruk malen/regnearket. Omgivelsesfaktorene må bestmmes ved gjetning. HiO - Kirsten Ribu 2005