3

Proje Yönetimi Kestirim Yöntemleri – Parametrik Kestirim – COCOMO

Posted by mgocean on May 27, 2009 in Kestirim, Proje Yönetimi |

Parametrik Kestirim yöntemi ciddi bir tarihsel veriye ihtiyaç duyar. Şirkette her yapılan aktivite ile ilgili verinin(ne kadar kaynakla yapıldığı, % kaç eforla tamamlandığı, ne kadar süre içerisinde bittiği vs.) muntazam saklanması gerekmektedir.

2 tür parametrik kestirim vardır. “Regression Analysis” ve “Learning Curve”. Learning Curve kaynakların kendini geliştirdiği varsayımına dayanır. 100. kere bir duvar boyamak, ilk tecrübeden daha kısa sürer. Regression Analiz ise kişilere biraz daha temkinli yaklaşır ve çok düz istatistiksel bir yöntem kullanır.

Parametrik kestirim için belirlenecek parametreler tamamen kuruma özgü olabilir. Parametrelerin belirlenmesi için geçmiş veriler üzerinden excel’de LINEST komutu ile bir regresyon parametresi sağlanabilir. (Bakınız. http://support.microsoft.com/kb/828533, http://www.bionicturtle.com/learn/article/how_to_use_excels_linest_function_to_return_multivariate_regression_10_min_ )

Regresyon analizi yapılacak iki veri seti arasındaki korelasyonun da iki veri arasında mantıksal bir ilişki olduğunu kanıtlamak gerekir. (Bknz. http://office.microsoft.com/en-us/excel/HP052090231033.aspx) İki veri seti arasındaki korelasyon, -1 ve 1 arasında bir değerdir. -1 ya da 1 ‘e yakın değerler mantıksal bir ilişkiyi ifade eder. 1’e yakın değerler iki veri seti arasında doğru orantılı bir ilişki olduğunu ifade eder. Örneğin; Projede üzerinde çalışılan aylık saatin artması ile maliyetleri yükselmesi. -1’e yakın değerler ters orantıyı ifade eder. Proje geliştirme sürelerinin azaldıkça, müşteri memnuniyetinin artması gibi.

Kestirime başlanması için elimizde bir başlangıç verisi olması gerekmekte. Bu veri de LOC(Lines of Code) yani yazılım için gereken satır sayısını ifade eder. LOC da aslında kestirilmesi gereken bir büyüklük ölçütüdür. LOC kestirimi için Function Point Analysis yöntemi kullanılabilir. (Bknz. http://guzelblog.com/2009/05/27/proje-yonetimi-kestirim-yontemleri-function-point/) KLOC, 1000 satırlık kod anlamında kullanılmaktadır.

Efor : A * KLOCˆB
Efor burda adam/ay birimindedir.
Zaman : C * EforˆD
Zaman ölçüsü “Ay”dır.
FTE(Full Time Equivalent People) : Tam zamanlı çalışan.
FTE = Efor / Zaman

Elde edilen verilerle, üretkenlik de ölçülebilir. Burada Efor için adam/ay ‘lık birimi ortalam 152 ile çarpılarak adam/saat birimine çevrilebilir.

Verimlilik : LOC / Efor * 152

Somut Örneklerden gitmek gerekirse 250,000 satırlık bir uygulamanın tespiti ve genel olarak kullanılan parametreler ile Formüllerimiz uygulanır ise;

Efor = 2.94*Boyutˆ1.1 = 2.94*250ˆ1.1 = 101.4(Adam/Ay) * 152 = 15,400 (Adam/Saat)

Time = 3.67*(101.4)ˆ0.32 = 16.1 Ay sürecek bir proje olarak öngörülüyor.
Peki bu proje için dedike kaç adama ihtiyaç vardır?

FTE = Efor / Zaman = 101,4 / 16,1 = 6,3 tam zamanlı adama ihtiyaç vardır.

Verimlilik : 25 KSLOC/15,400 (Adam/Saat) = 1.62 Satır kod bir kişi tarafından bir saatte yazılabilir.

COCOMO – Parametrik yaklaşım ile ilgili daha detaylı bilgiyi, blogun ingilizce versionundaki yazımda bulabilirsiniz; http://guzelblog.com/en/2009/05/27/proje-yonetimi-kestirim-yontemleri-parametrik-kestirim/

 

Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

3 Comments

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Copyright © 2006-2017 Güzel Blog All rights reserved.
This site is using the Desk Mess Mirrored theme, v2.0.3, from BuyNowShop.com.