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Estimaciones de Software

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Problemas no resueltos de Project Management. Estimaci n. SLIM y ... collects the metrics that are most meaningful to your organization. SLIM-MasterPlan: ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Estimaciones de Software


1
Estimaciones de Software
Juan Carlos Nogueira, Ph.D. Universidad ORT
Uruguay jcn_at_adinet.com.uy nogueira_at_ort.edu.uy
2
Temario
  • Problemas no resueltos de Project Management
  • Estimación
  • SLIM y Estimate Express
  • Caso de estudio
  • Cierre

Juan Carlos Nogueira, Ph.D.
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Los problemas no resueltos
Juan Carlos Nogueira, Ph.D.
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4
Cuatro problemas graves
  • Dependencia humana en risk management
  • Estimación de tiempo y esfuerzo
  • Organización
  • Herramientas y metodologías

Juan Carlos Nogueira, Ph.D.
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5
En suma...
  • Técnicas de riesgo dependendientes de la
    experticia humana,
  • Dificultad de estimar duración en ciclos de vida
    evolutivos,
  • Problemas inherentes de herramientas de control
    clásicas,
  • Escasa comprensión orgánica de los proyectos de
    software,

? INFORMAL
? IMPRECISO
? OPTIMISTA
? INCOMPLETO
Juan Carlos Nogueira, Ph.D.
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Las curvas de aprendizaje
Decisión de adoptar la nueva tecnología
Trabajo ganado
Trabajo perdido


Nuevo nivel de productividad
tiempo
7
Consecuencia
  • Métodos informales de estimación de riesgo
  • Métodos de estimación basados en parámetros
    tardíos
  • Herramientas de control optimistas
  • Falta de comprensión orgánica
  • Gerentes de proyecto se autocondenan a sobrepasar
    calendario y presupuesto

Juan Carlos Nogueira, Ph.D.
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8
Estimaciones
Juan Carlos Nogueira, Ph.D. Universidad ORT
Uruguay jcn_at_adinet.com.uy nogueira_at_ort.edu.uy
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El problema de estimación de tiempo y esfuerzo
  • Técnicas de estimación dependendientes de la
    experticia humana (Boehm, Luqi, Capers Jones,
    Putnam)
  • Dificultad de estimar duración en ciclos de vida
    evolutivos (Boehm, Luqi)
  • LOC, OP como parámetros de entrada
  • Escasa comprensión orgánica de los proyectos de
    software (Burton Obel)

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Algunos datos reales
  • La mayoría de los proyectos rebasan los límites
    de sus planificaciones entre 25 y 100
  • Casi nadie llega a una precisión del 10
  • Poca gente emplea herramientas de estimación
    formales!
  • No es raro que tengamos problemas...

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Errores de Estimación de Tiempo lo largo del CDV
(COCOMO 2.0)
x
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Errores de Estimación de Esfuerzo y Coste a lo
largo del CDV (COCOMO 2.0)
x
13
Function Points (Albrecht)
  • Pros
  • Métrica de complejidad objetiva y temprana
  • Conversión a SLOC disponible (ver planilla)
  • Contras
  • Kitchenham et al. encontraron debilidades
  • Basado en MIS de los 70
  • No contempla POO, visual, RAD, 4GL, etc.
  • Ver documento word (FP.doc)

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FP
The result of the total is called Function Points
not adjusted. Fourteen adjustment factors, whose
values are in the range of zero to five,
describing the environment are added. Finally the
Function Points are calculated by the formula FP
NAFP (0.65 0.01 ? Fi) where NAFP is the
non adjusted Function points Fi is each of the
fourteen adjustment factors
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CoCoMo 81 (Boehm)
  • Pros
  • Rápido y fácil de calcular
  • Contras
  • Cuidado MUY IMPRECISO
  • Requiere LOC como parámetro de entrada
  • Ver documento word (COCOMO.doc)

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COCOMO 81 (Software Engineering Economics)
  • Basic COCOMO is an easy to calculate model
    applicable to small to medium software projects
  • Intermediate COCOMO is based on the Basic model
    and includes effort adjustment factors
  • The detailed COCOMO accounts the influence of
    these additional factors on individual project
    phases.
  • Projects are classified into three categories
  • Organic small size, small teams
  • Embedded strong coupling with hardware
  • semidetached

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Be Careful Assumptions
  • In COCOMO the requirements are not covered
  • The estimation covers only the direct-charged
    labor (not meetings nor communications)
  • The model assumes that a man-month is 152 hours
    of working time
  • The model assumes that the project will enjoy of
    good management
  • Finally, the model assumes that the requirements
    will remain unchanged

18
Another Issue
  • The input parameter for COCOMO is the size
    estimation in KLOC, which constitutes a drawback
    because of the difficulty of predicting the size
    during early stages

19
CoCoMo II (Boehm)
  • Pros
  • Permite varias formas de estimacón de tamaño
  • Contras
  • Validación
  • Ver documento word (COCOMO.doc)

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COCOMO II (ex 2.0)
  • COCOMO II addresses the problem of size
    estimation introducing a more abstract indicator
    of size called object points (a variation of
    function points)
  • This model is being calibrated
  • Beta test versions downloadable from USC site
    (lots of good papers)

21
SLIM (Putnam)
  • Pros
  • Confiabilidad
  • Existe herramienta disponible con simulación
  • Es el usado en USA
  • Contras
  • ?
  • Ver documento word (Putnam.doc)

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Nuevos avances
  • SLIM tools
  • Nogueira 2000
  • Probabilístico
  • Sistemas de tiempo real
  • Salvetto 2004
  • Extensión del anterior para sistemas de
    información
  • Calibrándose para Genexus

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SLIMSoftware LIfecycle Management
  • La solución corporativa de QSM
  • para estimar riesgo, esfuerzo, costo y tiempo

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SLIM Suite
02-04
  • SLIM-Metrics
  • preserves project history, assesses competitive
    position, identifies bottlenecks, quantifies the
    benefits of process improvement, and defends
    future project estimates
  • Benchmarks data against industry reference trends
    from the QSM database (6300 complete software
    projects) or yours
  • SLIM-DataManager
  • collects the metrics that are most meaningful to
    your organization
  • SLIM-MasterPlan
  • Aggregates project estimates for the whole
    organization

24
Dr. Juan Carlos Nogueira
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SLIM Suite
  • SLIM-Estimate
  • estimates the time, effort, and cost required to
    satisfy a given set of software requirements
  • determines the best strategy for designing and
    implementing your software project
  • SLIM-Control
  • assesses the status of your project (compare the
    project plan against project actuals and generate
    a forecast to completion)
  • offers both built-in and user-defined metrics as
    well as earned value charting and reporting

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Estimate Express
  • The software project estimating tool for
    organizations with smaller estimating
    requirements.
  • Estimates the cost, schedule, reliability, and
    resources
  • Backed by QSM and our Worldwide Industry Database
    of thousands of software projects.
  • Estimate Express Features and Benefits
  • QuickStart Wizards
  • Tailored Estimates
  • Industry-Specific Productivity Knowledge Bases
  • Enabled Interfacing with Microsoft and the Web
  • Integrated Management Reporting
  • Dynamic Solution Profiling

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Caso de Estudio
  • Estimación de Tiempo, Esfuerzo, y Costo de un
    Sistema

28
Objetivos
  • Presupuestar un sistema
  • Estimar tiempo, esfuerzo, y costo
  • Planear escenarios alternativos
  • Aplicar PF
  • Aplicar SLIM

29
SLIM Estimate Express
  • Herramienta menor de la familia SLIM
  • Ver www.qsm.com

30
Al crear un nuevo proyecto podemos emplear las
herramientas de apoyo para configurar la
estimación
31
Se pueden configurar diversas unidades de medida
de costo, tiempo, tamaño, etc.
32
Continuamos describiendo el proyecto, ambiente,
etc.
33
Es posible contrastar la estimación contra las
bases de datos de proyectos anteriores de QSM
34
Uno de nuestros problemas es estimar el tamaño
35
  • Tenemos varias alternativas para estimar el
    tamaño
  • histórico
  • mapeado
  • descomposición
  • modular
  • FP

36
Internal Logical Files (ILFs) External Interface
Files (EIFs) External Inputs (EIs) External
Outputs (EOs) External Inquiries (EQs)
37
Calculó 15825 SLOC
38
(No Transcript)
39
(No Transcript)
40
Calculó 55000 SLOC
41
Observen que calculó la media
42
Otro de nuestros problemas es estimar la
productividad
43
(No Transcript)
44
Cuestionario sencillo
45
Cuestionario detallado
46
(No Transcript)
47
Productividad calculada
48
Para poder presupuestar tenemos que proporcionar
el costo de la hora hombre
49
(No Transcript)
50
(No Transcript)
51
(No Transcript)
52
(No Transcript)
53
Podemos guardar esta estimación como un posible
escenario
54
(No Transcript)
55
Escenario 1
Escenario 1 35413 SLOC Duración 11.1
meses Esfuerzo 45 PM Costo 87.000 Pico de
gente 6.5 personas MTTD (Mean Time To Deffect)
2.8 dias
56
Supongamos que necesitamos terminar en 5 meses
57
No existe solución posible antes de 6 meses Qué
hacer? Observar los crecimientos en costos y en
defectos
58
Posibles cursos de acción
  • Revisar los supuestos
  • Negociar plazos
  • Negociar tamaño
  • Aumentar productividad
  • Recalcular todo

59
Revisemos los supuestos
60
Por ejemplo descartemos esta información histórica
61
Si aceptamos SLIM recalculará todo
62
(No Transcript)
63
Escenario 2
Escenario 2 15825 SLOC Duración 6.0
meses Esfuerzo 24 PM Costo 48.000 Pico de
gente 6.7 personas MTTD (Mean Time To Deffect)
1.8 dias
Aún no estamos dentro de las restricciones...
64
(No Transcript)
65
(No Transcript)
66
Escenario 3
Escenario 3 15825 SLOC Duración 5.0
meses Esfuerzo 47 PM Costo 91.000 Pico de
gente 15.1 personas MTTD (Mean Time To Deffect)
0.8 dias
Observar los aumentos de esfuerzo, costo, defectos
67
(No Transcript)
68
(No Transcript)
69
Posibles cursos de acción
  • Revisar los supuestos
  • Negociar plazos
  • Negociar tamaño
  • Aumentar productividad
  • Recalcular todo

70
(No Transcript)
71
(No Transcript)
72
Escenario 4 (Alta Productividad)
Escenario 4 15825 SLOC PI20.5 Duración 5.0
meses Esfuerzo 7 PM Costo 13.000 Pico de
gente 2.2 personas MTTD (Mean Time To Deffect)
5.5 dias
73
(No Transcript)
74
(No Transcript)
75
Recapitulación
Juan Carlos Nogueira, Ph.D. Universidad ORT
Uruguay jcn_at_adinet.com.uy nogueira_at_ort.edu.uy
76
Los 4 problemas graves
  • Dependencia humana en risk management
  • Estimación de tiempo y esfuerzo
  • Herramientas y metodologías
  • Organización

Juan Carlos Nogueira, Ph.D.
jcn_at_adinet.com.uy
77
Cómo mejorar Risk Management?
  • Herramientas de simulación de escenarios
  • Listas de chequeo
  • Historias pasadas
  • Modelos probabilísticos
  • Teoría de decisión

Juan Carlos Nogueira, Ph.D.
jcn_at_adinet.com.uy
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Para estimar correctamente
  • No usar modelos no confiables
  • No usar modelos no afinados de acuerdo a vuestra
    organización
  • Grandes empresas SLIM suite
  • Pequeñas a medianas SLIM Estimate Express

Juan Carlos Nogueira, Ph.D.
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79
Mi recomendación
  • Inviertan en tecnología de punta para estimar
  • Mejoren sus técnicas de gestión de riesgo
    aplicando tecnología y formalismo, además de
    experiencia humana
  • Consideren el optimismo inherente en PERT, Gantt
    y CPM
  • Lean sobre organización y recursos humanos

Juan Carlos Nogueira, Ph.D.
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80
Muchas gracias
  • Juan Carlos Nogueira, Ph.D.
  • Universidad ORT Uruguay
  • jcn_at_adinet.com.uy
  • nogueira_at_ort.edu.uy
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