Métodos de estimación y gestión del riesgo - Tema 3 PDF

Gestión de Proyectos TEMA 3 Métodos de estimación y gestión del riesgo María N. Moreno García [email protected] http://mida.usal.es Universidad de Salamanca. Depart...

Gestión de Proyectos TEMA 3 Métodos de estimación y gestión del riesgo María N. Moreno García [email protected] http://mida.usal.es Universidad de Salamanca. Departamento de Informática y Automática  Gestión de Proyectos Contenidos 1. Introducción 2. Precisión y exactitud de las estimaciones 3. Estimación de costes 4. Modelos de coste y esfuerzo 5. Análisis del valor ganado 6. Gestión de riesgos Métodos de estimación y gestión del riesgo 2  Gestión de Proyectos INTRODUCCIÓN Métodos de estimación y gestión del riesgo 3  Gestión de Proyectos Introducción Estimación Evaluación cuantitativa del valor o resultado probable de una variable, tal como costes del proyecto, recursos, esfuerzo o duraciones [PMI, 2021] Los objetivos de la estimación de proyectos son reducir los costes e incrementar los niveles de servicio y de calidad Midiendo determinados aspectos del proceso de software se puede tener una visión de alto nivel de lo que sucederá durante el desarrollo  Las mediciones de procesos anteriores permiten realizar predicciones sobre los actuales  Las mediciones de atributos de proceso en fases iniciales del desarrollo permiten realizar predicciones sobre fases posteriores Las predicciones de proceso conducen la toma de decisiones antes del comienzo del desarrollo, durante el proceso de desarrollo, durante la transición del producto al cliente y a lo largo de la fase de mantenimiento Métodos de estimación y gestión del riesgo 4  Gestión de Proyectos Introducción La figura siguiente muestra algunas de las predicciones que pueden ser útiles a lo largo del ciclo de vida Análisis del coste/beneficio Viabilidad Esfuerzo/planificación/ predicción de la calidad Requisitos Potencial de reutilización Estimación del tamaño Diseño tamaño /planificación/ predicción de la calidad Codificación Predicción del esfuerzo de prueba Prueba/entrega Predicciones de finalización de las pruebas Mantenimiento Predicciones de calidad/fiabilidad Métodos de estimación y gestión del riesgo 5  Gestión de Proyectos PRECISIÓN Y EXACTITUD DE LAS ESTIMACIONES Métodos de estimación y gestión del riesgo 6  Gestión de Proyectos Definiciones Precisión Unidades o número de cifras significativas de una medida o estimación Exactitud Cercanía de una medida o estimación a su objetivo Una predicción es útil si tiene una exactitud razonable En la estimación del software una precisión errónea es el peor enemigo de la exactitud Es preferible expresar las estimaciones como un rango que como un número simple Métodos de estimación y gestión del riesgo 7  Gestión de Proyectos Ejemplo Estimación del tiempo necesario para finalizar un proyecto con un conjunto dado de requisitos a partir de datos de tiempo de finalización de un gran número de proyectos anteriores con los mismos requisitos  Se puede representar la función de densidad de probabilidad para el tiempo de finalización t  La probabilidad de que un proyecto de las mismas características se complete en un intervalo de tiempo [t1,t2] es el área bajo la curva entre t1 y t2  La probabilidad solo puede determinarse para un intervalo determinado. Para un valor de tiempo concreto el área bajo la curva sería cero 4 8 t1 12 t2 16 20 Tiempo (meses) Representación de la función de densidad de probabilidad Métodos de estimación y gestión del riesgo 8  Gestión de Proyectos Ejemplo Una estimación se define como la mediana de la distribución La estimación debe entenderse como el centro de un intervalo que se expresa mediante tres valores  El valor más probable: mediana de la distribución (distribución normal)  Los límites superior e inferior del valor: intervalos de confianza Mediana/media/moda 4 8 t1 12 t2 16 20 Tiempo (meses) Métodos de estimación y gestión del riesgo 9  Gestión de Proyectos Evaluación La evaluación de la exactitud de la estimación consiste en la comparación de los valores reales con los valores estimados  Error relativo de la estimación 𝐴𝐴 − 𝐸𝐸 𝑅𝑅𝑅𝑅 = 𝐴𝐴 donde 𝐴𝐴: valor real y 𝐸𝐸: valor estimado  Error relativo medio 1 𝑅𝑅𝑅𝑅 = ∑𝑛𝑛𝑖𝑖=1 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑖𝑖 𝑛𝑛  Magnitud del error relativo 𝑀𝑀𝑀𝑀𝐸𝐸 = valor absoluto de 𝑅𝑅𝑅𝑅  Magnitud media del error relativo 1 𝑀𝑀𝑅𝑅𝑅𝑅 = ∑𝑛𝑛𝑖𝑖=1 𝑀𝑀𝑅𝑅𝑅𝑅𝑖𝑖 𝑛𝑛 Métodos de estimación y gestión del riesgo 10  Gestión de Proyectos Evaluación Otras medidas de calidad de la estimación  Calidad de la predicción para un conjunto de n proyectos, de los cuales 𝒌𝒌 es el número de proyectos cuya magnitud media del error relativo es menor o igual a 𝒒𝒒 𝑃𝑃𝑃𝑃𝐸𝐸𝐷𝐷 (𝑞𝑞) = 𝑘𝑘/𝑛𝑛  Factor de la calidad de la estimación: las estimaciones se realizan repetidamente a lo largo del proyecto a medida que se va obteniendo más información Á𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 A esfuerzo 𝑄𝑄𝑄𝑄 = 𝐴𝐴 ×𝐷𝐷 t0 t1 t2 D tiempo Métodos de estimación y gestión del riesgo 11  Gestión de Proyectos Principios de la estimación Aplicar la cantidad de recursos correcta para crear y refinar las estimaciones considerando diferentes factores  La magnitud del proyecto  Riesgo de las estimaciones inexactas  Incertidumbres del proyecto La estimación de recursos y la precisión requerida para un escenario dado no pueden cambiarse arbitrariamente Factores que afectan a la precisión requerida de la estimación  Riesgo inherente al proyecto  Fiabilidad de la información usada Cono de incertidumbre  Efectividad del proceso de estimación Reestimar con frecuencia  A medida que evoluciona el proyecto se dispone de más información que confirmará o refutará las estimaciones originales  Esa información servirá de base para realizar estimaciones más exactas del resto del proyecto Métodos de estimación y gestión del riesgo 12  Gestión de Proyectos ESTIMACIÓN DE COSTES Métodos de estimación y gestión del riesgo 13  Gestión de Proyectos Estimación de costes La estimación de costes implica la realización de predicciones sobre la cantidad más probable de esfuerzo (tiempo y niveles de personal ) que se requieren para construir un sistema de software Las estimaciones de coste se realizan a lo largo de todo el ciclo de vida  Las estimaciones preliminares Se requieren para hacer una oferta o determinar la viabilidad de un proyecto Son las más difíciles de hacer y las menos exactas Se realizan estimaciones “gruesas” del esfuerzo y se divide el esfuerzo total por actividades  Las estimaciones más detalladas Se requieren cuando ha comenzado el proyecto para realizar la planificación El esfuerzo y duración de tareas individuales se compara con los valores estimados Periódicamente se realizan reestimaciones y se reasignan recursos si fuese necesario Métodos de estimación y gestión del riesgo 14  Gestión de Proyectos Técnicas de estimación Opinión de expertos  Un desarrollador o gestor describe los parámetros del proyecto y los expertos hacen estimaciones basadas en su experiencia (método Delphi) Analogía  Enfoque más formal que la opinión de expertos  Los expertos comparan el proyecto propuesto con uno o más proyectos anteriores intentando encontrar similitudes y diferencias particulares Descomposición  Análisis minucioso de las características que afectan al coste del proyecto  El análisis se centra en los productos o en las tareas que se requieren para construirlos  Las estimaciones se hacen sobre cada componente en que se descompone el software o sobre tareas de bajo nivel en que se descomponen las tareas  Las estimaciones de bajo nivel se combinan para producir una estimación del proyecto completo Modelos  Técnicas que identifican los factores clave que contribuyen al esfuerzo y generan una fórmula o modelo matemático que relaciona esos factores con el esfuerzo  Los modelos se basan normalmente en experiencias pasadas Métodos de estimación y gestión del riesgo 15  Gestión de Proyectos Curva de aprendizaje El método de la curva de aprendizaje se utiliza para determinar el tiempo que se tardará en empezar a producir y el coste por unidad de salida  Se basa en la teoría que dice que los individuos aprenden de la experiencia por repetición de la misma operación un número determinado de veces  El incremento de la eficiencia tiende a estabilizarse con el tiempo  En problemas asociados con la planificación del proyecto se puede aplicar el enfoque de la curva de aprendizaje para encontrar el esfuerzo requerido para el entrenamiento del personal durante un periodo de tiempo Se pueden aplicar dos modelos:  Aprendizaje constante: se supone que el incremento de la eficiencia es constante. Esto supone que no hay límite en dicho aumento  Aprendizaje acelerado: se supone que el incremento en la eficiencia es más rápido al principio y tiende a descender lentamente hasta alcanzar un límite en la mejora de la eficiencia Métodos de estimación y gestión del riesgo 16  Gestión de Proyectos Curva de aprendizaje Modelo 1: Aprendizaje constante Se asume que el incremento en la eficiencia es constante, por tanto, el tiempo se reduce linealmente cada vez que se repite una operación según la relación: t=b-ax si c es el tiempo que se requiere para realizar la primera operación, entonces b = c + a. El tiempo necesario para realizar todas las operaciones (n) será: 𝑛𝑛 ∫0 𝑐𝑐 + 𝑎𝑎 − 𝑎𝑎 𝑥𝑥 𝑑𝑑𝑥𝑥 = 𝑐𝑐 + 𝑎𝑎 𝑛𝑛 − (𝑎𝑎 𝑛𝑛2 )/2 Ejemplo Una empresa se está preparando para introducir una nueva herramienta sobre la que se han realizado las siguientes suposiciones:  Nº de características: 45  Tiempo inicial de entrenamiento por característica: 3 minutos  Porcentaje de mejora en cada operación = 5% del tiempo inicial  Número de operaciones totales = 10 c = 3 * 45 = 135 minutos a = 135 * 0.05 = 6.75 minutos tiempo total = (135+6.75) 10 - 6.75 (10)2/2= 1080 minutos Métodos de estimación y gestión del riesgo 17  Gestión de Proyectos Curva de aprendizaje Modelo 2: Aprendizaje acelerado Se asume que el incremento en la eficiencia es más rápido al principio, tendiendo después a estabilizarse obedeciendo a la expresión: 𝑡𝑡 = 𝑎𝑎𝑥𝑥 𝑏𝑏 El tiempo necesario para realizar n operaciones será: 𝑛𝑛 𝑎𝑎𝑛𝑛𝑏𝑏+1 ∫0 𝑎𝑎𝑥𝑥 𝑏𝑏 𝑑𝑑𝑥𝑥 = 𝑏𝑏+1 La función exponencial se puede transformar en una función lineal de la forma: log 𝑡𝑡 = log 𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 log 𝑥𝑥 donde: 𝑎𝑎 = tiempo de la primera operación |𝑏𝑏| = índice de mejora 𝑛𝑛 = número de operaciones Métodos de estimación y gestión del riesgo 18  Gestión de Proyectos MODELOS DE COSTE Y ESFUERZO Métodos de estimación y gestión del riesgo 19  Gestión de Proyectos Clasificación Modelos de coste  Proporcionan estimaciones directas del esfuerzo o la duración del proyecto  Están basados en datos empíricos reflejados en factores que contribuyen al coste total  Tienen una entrada primaria (generalmente una medida del tamaño del producto) y varios factores de ajuste secundarios denominados generalmente guías de coste  El modelo COCOMO es un modelo empírico de coste Modelos restrictivos  Demuestran la relación con el tiempo entre dos o más parámetros de esfuerzo, duración o nivel de personal  La curva de Rayleigh se usa en modelos de este tipo como base de la relación entre esfuerzo y tiempo Métodos de estimación y gestión del riesgo 20  Gestión de Proyectos Modelos de regresión Los primeros intentos de construcción de modelos de coste usaban técnicas de regresión  Examinando las relaciones entre atributos medidos en muchos proyectos anteriores se construye una ecuación que relacione algunos factores  Una vez que se ha definido la ecuación base, la estimación puede ajustarse mediante otros factores secundarios Ecuación base que relaciona el 6 esfuerzo con el tamaño del 5 producto: 4 log E 𝐸𝐸 = 𝑎𝑎 𝑆𝑆 𝑏𝑏 3 2 La función exponencial puede 1 transformarse en una función lineal: 0 0 2 4 6 log 𝐸𝐸 = log 𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 log 𝑆𝑆 log S Métodos de estimación y gestión del riesgo 21  Gestión de Proyectos Modelos de regresión El siguiente paso es identificar los factores que causan variación entre el esfuerzo actual y el estimado El análisis de esos factores puede ayudar a identificar parámetros adicionales que se añaden al modelo como guías de coste A cada uno de los factores se les asigna un peso tomando como base el juicio de expertos y datos empíricos Los factores ponderados se aplican a la ecuación del esfuerzo de la forma: 𝐸𝐸 = 𝑎𝑎 𝑆𝑆 𝑏𝑏 𝐹𝐹 donde 𝐹𝐹 es el factor de ajuste del esfuerzo calculado como el producto del valor de las guías de coste El cálculo de 𝐹𝐹 sólo es válido cuando los factores individuales son independientes Dos modelos que utilizan este enfoque son:  El modelo COCOMO original en sus versiones intermedia y avanzada  El modelo de Bailey-Basili Métodos de estimación y gestión del riesgo 22  Gestión de Proyectos Modelo de Bailey-Basili Bailey y Basili sugirieron una técnica para obtener un modelo de coste a partir de sus propios datos (Bailey y Basili, 1981). Ecuación del esfuerzo obtenida a partir de 18 grandes proyectos: 𝐸𝐸 = 5.5 + 0.63 𝑆𝑆1.16 La ecuación se ajusta mediante un factor de ajuste del esfuerzo (FAE) calculado a partir de los atributos de la tabla siguiente.  A cada entrada en la tabla se le da una puntuación de 0 a 5.  Los valores obtenidos se usan para ajustar la ecuación: 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 = 𝑎𝑎 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 + 𝑏𝑏 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 + 𝑐𝑐 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 + 𝑑𝑑 Metodología (METH) Complejidad acumulada (CPLX) Experiencia acumulada (EXP) Diagramas de árboles Complejidad de la interfaz de usuario Cualificación del programador Diseño top-down Complejidad de la aplicación Experiencia del programador con la Documentación formal Complejidad del flujo de programa máquina. Equipos con programador jefe Complejidad de comunicación interna Experiencia del programador en el lenguaje Entrenamiento formal Complejidad de la base de datos Experiencia del programador en la aplicación Formalismos de diseño Complejidad de la comunicación externa Experiencia del equipo Lectura de código Cambios en el diseño solicitados por el Carpetas de desarrollo de unidad usuario Planes de prueba formales Métodos de estimación y gestión del riesgo 23  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO El modelo COCOMO (COnstructive COst MOdel) fue propuesto por Boehm (Boehm, 1981) y revisado posteriormente dando lugar a la versión COCOMO 2.0 (Boehm et al., 1995). Modelo COCOMO original (I) Se puede considerar como una colección de tres modelos:  Básico: cálculo del esfuerzo en función del tamaño (LDC).  Intermedio: cálculo del esfuerzo en función del tamaño y de “guías de coste”.  Avanzado: Modificación del modelo intermedio para considerar el impacto de las guías de coste en cada fase. Están definidos para tres tipos de proyectos:  Modo orgánico: proyectos pequeños, mucha experiencia, pocas restricciones.  Modo semiacoplado: proyectos intermedios, varios niveles de experiencia, requisitos poco y medio rígidos.  Modo empotrado: proyectos complejos y muy restrictivos. Métodos de estimación y gestión del riesgo 24  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO original (II) Modelo básico: Proyecto de software a b 𝐸𝐸 = 𝑎𝑎 (𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾)𝑏𝑏 Orgánico 2,4 1,05 DSI: Delivered Source Instructions Semiacoplado 3,0 1,12 Empotrado Modelo Intermedio: 3,6 1,20 𝐸𝐸 = 𝑎𝑎 (𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾)𝑏𝑏 𝐹𝐹 𝐹𝐹: factor de ajuste  El factor de ajuste se calcula considerando 15 factores o “guías de coste” que se agrupan en cuatro categorías: Atributos del producto (3) Atributos computacionales (5) Atributos de personal (4) Atributos del proceso (3)  Cada factor se sitúa en una escala de seis valores que va de muy bajo a extra alto. A los valores bajos se le asocia un multiplicador menor que 1, a los medios 1 y a los valores altos mayor que 1 Métodos de estimación y gestión del riesgo 25  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO original (III) Duración del proyecto.  Para estimar la duración se usa un modelo de restricción que predice el tiempo a partir del esfuerzo: 𝐷𝐷 = 𝑎𝑎 (𝐸𝐸)𝑏𝑏 𝐷𝐷 : duración en meses 𝐸𝐸 : esfuerzo en meses-persona El coeficiente 𝑎𝑎 y el exponente 𝑏𝑏 dependen del modelo de desarrollo, como puede observarse en la tabla siguiente: Proyecto de software a b Orgánico 2,5 0,38 Semiacoplado 2,5 0.35 Empotrado 2,5 0.32  La ecuación proporciona la estimación óptima de la duración del proyecto para un esfuerzo determinado  Una guía de coste valora el efecto de reducir o incrementar artificialmente el proyecto respecto al valor óptimo Métodos de estimación y gestión del riesgo 26  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO 2.0 (I) En la nueva versión se propone un modelo para cada una de las principales etapas del proyecto:  Aplicación Se usa para prototipos construidos para reducir riesgos. Deben incluir interfaces de usuario, bases de datos, generadores de informes, herramientas de productividad, etc. Utiliza como entrada la estimación del tamaño en puntos objeto.  Diseño inicial Se usa en etapas de exploración de arquitecturas alternativas. Se aceptan líneas de código como estimación del tamaño aunque el modelo está enfocado al uso de puntos de función  Post-arquitectura Se puede aplicar cuando ha comenzado el desarrollo Se pueden usar con más seguridad líneas de código para estimar el tamaño Se usan más parámetros para ajustar el esfuerzo Métodos de estimación y gestión del riesgo 27  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO 2.0 (II) Puntos objeto COCOMO es un modelo para predecir el esfuerzo en función del tamaño del sistema Utiliza una medida del tamaño que puede ser aplicada al comienzo del desarrollo: los puntos objeto El cálculo de los puntos objeto se realiza contabilizando el número de pantallas, informes y componentes de 3GL de la aplicación. A cada objeto se le asigna un factor de peso según su grado de dificultad Tipo de objeto Simple Medio Difícil Pantalla 1 2 3 Informe 2 5 8 Componente 3GL - - 10 Los pesos reflejan el esfuerzo relativo requerido para implementar un objeto de un determinado nivel Si existe reutilización los objetos ponderados se suman y se multiplican por un factor de reutilización para dar un nuevo número de puntos objeto: Puntos objeto nuevos = (puntos objeto) * (100 - r) / 100 Medición del software 28  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO 2.0 (III) Estimación del esfuerzo de desarrollo (I)  Las estimaciones del esfuerzo en meses-persona (PM) se obtienen a partir del tamaño del software dado en líneas de código fuente (SLOC) o puntos de función (PFU). La ecuación básica es la siguiente: 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 = 𝐴𝐴 (𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡)𝐵𝐵 𝑨𝑨 : constante usada para capturar los efectos multiplicadores del esfuerzo con el incremento del tamaño del proyecto 𝑩𝑩 : Factor de escala 𝐵𝐵 = 1.01 + 0.001 ∑𝑖𝑖 𝑊𝑊𝑖𝑖 Factores de escala 𝑾𝑾𝒊𝒊 : Precedentes (PREC) Flexibilidad del desarrollo (FLEX) Arquitectura/resolución de riesgo (RESL) Cohesión del equipo (TEAM) Madurez del proceso (PMAT) Métodos de estimación y gestión del riesgo 29  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO 2.0 (IV) Estimación del esfuerzo de desarrollo (II)  Se usa un porcentaje de rotura (BRAK) para ajustar el tamaño efectivo del producto. Representa el porcentaje de código inservible debido a la volatilidad de los requisitos  También se ajusta el tamaño debido a la reutilización. La cantidad de software que debe adaptarse (ASLOC) se estima mediante una ecuación no lineal y los parámetros: Porcentaje de diseño modificado (DM) ´´ de código modificado (CM) ´´ de modificación del esfuerzo de integración (IM) Incremento de comprensión de software (SU). Depende de la estructura y claridad de la aplicación Grado de valoración y asimilación(AA) necesario para determinar si un módulo reutilizado es apropiado Falta de familiaridad del programador (UNFM) Parámetros de conversión y reingeniería  Las guías de coste se utilizan para ajustar el esfuerzo en función de algunas características del desarrollo. El peso de cada guía de coste se denomina multiplicador del esfuerzo (EM): 𝑃𝑃𝑃𝑃𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 ∏𝑖𝑖 𝐸𝐸𝐸𝐸𝑖𝑖 Métodos de estimación y gestión del riesgo 30  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO 2.0 (V) Estimación del esfuerzo de desarrollo (III)  El modelo de diseño inicial tiene 7 multiplicadores del esfuerzo: Fiabilidad y complejidad del producto (RCPX) Reutilización requerida (RUSE) Dificultad de la plataforma (PDIF) Capacidad del personal (PERS) Experiencia del personal (PREX) Facilidades (FCIL) Calendario (SCED)  En el modelo pos- arquitectura cada uno de los anteriores se divide en varios obteniéndose 17 multiplicadores Métodos de estimación y gestión del riesgo 31  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO 2.0 (VI) Estimación del esfuerzo de desarrollo (IV) ECUACIONES DEL MODELO DE DISEÑO INICIAL ) Métodos de estimación y gestión del riesgo 32  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO 2.0 (VII) Estimación del esfuerzo de desarrollo (V) ECUACIONES DEL MODELO POS-ARQUITECTURA ) Métodos de estimación y gestión del riesgo 33  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO 2.0 (VIII) Estimación del esfuerzo de desarrollo (VI) Tabla de símbolos Métodos de estimación y gestión del riesgo 34  Gestión de Proyectos Modelo COCOMO Modelo COCOMO 2.0 (IX) Estimación del calendario  El modelo proporciona una estimación del tiempo en meses (TDEV) desde la determinación de los requisitos de un producto hasta la aceptación y certificación de que el sistema desarrollado cumple con los requisitos ECUACIONES Tabla de símbolos Métodos de estimación y gestión del riesgo 35  Gestión de Proyectos Modelo SLIM Putnam desarrolló un modelo de estimación del esfuerzo total y del tiempo de finalización para proyectos muy grandes (Putnam, 1978). Las ecuaciones básicas se pueden ajustar para pequeños proyectos El modelo asume que el esfuerzo para proyectos de desarrollo de software se distribuye de forma similar a una colección de curvas de Rayleigh, una para cada actividad del desarrollo La especificación de requisitos no se incluye en el modelo Curvas de Rayleigh Métodos de estimación y gestión del riesgo 36  Gestión de Proyectos Modelo SLIM A partir de la fórmula básica de la curva de Rayleigh, Putnam usó observaciones empíricas sobre la productividad para obtener su “ecuación de software” : 4/3 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 = 𝐶𝐶 𝐾𝐾 1/3 𝑡𝑡𝑑𝑑 𝐶𝐶 : factor de tecnología 𝐾𝐾 : esfuerzo total medido en años-persona 𝑡𝑡𝑑𝑑 : tiempo de finalización del proyecto medido en años La ecuación permite valorar el efecto de modificar el tiempo de entrega y el esfuerzo total necesario para completar el proyecto Putnam propone otra ecuación para estimar el tiempo o la duración: 𝐷𝐷0 = 𝐾𝐾/𝑡𝑡𝑑𝑑3 D0: Constante denominada aceleración de mano de obra Combinando las ecuaciones anteriores se obtiene: 4/7 𝐾𝐾 = (𝑆𝑆/𝐶𝐶)9/7 𝐷𝐷0 𝑆𝑆: tamaño El modelo SLIM usa curvas diferentes para distintas fases del ciclo de vida Métodos de estimación y gestión del riesgo 37  Gestión de Proyectos Estimaciones basadas en Casos de Uso A partir de UCP (Use Case Points) 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 = 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 ∗ 𝐹𝐹 𝐹𝐹: Factor de conversión Estimación de LOC (Lines of Code) a partir de los casos de uso [Smith 1999]: 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 = 𝑁𝑁 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 + [(𝑆𝑆𝑎𝑎 ⁄𝑆𝑆ℎ − 1) + (𝑃𝑃𝑎𝑎 ⁄𝑃𝑃ℎ − 1)]𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑁𝑁: Número real de casos de uso LOCprom : LOC promedio por caso de uso para ese tipo de subsistemas LOCajuste : porcentaje de diferencia entre el proyecto actual y los proyectos promedio Sa: escenarios reales por caso de uso Sh: escenarios promedio por caso de uso para ese tipo de subsistemas Pa: páginas reales por caso de uso Ph: páginas promedio por caso de uso para ese tipo de subsistemas  El esfuerzo se calcula a partir del número de líneas de código utilizando los modelos COCOMO o SLIM Métodos de estimación y gestión del riesgo 38  Gestión de Proyectos Estimaciones basadas en Casos de Uso Esfuerzo por tamaño de CU Métodos de estimación y gestión del riesgo 39  Gestión de Proyectos Estimaciones basadas en Puntos de Historia Punto de Historia (PH)  Medida relativa del esfuerzo requerido para desarrollar una historia de usuario  Cada equipo define sus propios PH manteniendo la consistencia en todas las estimaciones Técnica de estimación: Planning Poker 1. Cada persona del equipo tiene un mazo de cartas con la numeración de la sucesión de Fibonacci 2. Se presentan las historias de usuario a estimar 3. Cada persona elige una carta que representa el esfuerzo de desarrollo respecto a los PH de una historia de referencia 4. Se muestran todas las cartas a la vez 5. Pueden repetirse los pasos 3 y 4 hasta que se llegue a un consenso Métodos de estimación y gestión del riesgo 40  Gestión de Proyectos Estimaciones con modelos de minería de datos Algoritmos de aprendizaje automático Utilizan los datos de proyectos pasados para inducir automáticamente un modelo (clasificador) que servirá para realizar estimaciones sobre nuevos proyectos Etapas Entrenamiento Construcción del modelo con datos históricos Prueba Validación del modelo con datos históricos Aplicación del modelo Realización de predicciones sobre nuevos proyectos Inducción y prueba de un clasificador Métodos de estimación y gestión del riesgo 41  Gestión de Proyectos Estimaciones con modelos de minería de datos Árboles de decisión  Muestran los valores de los atributos que proporcionan la separación de los datos en clases diferentes  Los nodos simbolizan puntos de decisión y las hojas puntos finales con las observaciones de los datos Árbol de decisión para estimar el tamaño del software SI SI (RELATION 88.5 yy NTRNSMKII (RELATION >> 88.5 NTRNSMKII 88.5 36 yy NOC NTRNSMKII >> 36 75.5 )) ENTONCES NOC >> 75.5 ENTONCES LOC: LOC: 4987.2 4987.2 -- 6386.6 6386.6 SI SI (RELATION 88.5 yy NTRNSMKII (RELATION >> 88.5 36 yy NOC NTRNSMKII >> 36 NOC 6386.6 6386.6 SI SI (RELATION (RELATION 24 (NTRNSMKII 225.5) 225.5) )) )) ENTONCES ENTONCES LOC: LOC: 2168.4 2168.4 -- 3577.8 3577.8 SI SI (RELATION (RELATION