Proje Y̦netimi Kestirim Y̦ntemleri РParametrik Kestirim РCOCOMO

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 geliÅŸtirdiÄŸi varsayımına dayanır. 100. kere bir duvar boyamak, ilk tecrübeden daha kısa sürer. Regression Analiz ise kiÅŸilere biraz daha temkinli yaklaşır ve çok düz istatistiksel bir yöntem kullanır.

Parametrik kestirim için belirlenecek parametreler tamamen kuruma özgü olabilir. Parametrelerin belirlenmesi için geçmiÅŸ veriler üzerinden excel’de LINEST komutu ile bir regresyon parametresi saÄŸlanabilir. (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 iliÅŸki olduÄŸunu kanıtlamak gerekir. (Bknz. http://office.microsoft.com/en-us/excel/HP052090231033.aspx) Ä°ki veri seti arasındaki korelasyon, -1 ve 1 arasında bir deÄŸerdir. -1 ya da 1 ‘e yakın deÄŸerler mantıksal bir iliÅŸkiyi ifade eder. 1′e yakın deÄŸerler iki veri seti arasında doÄŸru orantılı bir iliÅŸki olduÄŸunu ifade eder. ÖrneÄŸin; Projede üzerinde çalışılan aylık saatin artması ile maliyetleri yükselmesi. -1′e yakın deÄŸerler ters orantıyı ifade eder. Proje geliÅŸtirme 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://profesyonelpaylasimlar.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://profesyonelpaylasimlar.com/en/2009/05/27/proje-yonetimi-kestirim-yontemleri-parametrik-kestirim/

 

Tags: Actual Cost, Adam/Ay, Adam/Gün, Bilinmezlik hunisi, Bottom Up, Budget, Bütçe, Bütçe Planı, Buttom Up, COCOMO, Construction Cost Model, CPI, CPM, Critical Path, Delphi, Earned Value, Efor, Estimation, EVA, EVM, Expert Judgement, Function Point, görev, Kazanılmış Değer, Kazanılmış Değer Analizi, Kestirim, Kod, Kod Satırı, Learning Curve, Line Of Code, LOC, Man/Day, Man/Month, Parametric, PArametrik, PERT, Plan, Planned Value, Prediction, productivity, Proje, Proje Yöneticisi, Proje Yönetimi, Project Management, Project Manager, REgression Analysiz, Regresyon Analizi, SPI, task, Time, Top Down, Verimlilik, Zaman, zaman planı