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Kostenschätzung

Wieviel Stunden brauchen Sie, um ein Programm für die Berechnung der Varianz zu schreiben / zu testen?

Wie sicher ist Ihre Schätzung?

Wie lange brauchen Sie, um 1000 LOC zu spezifizieren, zu programmieren, zu testen?

Wie viele Fehler machen Sie durchschnittlich pro 100 Zeiten Quelltext?

Solche Fragen muss man mit höchstens 10% Ungenauigkeit beantworten können

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Tätigkeiten bei der Softwareentwicklung

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Ziele der Prozessmodellierung

Standardisierte Vorgehensweisen

Standardisierte (Teil-) Ergebnisdokumente

Vergleichbarkeit von verschiedenen Projekten

Messungen von Prozessgrößen werden möglich / vergleichbar / bewertbar

Basis für Schätzungen

Basis für Planungen

Basis für Verbesserungen

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Aufwandsmaße

Vergleichsbasiertes Schätzen:

neues Projekt 20% "größer" 20% mehr Zeit/Aufwand

Zeitmessung bleibt schwierig: manuell: manipulierbar Controller: ja, aber … automatisch: ungenau/gescheitert

Größenmessung: leicht automatisierbar reproduzierbar . . .

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Messung der Programm/Problemgröße

gängige Metriken Lines Of Code Function Points Anzahl GUI-Elemente Anzahl der HTML-Tags Anzahl der Datenbanktabellenspalten, Anzahl SQL-Statement-

Elemente . . .

zur Arbeitsminimierung: Größe sollte leicht / automatisch messbar sein Zeitschätzungen sind erfahrungsgemäß viel schwerer als

Größenschätzungen Watts Humphrey:

leicht messbar intuitiv schätzbar statistische Korrelation zu Zeitaufwand beschreibt Güte

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Lines of Code

Messen der LOC:

+ Intuitiv

+ leicht messbar

+ korrelieren in gleichbleibendem Umfeld erstaunlich gut zum Zeitaufwand

- unterschiedliche Einrückungen

- Programmiererabhängig

- Erfahrungsabhängig => zeitlich veränderlich

- Programmiersprachenabhängig

- komplexitätsabhängig: 1 Zeile Betriebsystemscheduler entspricht 100 Zeilen GUI-Code

- Copy-Paste Programmierung bringt mehr Zeilen als Refactoring in Methoden

- . . .

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Reparaturmaßnahmen

einheitliche Indentierung z.B. mit JIndent jeder Entwickler sammelt Daten über seine persönliche Produktivität

(LOC/Hour) Trendanalysen der Statistiken erfassen Erfahrungs-Speed-Up programmiersprachenspezifische Daten sammeln

(Sprachen werden nicht so oft gewechselt) Korrekturfaktoren für die Komplexität einzelner Methoden statistisch

ermitteln Komplexität: leicht, mittel, schwer, komplex Größe: kurz, mittel, groß, riesig

Weitere Korrekturfaktoren für die nichtfunktionalen Anforderungen COCOMO Kostenschätzungsverfahren

Varianz der statistischen Daten gibt exakte Auskunft über die Güte des verwendeten Maßes

Größe und Qualität der statistischen Datenbasis erlauben Aussage über Qualität der Schätzung

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Lines of Code

LOC sieht eigentlich untauglich aus / man hat dabei ein mulmiges Gefühl

Humphrey sagt: frag die Statistik ob dein Maß taugt bei geringer Varianz hast du ein gutes Maß

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Function Points

Alternativen zu LOC: Function Point Methode

Zählen der "syntaktischen Konstrukte" # Methoden # Parameter # if und while Statements . . .

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Umrechnung von Function Points in LOC

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Umrechnung von Function Points in Personenmonate

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Bewertung des Function-Point-Maßes

+ automatisch messbar

+ relativ verbreitet

+ Programmiersprachen unabhängig

- nicht sehr intuitiv

- Programmiersprachen unabhängig

- keine individuellen Einflussfaktoren

letztlich Pro und Contra wie bei LOC

nur eine gute statistische Datenbasis erlaubt Aussagen über die Güte eines Größenmaßes !

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Beispiel einer Zeit / LOC Statistik

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Bestimmung einer Ausgleichsgeraden mit "linearer Regression"

Zeitaufwand = b0 + b1 * LOC(oder allgemeiner: y = b0 + b1 * x)

Berechnung der Regressionsparameter b0 und b1

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Der Korrelationskoeffizent

Basis für Anwendung der linearen Regression

xi , yi wie vorher

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Interpretation des Korrelationskoeffizenten

r nahe bei 1: hohe positive lineare Abhängigkeit

r nahe bei -1: hohe negative lineare Abhängigkeit

r nahe bei 0: wenig (keine) lineare Abhängigkeit

r2 > = 0.9: hohe Wahrscheinlichkeit für lineare Abhängigkeit

0.7 < = r2< 0.9: lineare Regression anwendbar

0.5 < = r2< 0.7: lineare Regression nur mit Vorsicht anwenden

r2 < 0.5: keine lineare Regression möglich

Vorsicht: sinnvolle Überprüfung nur bei genügend Stichproben (> 10?)

Eventuell: statistische Signifikanz ermitteln, siehe [Humprey95]

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Schätzverfahren: Phasenbasierte Vergleichsschätzung

erstelle Statistik über prozentualen Anteil der Phasen am Gesamtprojekt

Messe Aufwand für die erste(n) Phase(n) des aktuellen Projekts Berechne Restaufwand / Gesamtaufwand

+ wenig Aufwand

+ früh anwendbar

+ wird im Projektverlauf immer genauer

- Hochrechnung aufgrund weniger Prozent des Gesamtaufwands

Schätzfehler multipliziert sich auf

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Schätzverfahren: Komponentenbasierte Schätzung

erstelle Grobdesign schätze die Größe der einzelnen Bausteine / Komponenten / Klassen Summiere Gesamtgröße auf teile durch die Produktivität => Aufwand

- erfordert ein Grobdesign

- größerer Aufwand

+ höhere Genauigkeit

+ einzelne Schätzfehler mitteln sich weg (wenn statistisch unabhängig) 25 unabhängige Größen mit einem Schätzfehler von je 100% Gesamtfehler nur 20%

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Schätzverfahren: Lineare Regression zum Ausgleich von systematischen Schätzfehlern

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Delphi Methode

lasse mehrere Experten unabhängig voneinander Schätzen(z.B. komponentenbasiert)

dann diskutieren die Experten ihre Schätzungen(insbesondere auffällige Unterschiede)

obige Schritte werden iteriert bis "Stabilität" erreicht

+ Diskussion über Unterschiede deckt übersehene / falsch eingeschätzte Probleme auf

+ Minimierung von persönlichen Schätzfehlern des einzelnen Experten

- je mehr Experten je mehr Aufwand

- gruppendynamische Effekte können falsche Tendenzen auslösen(2 oder 3 unabhängige Schätzungen und höchstens zwei Durchgänge sind meistens gut)

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Fuzzy-basiertes Schätzen

Bewertung der Einflussfaktoren mit "linguistischen Kategorien„(schwer-mittel-leicht, complex-schwierig-normal-leicht)

Ableitung von Korrekturfaktoren für die einzelnen Kategorien

entsprechende Korrektur der Basisschätzung

+ intuitives Verfahren

+ projektspezifische Anpassungen werden möglich

+ Korrekturfaktoren können mit historischer Datenbasis abgeglichen / justiert werden

- Schwankungsbreite durch Korrekturfaktoren ist dramatisch (bis zu Faktor 10 und mehr)

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Allgemeine Kritik an bisherigen Ansätzen

mangelnde statistische Absicherung

mangelhafte Genauigkeit (Faktor 2 bis 3 Abweichung sind üblich)

geschätzte 10 Personenjahre bedeuten zwischen 3 und 30 Jahren tatsächlichem Aufwand

zu wenig individuelle / domänenspezifische / firmenspezifische Einflussfaktoren

Humprey’s PROBE Methode

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Fuzzy-Tabelle für Methodengrößen

persönliche Tabelle für Java-Methoden aus statistischen Daten erstellen Methodengrößen sollten "normalverteilt" sein (Gaußsche Glockenkurve) medium sollte 40% der Fälle abdecken, small und large je 20%, der Rest je 10%

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Lineare Regression (noch mal)

b0 und b1 wie gehabt

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Schätzgenauigkeit: Konfidenzintervall

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Graphische Veranschaulichung dert-Verteilung

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t-Verteilung: (Tabelle A2, Seite 489)

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Konfidenzintervall-Beispiel: Datenbasis (Tabelle A30, Seite 551)

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Konfidenzintervall-Beispiel

sig2 = 313301,3 / 8 = 39162,66 sig = 197,896 wir wählen alpha/2 = 90% => t( alpha/2=90, 10 - 2 ) = 1.860 geschätzte LOC = 705 nach linearer Regression mit b0 = -22,54 und b1 = 1,7279 erwarten wir 1195,63

LOC

mit 90% Sicherheit liegt die Programmgröße zwischen 793 LOC und 1598 LOC

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Verkleinerung des Konfidenzintervalls

weniger Sicherheit verlangen: t(70%, 8) = 1,108 (anstatt 1,860) größere Datenbasis: t(70%, 30) = 1,055 Standardabweichung durch viele Teilschätzung verbessern:

100 mal so großes Programm mit 100 Komponenten a 705 geschätzte LOC

Gesamtschätzung ergibt 70 500 LOC und nach Regression 119 563 erwartete LOC

beim Konfidenzintervall rechnet man nicht 100 * Range sondern

Wir erwarten zwischen 114 000 bis 124 000 LOC mit 90 % Konfidenz (Fehler ist kleiner als 10 %)

Generell ist die Genauigkeitsverbesserung

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Zusammenfassung

im wesentlichen lineare Regression über LOC / Hour Daten

Achtung: die Produktivität schwankt stark von Person zu Person

Falls Personen noch nicht festgelegt, "Durchschnittsperson" verwenden

nach Personeneinteilung, mit persönlichen Faktoren korrigieren

Ergebnis: Gesamtstundenanzahl für das Projekt Konfidenzinterval

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Zeitplanerstellung

ACHTUNG:

man arbeitet nicht 52 Wochen a 40 Stunden = 2080 Stunden pro Jahr

Urlaub, Feiertage, Krankheit, Schulungen => 200 Arbeitstage pro Jahr

Besprechungen, Meetings, Mails, Surfen, ... => 4 bis 5 Stunden Entwicklungsarbeit pro Tag

circa 1000 Stunden pro Personenjahr

mehr ist unproduktiv und nicht lange durchzuhalten

wenn’s brennt kann man (für ein paar Wochen) auf 50 Stunden pro Woche hochfahren und Schätzfehler ausbügeln

wenn man das dauernd macht bricht man irgendwann ein

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Zeitplanerstellung

Gesamtprojektzeit gemäß Schätzung Einteilen in Tasks, z.B. Phasen, Komponenten, ... Schätzen der relativen Taskgröße und Ableiten der Taskzeit bestimmen der typischen Stundenzahl für Projektarbeit pro Woche Zeiten für andere Projekte, Schulungen, Urlaub, Meetings, ...

im Kalender vermerken pro Kalenderwochen erwartete Projektstunden im Kalender eintragen Taskreihenfolge festlegen:

Vorgänger / Nachfolgerbeziehung festlegen => Gantt Chart topologisch sortieren kritische Pfade analysieren Risikoanalyse ...

Tasks im Kalender eintragen (z.B. mit Microsoft Project, ) Meilensteine festlegen

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Zusammenfassung PSP

solide statistische Absicherung von Projektplänen

LOC als Basismaß

individuelle Datenbasis

hohe Schätzgenauigkeit bei wiederholbarem Prozess

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Over Commitment

mehr Aufgaben als Zeit

Kalender dabei haben (den mit den Balken drin)

Für neue Aufgaben: Zeit finden Zeitplan / Termin nennen, Streichposten diskutieren oder ablehnen

Hier braucht es Rückgrat

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Und wenn es trotzdem eng wird?

normal: 4 bis 5 Stunden / Tag (22 / Woche) produktive Arbeit (Achtung: persönliche Statistik aufstellen! [PSP])

Besprechungen auslassen

Emails nicht lesen

Überstunden

Wochende

Urlaub

andere Verpflichtungen / Projekte abgeben

- Verdopplung der produktiven Stunden erreichbar?

- das geht nicht lange (2 bis 4 Wochen)

- Produktivität geht mit der Zeit runter

- Danach braucht man eine Erholungsphase (1 bis 2 Wochen)

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Und wenn es trotzdem eng wird?

andere Verpflichtungen / Projekte abgeben

weniger Testen

Funktionalität streichen / zurückstellen(rechtzeitig kommunizieren!)

80 – 20 Regel:

80% Funktionalität mit 20% Aufwand

BÖSE

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Alles Gute und bis bald mal:

Programmieren

Modellieren

Große Projekte

- Design Pattern

- Interaktive Tools – SE2

- Model Driven Engineering

- Seminar-, Projekt-, Bachelor-, Master-, Doktorarbeiten, …


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