Análisis de Puntos de Función temprana
Nesma reconoce tres métodos de análisis de puntos funcionales:
- Análisis detallado de puntos de función
- Análisis de punto de función estimado
- Análisis de puntos funcionales indicativos
Todos estos tres métodos son una medición de tamaño funcional autónoma (FSM) método por su cuenta. El método FPA de alto nivel y el método FPA indicativo no requieren requisitos detallados del usuario, mientras que el tamaño funcional determinado usando estos métodos es muy cercano al tamaño funcional determinado usando el método detallado FPA. Es por eso que estos dos métodos son muy adecuados para aplicarse temprano en el ciclo de vida de desarrollo de software o en caso de que el tamaño funcional deba determinarse rápidamente.
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FPA detallado
Este es el método habitual de análisis de puntos de función y se realiza de la siguiente manera:
- Determinar todas las funciones de todos los tipos de funciones (ILF, FEI, NO, EO, EQ)
- Califica la complejidad de cada función (Bajo, Promedio, Alto)
- Calcular el recuento total de puntos de función no ajustados
FPA de alto nivel (a.k.a. FPA estimado)
El método de análisis de puntos de función de alto nivel se realiza de la siguiente manera:
- Determinar todas las funciones de todos los tipos de funciones (ILF, FEI, NO, EO, EQ)
- Califica la complejidad de cada función de datos (ILF, FEI) como Low y de cada función transaccional (NO, EO, EQ) como promedio
- calcular el total de puntos de función no ajustados
Entonces, la única diferencia de esta aproximación con el método de análisis de puntos de función detallado es que la complejidad no está determinada por función individual, pero por defecto.
FPA indicativo
El método de análisis del punto de función indicativo se realiza de la siguiente manera:
- Determinar el número de funciones de datos (ILF y EIF);
- Calcule el recuento total de puntos de función no ajustados de la aplicación de la siguiente manera: tamaño indicativo (fp) = 35 x número de ILF + 15 x número de EIF
Entonces, esta aproximación se basa únicamente en los archivos lógicos (ILF y EIF).
El análisis de puntos de función indicativos se basa en el supuesto de que habrá alrededor de tres EI (para agregar, cambio, y eliminar información en el ILF), dos EO, y un EQ en promedio por cada ILF, y alrededor de un EO y un EQ por cada EIF.
Ejemplo de indicativo, FPA de alto nivel y detallado
Esta sección ilustra los tres métodos de FPA mediante un pequeño estudio de caso.: Una aplicación que mantiene los datos del cliente y los datos del producto, y referencias Datos del proveedor. El tamaño funcional más preciso que uno desea, los requisitos de usuario más detallados que uno necesita. Es por eso que este estudio de caso presenta los tres métodos de análisis de puntos funcionales en el orden de precisión creciente:
- Análisis de puntos funcionales indicativos
- Nivel alto (estimado) análisis de puntos de función
- (Detallado) análisis de puntos de función
FPA indicativo
Para un análisis de punto de función indicativo, solo se necesita información sobre las funciones de datos.
Requisitos de usuario:
- el usuario desea mantener los datos del cliente y los datos del producto, y para hacer referencia a los datos del Proveedor.
Esta (áspero) la especificación es suficiente para un recuento de puntos de función indicativo:
- ILF: Cliente y Producto
- FEI: Proveedor
| Función de datos |
Tipo de función |
Puntos de función |
|---|---|---|
| Cliente |
ILF |
35 |
| Producto |
ILF |
35 |
| Proveedor |
FEI |
15 |
| Tamaño funcional indicativo |
85 fp |
FPA de alto nivel
Para realizar un análisis de puntos de función de alto nivel también necesitamos información sobre las funciones transaccionales, por lo que son necesarios requisitos de usuario más detallados: Requisitos de usuario:
- El usuario quiere agregar, cambio, eliminar datos del cliente, quiere preguntar al cliente, y también requiere cuatro informes diferentes sobre el Cliente con datos calculados
- El usuario quiere agregar, cambio, eliminar datos del producto, quiere preguntar sobre el producto, y también requiere un informe sobre el Producto con datos calculados
- El usuario desea consultar al proveedor utilizando el número de proveedor, y también requiere un informe sobre el Proveedor con resultados totales
Esta especificación más detallada de los requisitos del usuario muestra la cantidad real de funciones transaccionales, y por lo tanto habilita un recuento estimado de puntos de función.
| Función de datos o transaccional |
Tipo de función |
Complejidad (por defecto) |
Puntos de función (sin ajustar) |
|---|---|---|---|
| Cliente |
ILF |
Bajo |
7 |
| Producto |
ILF |
Bajo |
7 |
| Proveedor |
FEI |
Bajo |
5 |
| Agregar cliente |
NO |
Promedio |
4 |
| Cambiar cliente |
NO |
Promedio |
4 |
| Eliminar cliente |
NO |
Promedio |
4 |
| Consultar al cliente |
EQ |
Promedio |
4 |
| Reporte 1 en el cliente |
EO |
Promedio |
5 |
| Reporte 2 en el cliente |
EO |
Promedio |
5 |
| Reporte 3 en el cliente |
EO |
Promedio |
5 |
| Reporte 4 en el cliente |
EO |
Promedio |
5 |
| Agregar producto |
NO |
Promedio |
4 |
| Cambiar producto |
NO |
Promedio |
4 |
| Eliminar producto |
NO |
Promedio |
4 |
| Consultar sobre el producto |
EQ |
Promedio |
4 |
| Informe sobre producto |
EO |
Promedio |
5 |
| Consultar al proveedor |
EQ |
Promedio |
4 |
| Informe sobre el proveedor |
EO |
Promedio |
5 |
| Tamaño funcional estimado |
85 fp |
FPA detallado
Para realizar un recuento detallado de puntos de función, uno no solo necesita el número de funciones de cada tipo de función (NO, EO, EQ, ILF, FEI), pero también es necesario determinar la complejidad funcional de cada función individual (Bajo, Promedio, Alto). En FPA, la complejidad funcional de un (datos o transaccionales) la función está determinada, basado en el número de DET, RET y tipos de archivo a los que se hace referencia que son relevantes para esta función. Es por eso que los requisitos del usuario (como se indicaron anteriormente en este ejemplo cuando discutimos el recuento de puntos de función estimado) necesita ser analizado con más detalle: qué elementos de datos (su) y archivos lógicos (Tipos de archivo referenciados) son utilizados por una función transaccional (NO, EO, EQ), y qué grupos de datos lógicos (RET) y elementos de datos (su) una función de datos (ILF, FEI) consiste en. Este análisis detallado de los requisitos del usuario podría resultar en el siguiente recuento de puntos de función:
| Función de datos o transaccional |
Tipo de función |
Complejidad |
Puntos de función (sin ajustar) |
|---|---|---|---|
| Cliente |
ILF |
Promedio |
10 |
| Producto |
ILF |
Bajo |
7 |
| Proveedor |
FEI |
Bajo |
5 |
| Agregar cliente |
NO |
Alto |
6 |
| Cambiar cliente |
NO |
Promedio |
4 |
| Eliminar cliente |
NO |
Bajo |
3 |
| Consultar al cliente |
EQ |
Bajo |
3 |
| Reporte 1 en el cliente |
EO |
Bajo |
4 |
| Reporte 2 en el cliente |
EO |
Promedio |
5 |
| Reporte 3 en el cliente |
EO |
Bajo |
4 |
| Reporte 4 en el cliente |
EO |
Alto |
7 |
| Agregar producto |
NO |
Promedio |
4 |
| Cambiar producto |
NO |
Bajo |
3 |
| Eliminar producto |
NO |
Bajo |
3 |
| Consultar sobre el producto |
EQ |
Promedio |
4 |
| Informe sobre producto |
EO |
Promedio |
5 |
| Consultar al proveedor |
EQ |
Bajo |
3 |
| Informe sobre el proveedor |
EO |
Promedio |
5 |
|
Tamaño funcional |
85 fp |
Conclusión
En este estudio de caso particular, los tres métodos dan como resultado el mismo tamaño funcional de 85 puntos de función. Por lo general, los resultados no son exactamente los mismos., pero todavía están bastante cerca uno del otro. A continuación se muestran los resultados de la investigación sobre la precisión de los métodos de análisis de puntos de función estimados e indicativos..
Resultados de la investigación basada en un 100+ base de datos de proyectos
Usando una base de datos de aproximadamente 100+ Aplicaciones desarrolladas e implementadas Nesma investigó la precisión de los métodos de aproximación FPA estimados e indicativos. Las aplicaciones implementadas se midieron simultáneamente usando los tres métodos FPA. Los resultados se presentan en dos gráficos.:
1. el tamaño medido mediante el método de análisis de puntos funcionales de alto nivel frente al tamaño medido mediante el método de análisis detallado de puntos funcionales:
2. el tamaño medido a través del análisis de punto de función indicativo versus el tamaño medido a través del método de análisis de punto de función detallado:
Hay una buena correlación (línea recta) en ambos casos. En el gráfico del análisis de puntos de función indicativo, sin embargo, hay desviaciones considerables (hasta aproximadamente 50%) en algunos casos. Es por eso que uno debe tener cuidado al usar el análisis de puntos de función indicativa. La fuerza de este método indicativo de FPA es que se obtiene fácilmente una estimación aproximada del tamaño de una aplicación en muy poco tiempo..
En una aplicación con más (o menos) que una cantidad normal de entradas o salidas, uno podría necesitar cambiar los multiplicadores de 35 y 15, pero la filosofía detrás del enfoque generalmente se puede usar.
Cuándo usar qué método para el recuento de puntos de función
Un análisis detallado de puntos de función es más preciso que un análisis estimado o indicativo, pero también cuesta más tiempo y necesita especificaciones más detalladas. Depende del director del proyecto y de la fase del ciclo de vida del sistema qué método de análisis de puntos de función se utiliza.
Los resultados del análisis de puntos de función de alto nivel y el análisis de puntos de función detallado son muy cercanos. No existe una diferencia estadísticamente significativa en los resultados de ambos métodos de FPA. Es por eso que muchas organizaciones han optado por utilizar el método FPA de alto nivel de forma predeterminada, en lugar del método detallado de FPA.
En muchas aplicaciones, un análisis de puntos de función indicativo proporciona una estimación sorprendentemente buena del tamaño de la aplicación.. A menudo es relativamente fácil realizar un análisis de punto de función indicativo, porque un modelo de datos está disponible o se puede hacer con poco esfuerzo. Tenga cuidado al usar este método, porque proporciona solo una indicación aproximada del tamaño, y las desviaciones son posibles.