当前位置: 首页 > news >正文

精准估算如何选?功能点与故事点估算法全解析

        功能点估算法和故事点估算法的适用场景以及优劣对比,两种估算方法各有不同的适应场景,我们只需理解它们的差异做出明智的选择即可。

        功能点估算法为需求稳定的大型项目提供客观依据,助力项目成本与进度管的对控。而故事点估算法适配敏捷项目,帮助项目灵活响应需求变化。这样有助于我们优化资源分配,减少估算的偏差,提升项目的交付效率。

        因此仔细区分两者的适用场景非常重要,以下是功能点与故事点估算法适用场景及优劣势对比如下:

精准估算如何选?功能点与故事点估算法全解
精准估算如何选?功能点与故事点估算法全解

        一、功能点估算法

        功能点击估算是一种基于软件功能规模的量化估算方法,通过识别和分类用户可感知的功能组件,如输入、输出、查询、外内部逻辑文件等元素,赋予这些元素相应的权重,从而计算出功能点数量。最后结合历史数据换算成工作量,如人天、人月等。

        适用场景:

(1)适用于需求稳定明确的项目场景,能准确评估工作量。

(2)在有历史项目数据可供参考的情况下,功能点估算法能提高估算精度。

(3)企业级大型复杂的应用开发项目场景,需要统一估算标准的项目。

(4)合同与外包项目,需要客观、可审计的规模度量来定量化工作量,核算成本和管控进度。

大型复杂软件项目:项目管理平台
大型复杂软件项目:项目管理平台

        优势:

准确度较高,有国家标准支持,客观性强,减少主观判断,估算结果偏差率小;可复用性高,有成熟的国际标准,历史数据可积累。

        劣势:

复杂性较高,需要经过培训,学习成本较大。估算过程耗时长,需要进行详细的功能点技术和分析。

        二、故事点估算法

        故事点估算方法是一种相对的估算方法,通过团队共识对用户故事(复杂度、工作量、风险等)进行主观评估和估算,展示的是故事之间的相对大小,一般用抽象的数值表示,如使用斐波那契数列:1, 2, 3, 5, 8...

        适用场景:

(1)敏捷开发项目,如Scrum、Kanban 等框架,适用于需求迭代频繁,用户故事逐步细化的场景。

(2)需求易变项目,有些创新型项目需求模糊不确定,难以用具体功能量化。

(3)迭代规划,在计划会议中快速估算,预算团队下一个迭代能完成多少工作的场景。

故事点估算法
故事点估算法

        优势:

灵活高效,估算会议简短高效,无需复杂计算,能够快速适应需求变化;有助于促进团队协作于共识,此方法强调团队成员的共同参与,通过共同讨论和估算项目故事大小,估算结果易获共识。

        劣势:

主观性强,依赖团队的经验和共识,不同团队间估算差异较大,缺乏统一标准;需求通过多个迭代积累才能换算成实际时间,依赖稳定的团队。

        三、功能点估算法与故事点估算法优劣对比

功能点估算法与故事点估算法
功能点估算法与故事点估算法

        其实功能点估算法适合需求明确、周期长、严格管控成本和进度的项目,而故事点估算法则是敏捷开发的最佳实践,适用于需求迭代快、团队自主性强的项目。

        为了进一步提高估算的准确性,可以使用AI估算工具,如Co-Project智能项目管理平台的AI自动估算功能/CoCode软件成本造价工具,通过设置调整因子(软件估算时机、软件因素、开发因素)、调整功能点值(复杂度、修改类型、复用程度),多角度多层级地调整影响因子,从而通过需求一键自动估算项目规模、生成产品报价,提高项目科学估算的准确性。使用此功能能够节省15-25%的开发成本。

AI自动估算功能/CoCode软件成本造价工具
AI自动估算功能/CoCode软件成本造价工具

        在实际应用中,建议两者结合使用:在需求阶段使用功能点方法,在开发阶段结合使用故事点细化任务,对任务进行动态调整。这样既兼顾了估算的精准度,也提高了项目开发的灵活性。

http://www.dtcms.com/a/272699.html

相关文章:

  • Navicat实现MySQL数据传输与同步完整指南
  • 【Axure教程】中继器间图片的传递
  • Meta新注意力机制给 Transformer 升了级!底层架构的革命!
  • JAVA JVM对象的创建
  • 水陆联防智能升级:AI入侵检测系统守护零死角安全
  • 介绍 cnpm exec electron-packager
  • x86汇编语言入门基础(三)汇编指令篇3 位移运算
  • 【threejs】第一人称视角之八叉树碰撞检测
  • 蜻蜓I即时通讯系统重构宣言:破茧重生的技术革命-长痛不如短痛卓伊凡|麻子|果果
  • 大健康IP如何借“合规创新”抢占行业新风口|创客匠人
  • 解读 Go 中的 constraints包
  • 【TCP/IP】7. IP 路由
  • xml 知识总结: xsd,xsi:schemaLocation,xmlns,xmlns:xsi
  • SpringBoot系列—MyBatis(xml使用)
  • codeforeces Round1032 - Round 1036
  • 【node后端】搭建项目(Express+Ts+Typeorm+Mysql一步到位)
  • 深入浅出 Python Asynchronous I/O:从 asyncio 入门到实战
  • Arc Institute提出首个AIVC虚拟细胞模型STATE
  • 上海交大医学院张维拓老师赴同济医院做R语言训练营培训
  • 从Debug中学习MiniGPT4
  • 在Vue中如何对组件进行销毁在进行挂载
  • 模型训练之数据标注-Labelme的使用教程
  • 5款工具高效制作插图,PPT设计新选择!
  • 货车车架和悬架设计cad【7张】+设计说明书
  • leetcode 3440. 重新安排会议得到最多空余时间 II 中等
  • 《PyQt6-3D:开启Python 3D编程新世界 2》
  • 【TCP/IP】8. 传输层协议
  • hive小文件问题
  • 二层环路避免-STP技术
  • Linux【大数据运维】下制作Redis绿色免安装包(一)