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    技術文章

    廣東農信基于軟件功能點方法的小型需求排期優化策略及模型

    點擊:時間:2021-07-20
    文 / 廣東省農村信用社聯合社銀信中心總裁助理    李海濤
    廣東省農村信用社聯合社銀信中心信息技術部高級經理    溫智民  

      伴隨著近年來新興互聯網金融行業的快速崛起,商業銀行遭受重大沖擊的同時主動尋求改變以適應全新的競爭形勢,響應客戶在金融服務方面日益增長的需求。其中,實現金融信息系統靈活快速迭代是重中之重。商業銀行軟件系統小型需求周期不定、數量眾多,給需求開發排期工作帶來巨大挑戰?;诖?,廣東農信銀信中心運用軟件功能點方法,通過大量歷史數據分析構建需求排期模型,形成以軟件功能點為基礎,以正向預測路徑為主、反向評估路徑為輔,從需求、開發到投產等各個環節全面合理化、智能化的排期優化策略。該策略在廣東農信軟件系統開發過程中得到充分實踐,并取得了良好的應用效果。

    背景

      廣東省農村信用社銀信金融服務中心(以下簡稱“銀信中心”)是廣東省聯社內設機構,承擔廣東農合機構金融信息化建設、資金清算、電子銀行、產品創新和互聯網金融平臺建設等職能。在廣東農信全面數字化轉型戰略下,廣東省聯社打造“四橫八縱”金融科技服務體系,破解科技發展服務難題。銀信中心始終奉行“讓銀行更加智慧”使命,致力于提供最佳金融科技支持和服務方案。
      目前,軟件系統日益復雜、功能更新迭代快是商業銀行面臨的共同難題。以2020年為例,銀信中心承接小型需求4000余件。由于各類小型需求復雜程度不同,開發周期也存在著巨大的差異,傳統的按序分配法對于周期短、數量種類多的小型需求并不適用。為破解成本度量和排期困局,銀信中心于2015年引入國際標準化軟件功能點分析度量方法(FPA)并進行廣泛推廣,培養了200余名具備良好軟件功能點度量素養的專業人員。經過長期實踐,FPA方法已成為廣東農信需求管理中不可缺少的一部分,有效實現軟件開發工作的優化,極大提高了生產效率,節約了生產成本。

    軟件功能點排期模型構建思路

      針對周期較長(通常為數月或一年以上)的大型項目計劃管理,各部門依據統一化、標準化FPA估測辦法開展任務分工。項目周期具有較強穩定性,不會出現短時間內頻繁變更的情況。而數量繁多且要求各異的小型需求則存在著開發周期不一致、依賴關系復雜,上線版本不一等附加條件,傳統分配方式容易導致某些處理復雜度較低的小型需求出現人員閑置狀況,或者先開發好的小型需求因等待另一個配套需求的開發而長時間處于待上線的現象?;诖?,廣東農信形成一套針對小型需求軟件功能點排期模型。
      廣東農信軟件功能點排期模型以正向預測路徑為主、反向評估路徑為輔,形成兩條內容不同、功能互補的路徑進行模型的構建,主要內容圖1所示。

    圖1    正向預測與反向評估的實施路徑

    1.正向預測
      以FPA方法為基礎,建立需求排期基準值,結合各類影響因素建立預計模型,將客觀特征、外部要求、團隊能力和其他要素分別組成各類因子構建需求工期估量模型,表1為模型參考的因子指標。接著,分析各類數值的特征并設置權重,利用該模型直接計算工期,最后通過人員評估進行分配。


    表1 決定工期的構成因素

    2.反向評估
      基于正向預測路徑構建的模型實施小型需求排期,再對制定好的工期反向計算其風險值,權衡各級風險系數后妥善安排排期。
      在排期實施后,需對計劃與實際情況進行比對,結合需求全流程基礎管理數據指標內容對計劃實施效果進行評估,主要參考指標如下。
      (1)按需求類型排期命中率
      按需求類型排期命中率=單位時間計劃投產時間與實際投產時間相符需求數量/單位時間實際投產需求總數*100%。
      (2)排期計劃偏離度
      排期計劃偏離度=單位時間內未按計劃投產的需求數/計劃投產的需求數量*100%
      (3)需求所處各環節超期率
      需求所處各環節超期率=各環節單位時間內超過設定值處理的小型需求個數/各環節單位時間內處理的小型需求個數*100%。(是否超出設定值:以各環節實際結束時間與實際開始時間之差不超過設定值,需求所處各環節設定值=階段工作量占比*功能點規模*每功能點耗時。)
    3.實施建議
      在實踐工作中,為合理安排各環節時間,使工期安排更貼合實際需要,銀信中心將小型需求根據需求優先級劃分為紅、橙、黃、藍四類,分別對應一周內投產、一月內投產、兩月內投產和無明確投產時間要求。兼顧需求優先級考量的軟件功能點排期模型的具體實施方案如下。
     圖2    需求功能點排期實施方案
     
      對于限期較為寬松的黃色需求和無明確時間要求的藍色需求,由于提交周期較長,有充分的條件進行正向預測推出預測工期,通過對系統積累的原始數據分析計算出平均生產率,根據行業標準,通過開發估算工作量得出測試估算工作量和驗收工作量,從而得出到待投產前的需求、開發、測試、驗收各階段的估算工作量。
      對于限期較為緊迫的橙色需求。按照各階段的工作量構建各類影響因子權重,制定計劃,提供給各階段人員調整資源,進行合理的排期分配。在此過程中,監控各個環節與計劃配合情況,及時反饋與改進資源不合理配置與缺失情況,并且在此需求生產周期結束后對資源配置合理性程度進行衡量評估。
      對于限期十分緊迫紅色需求。在時限緊張的條件下,各個部門不具備有條不紊地測量構建指標體系去一步步反饋調整計劃的實施條件,因而,需要通過反向評估的路徑,通過對歷史數據對相似類型的需求進行調配,同時確定其風險值作為參考數據。

    軟件功能點排期模型應用實踐

      以商戶內管系統為例,對于時限較為寬松的小型需求排期遵循正向預測策略,步驟如圖3所示。
    圖3 正向預測路徑需求排期
     
      首先,通過FPA辦法測算出需求的實際功能點,參考該系統歷史生產率中值(7.35人時/功能點),則開發總工作量為7.36天。
    表2 案例功能點估算結果

      然后,按照需求、開發、測試、驗收、投產各個工作環節的歷史積累工作量進行權重分配,并計算出各個階段預估的工作天數。
    表3    各環節工作比重分配情況

     
      最后,對需求到投產各個環節投入的工作量進行匯總,根據開發開始時間和工作量,計算計劃投產日期。詳見表4。
    表4    案例各階段需求排期匯總表

    總結

      通過運用軟件功能點方法排期模型執行小型需求排期,可以估算出比較準確的計劃投產時間。經過大量實踐證實,大部分需求實際投產時間跟計劃投產時間吻合程度較高。該模型在優化資源配置、節省人力物力、加快需求上線方面取得了顯著的成效。后續將根據需求質量指標,豐富和優化影響因子構成,進一步提升排期命中率。(以上內容轉自 金融電子化 微信公眾號。)


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