¿Qué son los puntos de función simples?
Los puntos de función simple (SFP) son una técnica de estimación del tamaño funcional del software de rápido aprendizaje y uso. Los fundamentos de SFP están alineados con los puntos de función IFPUG de primera generación, menos precisos pero más rápidos para obtener una primera estimación. SFP son una aproximación de IFPUG FP al tratar todas las funciones de datos como promedio en tamaño. Esta simplificación significa que no es necesario conocer todos los tipos de elementos de datos (DET) ni los tipos de elementos de registro (RET), trata todos tipos de objetos como equivalentes en tamaño y complejidad. Se aplica un enfoque similar a las transacciones de datos; todas ellas también se tratan como equivalentes en tamaño. La combinación de estos dos atajos hace que SFP sea una forma rápida de estimar el tamaño de cualquier sistema.
ScopeMaster® automatiza el dimensionamiento en SFP (así como los puntos de función IFPUG y COSMIC).
Dimensionamiento temprano con SFP
Uno de los problemas con el dimensionamiento tradicional de IFPUG (aunque no es un problema para COSMIC) es que la información requerida para contar los puntos de función de acuerdo con las reglas a menudo no está disponible en la etapa en la que el conocimiento del tamaño es más importante. SFP es una técnica de dimensionamiento simplificada diseñada para abordar este problema. Son un enfoque simplificado para estimar los puntos de función IFPUG. Los SFP han ganado popularidad en los últimos dos años, especialmente en EE. UU.
Los conceptos son los mismos que los de IFPUG, pero el análisis requerido es mucho menos detallado y mucho más rápido de realizar. El dimensionamiento de SFP no requiere el nivel de detalle necesario para un recuento de IFPUG. Sin embargo, SFP es no un estándar ISO, a diferencia de IFPUG FP y COSMIC FP.
ScopeMaster lo hace por usted.
ScopeMaster analiza los requisitos de software escritos o las historias de usuarios para determinar la intención funcional y el tamaño funcional. Luego genera estimaciones de SFP para ayudarle a dimensionar y planificar su proyecto de software.
Al determinar un recuento de SFP, es esencial identificar correctamente los grupos de datos que mantiene el software. Si los requisitos son recientes o están incompletos, es posible que tengamos que anticipar a partir de una única referencia a un tipo de objeto que se pretende que sean datos completamente mantenidos. ScopeMaster evalúa la aparición de cada objeto transaccional como un grupo de datos legítimo.
Puntos de función simples: automatizados
ScopeMaster hace el trabajo pesado.
ScopeMaster puede analizar y dimensionar una acumulación completa de cientos o incluso miles de historias de usuarios sin esfuerzo.
Los resultados
A partir de estas estimaciones automatizadas de puntos de función simples, también puede detectar cómo refinar sus requisitos, lo que a su vez ayudará a mejorar la precisión de su estimación de tamaño.
API de análisis de puntos de función simple
ScopeMaster también pone a disposición los resultados del análisis de puntos de función simple a través de la API REST. Revisar la documentación aquí.
Otras lecturas: Aquí hay una descripción útil de los puntos de función simples realizada por la gente de QSM.. Y aquí está el introducción a SFP por IFPUG quienes son los guardianes del método.
Puntos de función simples frente a alternativas
En realidad, solo hay dos alternativas viables a SFP al dimensionar el software: son los puntos de función IFPUG completos y los puntos de función COSMIC.
Los puntos de función completos de IFPUG analizan con más detalle que SFP, en particular, para IFPUG FP
- IFPUG considera el número de atributos del artículo (DETS) para determinar la complejidad
- IFPUG considera los tipos de elementos de registro de ILF para determinar la complejidad
- La complejidad de la función (tanto de datos como de transacciones) impacta en el tamaño funcional
La metodología de dimensionamiento COSMIC se basa en las interesantes ideas originales de Allan Albrecht y su creación de IFPUG. Aborda algunas de las debilidades de IFPUG en las siguientes áreas:
- COSMIC se basa en principios y no requiere adaptación para diferentes tipos de software.
- COSMIC le permite dimensionar a partir de un conocimiento incompleto de los requisitos
- COSMIC tiende a tener una mayor correlación con el esfuerzo que las alternativas.
- COSMIC es más fácil de aprender y automatizar.
