O que são pontos de função simples
Pontos de função simples (SFP) são uma técnica de estimativa de tamanho funcional de software rápida de aprender e usar. Os fundamentos do SFP estão alinhados com os pontos de função da primeira geração do IFPUG, menos precisos, mas mais rápidos para obter uma primeira estimativa. SFP são uma aproximação do IFPUG FP, tratando todas as funções de dados como média no tamanho. Esta simplificação significa que não há necessidade de conhecer todos os tipos de elementos de dados (DETs) nem os tipos de elementos de registro (RETs), ela trata todos tipos de objetos como equivalentes em tamanho e complexidade. Uma abordagem semelhante é aplicada às transações de dados; todas elas também são tratadas como equivalentes em tamanho. A combinação desses dois atalhos faz do SFP uma maneira rápida de estimar o tamanho de qualquer sistema.
ScopeMaster® automatiza o dimensionamento em SFP (bem como em pontos de função IFPUG e COSMIC).
Dimensionamento antecipado com SFP
Um dos problemas com o dimensionamento tradicional do IFPUG (embora não seja um problema para o COSMIC) é que a informação necessária para contar os pontos de função de acordo com as regras muitas vezes não está disponível na fase em que o conhecimento do tamanho é mais importante. SFP é uma técnica de dimensionamento simplificada projetada para resolver esse problema. Eles são uma abordagem simplificada para estimar os pontos de função do IFPUG. A popularidade do SFP cresceu nos últimos dois anos, especialmente nos EUA.
Os conceitos são os mesmos do IFPUG, mas a análise necessária é muito menos detalhada e muito mais rápida de executar. O dimensionamento SFP não requer o nível de detalhe necessário para uma contagem IFPUG. No entanto, o SFP é não um padrão ISO, ao contrário do IFPUG FP e COSMIC FP.
ScopeMaster faz isso por você.
O ScopeMaster analisa requisitos de software escritos ou histórias de usuários para determinar a intenção funcional e o tamanho funcional. Em seguida, ele gera estimativas de SFP para ajudá-lo a dimensionar e planejar seu empreendimento de software.
Ao determinar uma contagem de SFP, é essencial identificar corretamente os grupos de dados mantidos pelo software. Se os requisitos forem recentes ou incompletos, poderemos ter que antecipar, a partir de uma única referência a um tipo de objeto, que se pretende que sejam dados totalmente mantidos. O ScopeMaster avalia a ocorrência de cada objeto transacional como um grupo de dados legítimo.
Pontos de Função Simples – Automatizados
ScopeMaster faz o trabalho pesado.
O ScopeMaster pode analisar e dimensionar uma lista de pendências inteira de centenas ou até milhares de histórias de usuários sem esforço.
Os resultados
A partir dessas estimativas simples e automatizadas de pontos de função, você também pode identificar como refinar seus requisitos, o que, por sua vez, ajudará a melhorar a precisão de sua estimativa de tamanho.
API de análise de ponto de função simples
O ScopeMaster também disponibiliza seus resultados de análise de Pontos de Função Simples por meio da API REST. Confira a documentação aqui.
Leitura adicional: aqui está uma descrição útil de Pontos de Função Simples feita pelo pessoal do QSM. E aqui está o introdução ao SFP pelo IFPUG quem são os guardiões do método.
Pontos de Função Simples versus Alternativas
Na verdade, existem apenas duas alternativas viáveis ao SFP ao dimensionar software: são pontos de função IFPUG completos e pontos de função COSMIC.
Os pontos de função completos do IFPUG analisam mais detalhes do que o SFP, notadamente, para o IFPUG FP
- O IFPUG considera o número de atributos do item (DETS) para determinar a complexidade
- O IFPUG considera os tipos de elementos de registro dos ALIs para determinar a complexidade
- A complexidade da função (tanto dados quanto transação) impacta no tamanho funcional
A metodologia de dimensionamento COSMIC baseia-se nas ideias originais e perspicazes de Allan Albrecht e na sua criação do IFPUG. Aborda algumas das fraquezas do IFPUG nas seguintes áreas:
- COSMIC é baseado em princípios e não requer adaptação para diferentes tipos de software.
- COSMIC permite dimensionar a partir do conhecimento incompleto dos requisitos
- COSMIC tende a ter uma correlação mais elevada com o esforço do que as alternativas.
- COSMIC é mais fácil de aprender e automatizar.
