Лекции по управлению программными проектами

         

Подсчет функциональных точек, связанных с данными


Третий шаг — подсчет функциональных точек, связанных с данными. Сначала определяется сложность данных по следующим показателям:

  • DET (data element type) — неповторяемое уникальное поле данных, например, Имя Клиента — 1 DET; Адрес Клиента (индекс, страна, область, район, город, улица, дом, корпус, квартира) — 9 DET's
  • RET (record element type) — логическая группа данных, например, адрес, паспорт, телефонный номер.

Оценка количества не выровненных функциональных точек, зависит от сложности данных, которая определяется на основании матрицы сложности (Таблица 7).

Таблица 7. Матрица сложности данных

1 RET



2-5 RET

6+ RET

1-19 DET

20-50 DET

50+ DET

Low Low Average
Low Average High
Average High High

Оценка данных в не выровненных функциональных точках (UFP) подсчитывается по-разному для внутренних логических файлов (ILFs) и для внешних интерфейсных файлов (EIFs) (Таблица 8) в зависимости от их сложности.

Таблица 8. Оценка данных в не выровненных функциональных точках (UFP) для внутренних логических файлов (ILFs) и внешних интерфейсных файлов (EIFs)

Сложность данных

Количество UFP (ILF)

Количество UFP (EIF)

Low 7 5
Average 10 7
High 15 10

Для иллюстрации рассмотрим пример оценки в не выровненных функциональных точках объекта данных «Клиент» (Рисунок 39).


Рисунок 39. Пример оценки в не выровненных функциональных точках объекта данных «Клиент».

Объект «Клиент» содержит четыре логических группы данных, которые в совокупности состоят из 15 неповторяемых уникальное полей данных. Согласно матрице (Таблица 7), нам следует оценить сложность этого объекта данных, как «Low». Теперь, если оцениваемый объект относится к внутренним логическим файлам, то согласно Таблица 8 его сложность будет 7 не выровненных функциональных точек (UPF). Если же объект является внешним интерфейсным файлом, то его сложность составит 5 UPF.



Содержание раздела