Итоги

Теперь, когда вы знаете, какими возможностями обладают исторические данные, пренебрегать ими в ваших оценках было бы непростительно. В следующем году, когда вы будете снова перечитывать эту главу, вы уже не должны огорченно повторять: «Как жаль, что у меня нет исторических данных!»

СОВЕТ №42

Если в настоящий момент у вас еще нет исторических данных, начните собирать их как можно скорее.

Дополнительные ресурсы

Boehm, Barry, et al. «Software Cost Estimation with Cocomo II». Reading, MA: Addison-Wesley, 2000. Контрольный список из приложения Е книги Бема поможет вам определиться с тем, что же считать «строкой кода».

Gilb, Tom. «Principles of Software Engineering Management». Wokingham, England: Addison-Wesley, 1988. В разделе 7.14 книги Гилба описано уточнение оценок на базе проектных данных. Описание процесса эволюционной выдачи основано на предположении об организации в проектах обратной связи, используемой при оценке, планировании и управлении и в конечной счете обеспечивающей само- коррекцию проекта.

Grady, Robert В. and Deborah L. Caswell. «Software Metrics: Establishing a Com- pany-Wide Program». Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1987. В этой и следующей книгах Грэйди рассказывает о том, как он организовывал программу сбора данных в Hewlett-Packard. Книга содержит много полезной, хотя и добытой нелегким трудом информации о подготовке метрических программ, а также примеры полезных данных, получаемых в конечном счете.

Grady, Robert В. «Practical Software Metrics for Project Management and Process Improvement». Englewood Cliffs, NJ: PTR Prentice Hall, 1992.

Jones, Capers. «Applied Software Management: Assuring Productivity and Quality, 2d Ed.» New York, NY: McGraw-Hill, 1997. В главе 3 приводится замечательное обсуждение источников ошибок при оценках размеров, объемов работы и качества.

Putnam, Lawrence Н. and Ware Myyers. «Five Core Metrics». New York, NY: Dorset House, 2003. В книге приведены убедительные аргументы в пользу сбора данных по пяти основным метрикам: размеру, производительности, времени, объему работы и надежности.

Веб-сайт Software Engineering Measurement and Analysis (SEMA): www.sei. cmu.edu/sema/. Сайт содержит разностороннюю информацию по формированию в организациях навыков сбора данных и их использования в оценке.