基于功能点分析方法（FPA）的度量体系建设简析-创新互联

随着信息技术的发展和应用系统规模的增大，无论是系统的建设方还是承建方，都迫切需要建设组织自身的数据度量体系，以便加强项目过程控制、提高生率、降低生产成本，提升市场竞争优势。

组织要建设适合自身需要的度量体系，首先要确定度量所采用的工具和方法，其次要确定度量的要素，即要度量哪些数据，然后建设可信的度量数据库，最后根据度量的数据进行分析，持续改进过程绩效。以下通过某组织的基于功能点分析法的度量库建设实践，对建设度量体系的基本过程简述如下：

1、采用功能点分析法（FPA）

功能点分析法具有30多年的发展历史，是由IBM的工程师Allan Albrecht在1984年第一个公开发布了用于软件功能规模度量的功能点分析方法。1986年国际功能点用户组（IFPUG）成立以来，其不断增强软件功能规模度量的Albrecht方法，现已形成了功能点度量方法的国际标准，即ISO/IEC 20926《IFPUG功能规模度量方法》。该标准规定了详细功能点度量方法，其是从用户的角度识别数据功能（ILF内部逻辑文件和EIF外部接口文件）和事务功能（EI外部输入/EQ外部查询/EO外部输出），通过计算其复杂度并结合14个调整因子,得出估算的功能点数（即软件规模数据）。NESMA（荷兰软件度量协会）对功能点度量方法进行了改进，形成了国际标准ISO/IEC 24570《功能点分析应用定义和计数指南》。该标准指出，在不同的需求阶段，采用不同的估算参数，比如在产品初期阶段，需求尚未完全明确以及拆分，FPA中只计数ILF和ELF 数据文件数即可初步获得软件规模。计算规则如下：总体UFP（未调整功能点）=35xILF+15xELF；在系统需求逐步明确后，则采用估算功能点方法计算功能点。计算规则如下：总体UFP（未调整功能点）=10xILF+7xELF+4xEI+5xEO+4xEQ。北京软件造价评估技术创新联盟（以下简称“联盟”）推出的计算规则，就是基于以上两种场景下的估算功能点方法，通过相应的调整因子，计算出调整后的应用系统的功能点数。

功能点分析法（FPA）已经成为了国际标准，并得到了大多数国家的认可，该方法是一致性的标准，可以满足应用并且具有可接受的一致性准则。自2013年工信部行业标准《软件研发成本度量规范》以及北京市地方标准《信息化项目软件开发费用测算规范》发布以来，国内越来越多的软件建设方和承建方积极组织学习FPA方法，并在组织的度量体系建设中，以及项目实施中得到广泛的应用。

应用系统建设方，可采用功能点分析法，结合行业基准数据，预估出项目的造价预估值，为申报预算、项目招标或审计提供基础依据；在应用系统建设过程中，可通过收集的过程数据，对承建方进行评价和管理，及时发现问题、化解项目风险。应用系统承建方，采用功能点方法，只需要估算出项目的功能点数，结合行业基准数据或组织自己的基准数据，乘以相应的调整因子，就能获得相应的度量数据。

利用功能点分析法的好处在于，该方法是基于业务的角度，从用户的视角识别数据文件和基本流程，而不用关心技术上如何实现，利于用户理解和应用。对于组织度量的初始源数据来说，该方法具有高度的可信性。在组织度量体系建设过程中，功能点分析方法是核心能力，需要熟练掌握。

2、度量的要素

组织要对项目进行有效的管理，提高项目和组织过程绩效，就必须通过建立组织级的度量数据库来完善度量体系。功能点分析法作为各方一致性理解的方法，有利于度量数据的采集和计算，目前越来越多的组织采用该方法获得所需的度量数据。

根据软件过程改进的特点，组织进行软件度量的要素有很多，与功能点分析法相关的度量要素主要包括估算功能点数、最终功能点数、功能点偏差率、规模变更因子、缺陷密度、生产效率等数据。通过这些有效的量化数据，组织可以完善自身的软件项目度量体系，逐步形成组织的生产效率数据标准值，质量数据标准值等数据。与功能点数相关的度量要素如表1所示：

表1 度量的要素

基于功能点分析法的度量要素确定后，组织就可以完善或建设自己的度量库了。

3、建设度量数据库

组织度量数据库是多项目度量数据的集合。要建设度量数据库，组织必须通过相应的统计模板或建设度量应用系统来完成。此外，组织还要通过制度的形式规定项目组什么时候提供什么数据，通过什么方式提供，以及哪个部门进行收集、整理和验证等。度量数据的收集和管理必须由专人负责，领导重视，不能流于形式，否则收集上来的数据就是不准确的、无用的数据，达不到建设度量库的目的。

下面通过某组织的度量库建设样例做具体说明，如表2所示。除了表格中展示的度量要素外，该组织还收集了其他度量数据，如挣值分析数据、客户满意度等。

注1：表2中功能点的初始数据来源于估算功能点方法，默认项目需求已经明确，否则可按预估功能点方法进估算。

注2：对于应用系统交付后的系统维护任务，由于涉及的因素较多，相关数据需要采用改进的功能点方法度量，不在本文的讨论范围内。

表2 项目度量数据

4、 度量数据分析

组织获得了每个项目的度量数据，达到一定项目数量规模后，就形成了项目数据度量库。组织有了度量库是第一步工作，关键是如何充分利用这些数据，组织可对度量数据进行不同维度的分析，发现项目的特征和规律，辨证施策。例如，上述组织通过分析近3年的数据，发现财务管理类应用系统的平均生产效率是11.2人时/功能点、核心业务类应用系统的平均生产效率为14.6人时/功能点、办公自动化类应用系统的平均生产效率为9人时/功能点，这样在做类似项目或售后维护时，就可将该类应用的平均生产效率作为基准，结合调整后的功能点数，估算应用系统工作量。此外，经过统计分析，该组织3年内承接的应用系统的平均规模变更系数为1.2，则在估算功能点时将规模变更调整因子定为1.2。这些数据的取得，有效地指导了该组织项目的顺利开展，项目实施过程清晰，数据收集和统计准确及时。同时，利用度量库的数据分析结果，也可对个案项目的绩效进行评价，或通过过程数据的比对，及时发现问题，降低项目实施风险。在组织层面上，可以通过数据分析的结果，为持续改进组织绩效、考核项目、更新组织度量基准数据等方面提供有力的支持。

因此，基于功能点分析法（FPA）的度量体系建设，对于提升组织和项目的过程控制和管理能力是十分有效的。相信随着信息技术的发展、国家标准的发布，以及功能点分析方法的不断完善，越来越多的组织必然会通过认识、学习和利用功能点分析法，打造组织自身的度量数据库，建设高效的度量体系。（本文版权归北京软件造价评估技术创新联盟所有，转载需标明出处）

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