Determinare il costo di sviluppo di un software è un'operazione complessa, che va ben oltre la semplice somma delle ore di lavoro dei programmatori. Infatti, influiscono numerosi fattori, dalla complessità del progetto alla tecnologia utilizzata, passando per l'esperienza del team e le eventuali necessità di infrastrutture. Uno dei metodi più consolidati per stimare il costo, prima ancora di iniziare la programmazione vera e propria, si basa sui Function Points (FP). Ma cosa sono esattamente e come si calcolano?
I Function Points: Un approccio basato sulla funzionalità
A differenza di metodi che si concentrano sul codice (linee di codice, ad esempio), i Function Points si focalizzano sulla funzionalità offerta dal software al cliente. Si tratta di un'unità di misura astratta, che rappresenta la quantità di lavoro necessaria per sviluppare una specifica funzionalità, indipendentemente dalla tecnologia utilizzata. Questo approccio presenta diversi vantaggi:
Indipendenza dalla tecnologia: Che si tratti di Java, Python o C++, il calcolo dei Function Points rimane sostanzialmente lo stesso. Questo permette di confrontare progetti sviluppati con tecnologie diverse, cosa impossibile se si utilizzano metriche basate sul codice.
Focus sulla funzionalità: L'attenzione si sposta dalla complessità tecnica alla reale utilità del software per l'utente. Questo aiuta a mantenere l'attenzione sulle esigenze del cliente e a evitare di perdersi in dettagli tecnici che potrebbero non avere un impatto significativo sulla funzionalità finale.
Stima precoce: Il calcolo dei Function Points può essere effettuato nelle fasi iniziali del progetto, quando la specifica è ancora in fase di definizione. Questo permette di ottenere una stima del costo e dei tempi di sviluppo molto prima di iniziare la codifica, facilitando la pianificazione e la gestione del progetto.
Come si calcolano i Function Points: Un'analisi dettagliata
Il calcolo dei Function Points è un processo iterativo che richiede una comprensione approfondita dei requisiti del software. Si basa sull'identificazione e sulla quantificazione di cinque elementi principali:
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File di dati esterni (External Input Files - EIF): Questi sono i dati in ingresso al sistema provenienti da fonti esterne, come file, database o dispositivi. Per ogni file, si valuta la complessità considerando il numero di dati in ingresso e la loro struttura. Un file semplice, con pochi dati strutturati in modo elementare, avrà un peso inferiore rispetto a un file complesso con molti dati interrelati.
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File di dati interni (Internal Logical Files - ILF): Questi sono i dati memorizzati all'interno del sistema. Anche in questo caso, la complessità viene valutata in base alla struttura e al numero di dati. Un database relazionale complesso avrà un peso maggiore rispetto a un semplice file di testo.
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File di dati esterni (External Output Files - EOF): Questi sono i dati in uscita dal sistema destinati a fonti esterne. La complessità viene valutata considerando la quantità e la struttura dei dati in uscita.
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Interfacce esterne (External Inquiries - EQ): Queste sono le richieste di informazioni al sistema che restituiscono dati all'utente o ad altri sistemi. La complessità dipende dalla complessità della richiesta e dei dati restituiti. Una semplice ricerca di un dato avrà un peso inferiore rispetto a una query complessa che richiede elaborazioni interne.
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Processi interni (Internal Logical Files - ILF): Questo elemento rappresenta la complessità logica dei processi interni del sistema. Ogni processo che trasforma i dati in ingresso in dati in uscita, eseguendo elaborazioni e logiche complesse, incrementa il valore dei FP.
Per ciascun elemento, si assegna un punteggio in base alla sua complessità (basso, medio, alto). Questi punteggi vengono poi sommati per ottenere il numero totale di Function Points. Esistono diverse metodologie per assegnare i punteggi, ma tutte seguono un principio simile: una maggiore complessità si traduce in un maggiore numero di Function Points.
Dal numero di Function Points al costo: Il ruolo degli indicatori di produttività
Ottenuto il numero di Function Points, non abbiamo ancora il costo del progetto. A questo punto, entra in gioco un parametro cruciale: l'indicatore di produttività, espresso solitamente in Function Points per persona-mese (FP/PM). Questo indicatore rappresenta la quantità di Function Points che un programmatore esperto riesce a sviluppare in un mese di lavoro.
L'indicatore di produttività varia a seconda di diversi fattori: la tecnologia utilizzata, l'esperienza del team, la complessità del progetto e l'ambiente di sviluppo. Per ottenere una stima realistica, è necessario basarsi su dati storici o su studi di benchmark. Una volta definito l'indicatore di produttività, si può calcolare il tempo di sviluppo necessario e, di conseguenza, il costo del progetto.
Limiti e considerazioni finali
Nonostante la sua utilità, il metodo dei Function Points presenta alcuni limiti. La stima del costo è fortemente dipendente dall'accuratezza del calcolo dei Function Points e dalla validità dell'indicatore di produttività. Inoltre, il metodo non tiene conto di aspetti come la gestione del progetto, il testing e la documentazione, che possono influenzare significativamente il costo totale. Infine, la stima dei FP richiede una buona conoscenza dei requisiti del software e una certa esperienza nell'applicazione del metodo.
In conclusione, i Function Points offrono un metodo robusto e relativamente indipendente dalla tecnologia per stimare il costo di sviluppo del software. Se applicato correttamente, con una buona comprensione dei requisiti e un'adeguata calibrazione dell'indicatore di produttività, può rappresentare uno strumento prezioso per la pianificazione e la gestione dei progetti software. Tuttavia, è importante ricordare che si tratta solo di una stima, e che altri fattori possono influenzare il costo finale. L'utilizzo dei Function Points dovrebbe quindi essere integrato con altre tecniche di stima del costo, per ottenere una valutazione più completa e accurata.
