Wirtschaftlichkeit von Software-Entwicklungsprojekten: Ansätze zur Verbesserung der Aufwandschätzung
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| Published: |
Wiesbaden
Gabler
1995
|
| Series: | Praxis der Wirtschaftsinformatik
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis X
Tabellenverzeichnis Xu
Abkürzungsverzeichnis XIV
1 SOFTWAREENTWICKLUNG UND ENTWICKLUNGS¬
WIRTSCHAFTLICHKEIT 1
1.1 Volks und betriebswirtschaftliche Bedeutung von Software
und entwicklungskosten 1
1.2 Betriebswirtschaftliche Konsequenzen von Aufwandschätzungen
resp. Personalkapazitätsbedarfsprognosen 3
1.3 Charakterisierung des Software Engineering aus ökonomischer
und modelltheoretischer Sicht 5
1.4 Heuristischer Bezugsrahmen 7
1.5 Zielsetzungen und Gang der Untersuchung 9
2 TERMINOLOGISCHE, STRUKTURIERENDE UND
KONZEPTIONELLE GRUNDLAGEN 23
2.1 Softwareentwicklungsprojekte und Projektgrundlagen 23
2.1.1 Prqjektcharakterisierung und Projektziele 23
2.1.2 Projektplanung und Projektplanungstechniken 24
2.1.3 Projektorganisationselemente und Projektaufbauorganisation 28
2.2 Software Development Cycle und Software Life Cycle 31
2.2.1 Phasenkonzepte und Software Life Cycle Modelle 31
2.2.2 Prototyping und iterative Softwareentwicklung 34
2.3 Klassifikationen von Hardwaresystemen und Softwaresystemen 37
2.3.1 Rechnerarten und Rechnerkategorien 37
2.3.2 Softwareproduktionsumgebungen 37
2.3.3 Kommerzielle Anwendungssoftware 39
VII
I
2.4 Produktivitätseinflußfaktoren, klassiflkationen und modeile 43
2.4.1 Programmierung und Programmiersprachen 43
2.4.2 Softwarequantität und Softwarekomplexität 46
2.4.3 Softwarequalität und Softwarequalitätssicherung 57 !
2.4.4 Projektmitarbeitereinsatz und Projektteamgröße 59
2.4.5 Koordination und Kommunikation 63
2.4.6 Dokumente und Dokumentation 64
2.4.7 Wartung und Wiederverwendung 66
2.4.8 Entwicklungsarten und Projektprofile 69
2.4.9 Entwicklungsproduktivität und Produktivitätsmessung 71
2.5 Basismethoden und komplexe Verfahren zur Personal
kapazitätsbedarfsprognose ein Überblick 76
2.6 Betriebswirtschaftliche Problemdimensionen ein Ãœberblick 85
3 PARTIALPROBLEME UND KOMPLEMENTÄRE
PROBLEMLÖSUNGSANSÄTZE 117
3.1 Prognosegenauigkeit und Prognosezeitpunkte 117
3.1.1 Prognoseabweichungen und Prognoserisiken 117
3.1.2 Selektion, Kombination und Iteration von Methoden
und Verfahren 119
3.2 Prognosegenauigkeit und personale Faktoren 125
3.2.1 Präferenzrelationen und Qualifikationen 125
3.2.2 Individual und Kollektivprognosen 130
3.3 Prognosefrühzeitigkeit, unzureichende Standardisierung und
dominierende Programmproduktorientierung 132
3.3.1 Softwarestandards und Anwendungsfrühzeitigkeit 13 2
3.3.2 Dokumentations und Kommunikationsorientierung 134
3.4 Informationsbedarf und Informationsbedarfsdeckung 137
3.4.1 Funktions und entscheidungsorientierter Informationsbedarf 138
3.4.2 Bedarfsorientierte Informationsaufbereitung 140
VIII
3.5 Projektübergreifende Funktionen und Institutionen 147
3.5.1 Software Measurement Program 147
3.5.2 Projektcontrolling, Informationsverarbeitungs Controlling
und Informationsmanagement 152
3.6 Projektdatenmodelle integrale Basiskomponenten einer
Projektdatenbank 157
3.6.1 Logisches Datenmodell nach Noth und konzeptionelle
Grundlagen der Modellerweiterung und modifikation 157
3.6.2 Modellziele, Modellprämissen und darstellung 160
4 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 191
Zeitschriftenabkürzungsverzeichnis 199
Literaturverzeichnis 200
IX
¦I
Abbildungsverzeichnis f
I
Abb. B1 01: Teufelsquadrat und weitere Konfliktquellen im Projekt J
management 24 ]
Abb. B1 02: Genereller Aufbau einer Projektplanungsmatrix 25
Abb. B1 03: Produkthierarchie 26
Abb. Bl 04: Aktivitätshierarchie 27
Abb. Bl 05: Projektorganisationselemente und Projektaufbauorganisation 30
Abb. B2 01: Wasserfallmodell 32
Abb. B2 02: Phasenstruktur und Phasenstrukturtiefe als Basis der Ist Daten ]
und Prognosedatenstruktur 33
Abb. B2 03: Spiralmodell des Softwareentwicklungsprozesses 35
Abb. B2 04: Vergleich traditioneller (a) und prototypingorientierter (b)
Vorgehensmodelle 36
Abb. B3 01: Klassifikation von Softwareentwicklungswerkzeugen 38
Abb. B3 02: Integrierte Informationssysteme 40
Abb. B4 01: Intelligenzbarriere 45
Abb. B4 02: Goal Question Metric Paradigm 46
Abb. B4 03: Analytische Systemklassifikation auf der Grundlage von
Basiselementen der Bang Metrik 52
Abb. B4 04: Schematischer Entwurf eines metrikgestützten Analysesystems 54
Abb. B4 05: Graphischer Designentwurf: Structure Chart 56
Abb. B4 06: Approximation der Personaleinsatz und Personalverteilungs¬
kurve mittels der Norden/Rayleigh Verteilung 60
Abb. B4 07: Kumulierter Projektaufwand in Stunden 61
Abb. B4 08: Relative Projektaufwandsverteilung nach Qualifikationen 62
Abb. B4 09: Projektintensität nach Qualifikationen 62
Abb. B4 10: Wiederverwendung als zentrales Element der Experience
Factory 68
Abb. B4 11: Reuse orientiertes Softwareentwicklungsmodell 69
Abb. B4 12: Produktivitätssteigerung im Softwareentwicklungsprozeß 72
Abb. B4 13: Software Engineering Measurement 74
X
Abb. B4 14: Produktivitätsmodell von Basili 75
Abb. B5 01: Produktivitätspolynom 76
Abb. B5 02: Modell zur Prognose der Programmquantität in LoC 83
Abb. B6 01: Projektabweichungen und Abweichungsursachen 89
Abb. Cl 01: Aufwand bei Systemplanung und Systementwicklung 122
Abb. Cl 02: Kombination von Methoden und Verfahren zur
Personalkapazitätsbedarfsprognose 124
Abb. C2 01: Elemente des sozialen Entscheidungsprozesses 126
Abb. C2 02: Prognosegenauigkeit im Projektverlauf 127
Abb. C2 03: Phasenspezifische Prognoseabweichungen im Projektverlauf 128
Abb. C3 01: Problemlösungszyklus 135
Abb. C4 01: Exemplarische und partielle Unternehmensaufbauorganisation 138
Abb. C4 02: Organisationsspezifische Informationsaggregation und
Informationsdisaggregation 140
Abb. C5 01: Unternehmensspezifisches Software Measurement Program 148
Abb. C5 02: Regelkreis zur Prozeßverbesserung 153
Abb. C6 01: Projektaufwand für Daten und Funktionsmodellierung 158
Abb. C6 02: Mehrdimensionaler Prozeßcharakter eines Software¬
entwicklungsprojektes 163
Abb. C6 03: Duale Controllingkonzeption 175
XI
Tabellenverzeichnis |
Tab. B3 01: Übersicht über weitere Softwareklassifikationen, Teil 1 40
Teil 2 (Fortsetzung) 41
Tab. B4 01: Programmiersprachengenerationen 43 :
Tab. B4 02: Paradoxie der LoC als Produktivitätsindikator 46
Tab. B4 03: Klassifikation von Softwaremetriken auf der Grundlage
eines Phasenschemas 48
Tab. B4 04: Language Levels and Expansion Factors from Function Points
to Source Code Statements for Selected Languages 49 :
Tab. B4 05: Empirischer Zusammenhang zwischen Projektteamgröße und
Produktivität 61
Tab. B4 06: Klassifikationen von Dokumentationsarten 65
Tab. B4 07: Übersicht über Klassifikationen von Produktivitätsarten und
Produktivitätseinflußfaktoren 71
Tab. B4 08: Komponenten der Softwaremessung innerhalb des METKIT
Projektes 73
Tab. B5 01: Methoden und Verfahrensübersicht 77
Tab. B5 02: Klassifikationen von Methoden und Verfahren zur Personal
kapazitätsbedarfsprognose, Teil 1 78
Teil 2 (Fortsetzung) 79
Tab. B6 01. Problemübersicht 86
Tab. B6 02: Zielbeziehungen zwischen den Anforderungen an Methoden
und Verfahren 88
Tab. C1 01: Übersicht über Inputparameter des COCOMO , Data Point
und Function Point Verfahrens 121
Tab. C1 02: Aufwandsprognose für Definitionsaktivitäten 122
Tab. C2 01: Beispiele funktional unterschiedlicher Arten und Ziel¬
präferenzen 126
Tab. C2 02: Projekt und phasenspezifische Prognoseabweichungen 129
Tab. C3 01: Source Statement Output Primitives 133
XII
Tab. C4 01: Disaggregierte Projektplanungsmatrix technische
Wirtschaftlichkeit 142
Tab. C4 02: Aggregierte Projektplanungsmatrix technische
Wirtschaftlichkeit 143
Tab. C4 03: Prpjektbewertungs und Entscheidungsgrundlage 145
Tab. C4 04: Prognosezusatzinformationen 146
Tab. C6 01: Logisches Datenmodell nach Noth 157
Tab. C6 02: Logisches Projektdatenmodell, Teil 1 165
Teil 2 (Fortsetzung) 167
Teil 3 (Fortsetzung) 168
Teil 4 (Fortsetzung) 170
Teil 5 (Fortsetzung) 172
Teil 6 (Fortsetzung) 174
XIII
|
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