Boboev L. B., Abduraxmanova N. N. Dasturiy loyihalarni boshqarish fanidan

B va M ga qiymat berayotgan omillarning baholari subyektiv. Baholar bir odamniki boshqasidan farq qiladi, ularning kelib chiqishi va rivojlanitirilayotgan tizimga oid tajrobasiga bog‘liq tarzda.

Aniq kod o‘lchamini baholash lohida boshlang‘ich davrda qiyin chunki tugallangan dasturning o‘lchami baholash talab etilganda shakllanmagan dizayn qaroriga bog‘liq. Masalan, yuqori darajali ma‘lumot boshqaruvini talab etgan ilova yo o‘zining ma‘lumotlar boshqaruv tizimini amalga oshiri yoki tijorat malumotlar bazasi tizimidan foydalanishi mumkin. Dastlabki narxni baholashda, bajarilish talablarini yetarlicha yaxshi qondiradigan tijorat ma‘lumot bazasi bormi buni bilishingiz qiyin. Siz shuning uchun tizimgaqancha ma‘lumotni boshqaruvchi kod kiritilishini bilmaysiz.
Tizimni rivojlantirishda ishlatilgan dasturlash tili ham rivojtirilajak kodlar qatorining soniga ta‘sir etadi. Java kabi til C ishlatilgandagidan ko‘ra ko‘proq kodlar qatorini kerakligini toqazo etadi. Shunga qaramay, bu qo‘shimcha kod ko‘proq kompilyatsiya vaqtini tekshirish imkonini beradi shuning uchun yaroqlilik narxlari qisqartirilishi mumki. Qanday bu hisobga olinishi mumkin. Buning ustiga, oldingi loyihalardagi sezilarli miqdordagi kodlar qismidan qayta foydalanish mumkin va buni yodda tutish uchun o‘lcham bahosi moslashtirilishi kerak.
Algoritmli baholash modellari bir tizimni rivojlantirish uchun qancha ish talab etilishini aniqlashni tizimli usuli. Shunga qaramay, bu modellar murakkab va foydalanish qiyin. Juda ko‘p xususiyatlar va ularning qiymatini baholashda ancha noaniqlik chegaralari mavjud. Bu murakkabliklar kuchli foydalanuvchilarni ham gangitib qo‘yadi va shu sababdan algoritmli baholash modelining amaliy tadbiqi oz miqdordagi kompaniyalar bilan chegaralanib qolgan. Yana bir gangitadigan to‘siq algoritmli model o‘lchov (kalibratsiya) uchun zaruratligidir. Modeldan foydalanuvchilar o‘zlarining modellarini va xususiyat qiymatlarini shaxsiy tarixiy loyiharidan foydalanib o‘lchashi (kalibrlashi) lozim, xuddi bu mahalliy amaliyot va tajribani ko‘rsatganidek. Shunga qaramay, juda kam tashkilotlar o‘tgan loyilaridan yetarlicha modelli o‘lchashni qo‘llab quvvatlaydigan shakldagi ma‘lumotlarni yig‘ishgan. Algoritmli modeldan amaliy foydalanish, shuning uchun, model parametrlari uchun chop etilgan qiymatlar bilan boshlanishi kerak. Bular o‘zlarining tashkilotiga qanday yaqin aloqadorligini bilish modelyer uchun amaliy jihatdan imkonsiz. Agar siz algoritmik narxni baholash modelidan foydalansangiz, yagona bahodan ko‘ra baholar guruhini (eng yomon, kutilgan, eng yaxshi) rivojlantirishingiz kerak va baholash fo‘rmulasini barchasiga qo‘llashingiz kerak.

2.10- rasm. COCOMO II modelini baholash

Baholar siz rivojlantirilayotgan dastur turini yaxshi tushunganingizda, mahalliy ma‘lumotdan foydalanib modelni kalibrlaganingizda yoki dasturlash tili va qurilmalar tanlovi oldindan aniqlanganda aniq bo‘lishga moyil bo‘ladi.