I en organisation som är verksam inom bancassurance-sektorn identifierade vi en lågrisk IT-delportfölj på 84 IT-projekt med sammanlagt 16 500 funktionspunkter, varje projekt varierande i storlek och varaktighet, för vilka vi kunde kvantifiera dess krav volatilitet. Denna representativa portfölj härrör från en mycket större portfölj av IT-projekt. Vi beräknade volatiliteten från funktionspunktsräkningar som var tillgängliga för oss. Dessa siffror aggregerades i ett riktmärke för krav på volatilitet. Vi fann att de maximala kraven på volatilitet beror på storlek och varaktighet, vilket vederlägger för närvarande kända industrigenomsnitt. Till exempel betraktas en månatlig tillväxttakt på 5% som en kritisk felfaktor, men i vår lågriskportfölj hittade vi mer än 21% av framgångsrika projekt med en volatilitet större än 5%. Vi föreslog en matematisk modell med hänsyn till storlek och varaktighet som ger en maximal hälsosam volatilitetsgrad som är mer i linje med verkligheten för IT-portföljer med låg risk. Utifrån modellen föreslog vi en toleransfaktor som uttrycker maximal volatilitetstolerans för ett projekt eller en portfölj. För en portfölj med låg risk är den empiriskt fastställda toleransen uppenbarligen godtagbar, och värden som överskrider denna tolerans används för att utlösa IT-beslutsfattare. Vi härledde två volatilitetskvoter från denna modell, π-förhållandet och ρ-förhållandet. Dessa nyckeltal uttrycker hur nära ett projekts volatilitet har närmat sig riskzonen när kravens volatilitet når en kritisk felfrekvens. Volatilitetsdata från en statlig IT-portfölj lades till vårt bancassurance-riktmärke och avslöjade omedelbart ett problematiskt projekt, vilket bekräftades av dess faktiska misslyckande. När funktionspunkter är mindre vanliga, t.ex. I den inbyggda industrin använde vi dagliga mått för källkodsstorlek och illustrerade hur man styr volatiliteten hos en programvaruproduktlinje hos en maskinvarutillverkare. Med de tre real-world portföljerna illustrerade vi att våra resultat tjänar syftet med ett system för tidig varning för projekt som kommer att misslyckas på grund av överdriven volatilitet. Dessutom utvecklade vi väsentliga krav volatilitetsmått som hör hemma på en it-styrning instrumentpanel och presenterade en sådan volatilitet instrumentpanel.
Forskare föreslog en matematisk modell för att identifiera kraven volatilitet; de fann att den maximala förändringsgraden beror på källkod storlek och varaktighet av kraven volatilitet, där volatiliteten beräknas från funktionspunkter och rader av källkod i programvaran produkt REF.
Quantifying Requirements Volatility Effects
{'venue': 'Sci. Comput. Program.', 'journal': 'Sci. Comput. Program.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}