Página 2

MÉTODOS DE MÉTRICAS DEL SOFTWARE ORIENTADAS A PUNTOS DE FUNCIÓN
UTILIZADOS ACTUALMENTE EN EL MUNDO

  
 

1. MÉTODOS DE ANÁLISIS DE PUNTOS DE FUNCIÓN

1.1 Método de análisis de puntos de función IFPUG

Fue creado por el IFPUG 39, hoy en día esta organización se preocupa de todos los aspectos de la medición de software: productividad, calidad, complejidad, e incluso implicancias sicológicas. Un comité de este grupo se ha dedicado a estandarizar la contabilización de puntos de función, resolver la variación terminológica y en general despejar las dudas e inconsistencias que se generan a medida que la técnica es usada.

El objetivo principal de este método es medir el software cuantificando la funcionalidad que suministra al usuario basándose principalmente en el diseño lógico. Bajo esa perspectiva, los resultados que se quieren obtener del análisis de los Puntos de Función son:

  • Medir la funcionalidad que el usuario requiere y recibe.
  • Medir el desarrollo y el mantenimiento del software independientemente del de la tecnología utilizada para su implementación.

Es importante resaltar que el proceso de contar los Puntos Función deberá ser lo suficientemente simple para minimizar el sobre-esfuerzo necesario del proceso de medir.

Dentro de IFPUG, se resaltan ciertos parámetros de medición llamados elementos de función y que se clasifican dentro del rango de puntos de función sin ajustar (PFSA), que serán descritos brevemente a continuación:

1.1.1 Entradas: procesos que hacen llegar datos a la aplicación desde el exterior (un usuario u otra aplicación).

1.1.2 Salidas: aquellos procesos que hacen llegar datos desde la aplicación hacia el exterior (un usuario o a otra aplicación).

1.1.3 Consultas: procesos que están formados por una combinación de entradas y salidas, produciendo una búsqueda hacia los datos.

1.1.4 Ficheros lógicos internos: grupo de datos relacionados, tal como los percibe el usuario y que son mantenidos por la aplicación.

1.1.5 Ficheros de interfaz externos: datos relacionados, referenciados por la aplicación y que son mantenidos por otra aplicación.

  

A cada uno de los factores anteriormente dichos se les asigna un peso de acuerdo a su nivel de complejidad, el cual será multiplicado por la cantidad de los factores diferenciando cada uno de ellos.

Otro factor importante son los factores de ajuste que se califican de acuerdo a una ponderación cualitativa que se mostrará a continuación:

VALOR
SIGNIFICADO DEL VALOR
0 Sin Influencia, factor no presente
1 Influencia Insignificante, muy baja
2 Influencia moderada o baja
3 Influencia media, normal
4 Influencia alta, significativa
5 Influencia muy alta, esencial

Tabla 2. Significado del Valor de Complejidad

Los factores de ajuste para este método son 14 y de una u otra manera se pueden determinar como elementos percibidos dentro de la observación del analista o auditor:

#
FACTOR DE COMPLEJIDAD
VALOR
(0-5)
1 Comunicación de datos  
2 Proceso distribuido  
3 Rendimiento  
4 Configuración operacional compartida  
5 Tasa de transacciones  
6 Entrada de datos On-Line  
7 Eficiencia para el usuario final  
8 Actualizaciones On-Line  
9 Lógica de proceso interno compleja  
10 Reusabilidad del código  
11 Contempla conversión e instalación  
12 Facilidad de operación  
13 Instalaciones múltiples  
14 Facilidad de cambios  
Factor de complejidad total (FCT)

Tabla 3. Factores de Complejidad (FC)
método IFPUG

  
 
 
1 2 3 4 5 6 7 8
 
 
  39. International Function Points User Group, nace en 1986 con la inquietud de muchas compañías
(algunas clientes de IBM) que usaban fuertemente los puntos de función; este grupo lleva la inquietud de
difundir el uso de la técnica y los datos derivados de estudios con ella.