In Data-Vault-2.0<\/a>-Projekten empfehlen wir, den Aufwand mithilfe einer Function-Point-Analyse (FPA) zu sch\u00e4tzen. Bei der Auswahl einer Methode zur Aufwandssch\u00e4tzung in agilen IT-Projekten stehen zahlreiche Optionen zur Verf\u00fcgung. In diesem Artikel erfahren Sie, warum die FPA eine gute Wahl ist und warum Sie die Nutzung dieser Methode f\u00fcr Ihre eigenen Data-Vault-2.0-Projekte in Betracht ziehen sollten. <\/span><\/p>\n In this article:<\/p> Die wahrscheinlich bekannteste Methode zur Aufwandssch\u00e4tzung in agilen Projekten ist Planning Poker. Im Verlauf des Prozesses<\/span> werden sogenannte Story Points verwendet, die auf der Fibonacci-Folge<\/span> (0, 0,5, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 20, 40 und 100) basieren, um den Aufwand einer bestimmten Aufgabe zu sch\u00e4tzen.<\/span> Zu Beginn des Prozesses kommt das gesamte Entwicklungsteam zusammen und jedes<\/span> Mitglied weist jeder User Story gleichzeitig die aus seiner Sicht angemessenen Story Points zu. Stimmen die Story Points \u00fcberein, steht die finale Sch\u00e4tzung fest. Kann kein Konsens erzielt werden, wird der Aufwand so lange diskutiert, bis eine Entscheidung getroffen ist.<\/span> <\/p>\n Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Technik einen hohen Aufwand verursacht, wenn entweder zu viele Aufgaben vorliegen oder das Team zu gro\u00df ist.<\/span> Es stellt sich also die Frage: Funktioniert Planning Poker f\u00fcr Data-Vault-Projekte?<\/span> Die kurze Antwort lautet: \u201eEs ergibt wenig Sinn\u201c.<\/span> Da in Data Vault 2.0 die fachlichen Anforderungen in kleine Einheiten zerlegt werden, gibt es zahlreiche Aufgaben, die alle diskutiert und bewertet werden m\u00fcssen. Zudem handelt es sich bei den Teilaufgaben in Data Vault 2.0 um standardisierte Artefakte wie Hubs, Links und Satellites. Im Prinzip stellen diese Artefakte stets denselben Aufwand dar.<\/span><\/p>\n Hier kommt die FPA ins Spiel und das ist auch der Grund, warum sie in agilen Softwareprojekten weit verbreitet ist. <\/span>Die Idee besteht darin, dass Software aus den folgenden Charakteristika besteht, welche die Function Point Types darstellen:<\/span><\/p>\n Bei der FPA zerlegen Sie die Funktionalit\u00e4t f\u00fcr eine bessere Analyse in kleinere Einheiten. Wie bereits erw\u00e4hnt, geschieht dies in Data-Vault-2.0-Projekten aufgrund der standardisierten Artefakte ohnehin schon. Aus diesem Grund eignet sich die FPA hervorragend f\u00fcr Data-Vault-Projekte. <\/span><\/p>\n Um die FPA in der Data-Vault-2.0-Methodik<\/a> gewinnbringend einzusetzen, m\u00fcssen die funktionalen Merkmale von Software \u2013 External Inputs, External Outputs, External Inquiries, Internal Logical Files und External Interface Files \u2013 an Data-Vault-Projekte angepasst werden. Die funktionalen Merkmale von Data Warehouses, die mit Data Vault aufgebaut sind, werden wie folgt definiert: <\/span><\/p>\n Bitte beachten Sie, dass auch weitere funktionale Komponenten definiert werden k\u00f6nnen, wie beispielsweise Business-Vault<\/a>-Entit\u00e4ten, Point-in-Time-Tabellen <\/a>usw. <\/span>Sobald Sie diese Komponenten definiert haben, sollten Sie eine Tabelle erstellen, die diese den Function Points zuordnet. Function Points dienen dazu, den Umfang der fachlichen Funktionalit\u00e4t zu quantifizieren, die ein Element einem Anwender bietet. Im Allgemeinen wird empfohlen, zun\u00e4chst einen Komplexit\u00e4tsfaktor hinzuzuf\u00fcgen.<\/span><\/p>\n Verwenden Sie anschlie\u00dfend die Komplexit\u00e4tsfaktoren und die zugewiesenen Function Points pro Komponente, um die gesch\u00e4tzte Stundenzahl zu berechnen, die f\u00fcr das Hinzuf\u00fcgen der jeweiligen Funktionalit\u00e4t erforderlich ist. Hier ist ein kurzes Beispiel daf\u00fcr, wie eine solche Zuordnungstabelle f\u00fcr Sie aussehen k\u00f6nnte: <\/span><\/p>\nDas gute alte Planning Poker zur Aufwandssch\u00e4tzung<\/h2>\n
Warum eignet sich die Function-Point-Analyse so gut?<\/h2>\n
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Wie Sie die FPA in Data Vault 2.0 anwenden<\/h2>\n
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\n Complexity Factor<\/b><\/td>\n Person Hours per Function Point<\/b><\/td>\n<\/tr>\n \n Easy<\/span><\/td>\n 0.1<\/span><\/td>\n<\/tr>\n \n Moderate<\/span><\/td>\n 0.2<\/span><\/td>\n<\/tr>\n \n Difficult<\/span><\/td>\n 0.7<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n