Genauigkeit von Aufwandsschätzungen in Reengineering-Projekten – Erfahrungen aus einer Sprachumstellung von Assembler nach COBOL

Abstract

Die Schätzung des Aufwands für die Erstellung oder die Überarbeitung von grossen Softwaresystemen stellt immer noch ein beträchtliches Risiko dar. Dieses verschärft sich noch weiter, wenn wie im vorliegenden Fall das Projekt auf Festpreisbasis, d.h. ohne Möglichkeit zu Budgetnachforderungen während des Projekts selbst, abzuwickeln ist. Dieser Beitrag beschreibt die Erfahrungen mit der Schätzung und vor allem der Nutzung der detailliert ermittelten Produktivitätsmasse in einem grossen Konversionsprojekt, bei dem 350 Assembler-Programme aus dem Wertpapierbereich einer Bankorgansiation mit unveränderter Funktionalität nach COBOL zu konvertieren waren. Dabei wurden während des Projekts die bereits vorliegenden Produktivitätszahlen genutzt, um neben einer weiteren Optimierung der Verfahren und Abläufe auch die Schätzung bez. der noch zu bearbeitenden Arbeitspakete weiter zu verbessern. Es hat sich auch in diesem Projekt gezeigt, dass auch einfachere Schätzansätze tragen, wenn sie denn auf den Erfahrungen der eigenen Projektorganisation basieren. Allgemeine algorithmische Ansätze sind zwar als grober Anhaltspunkt brauchbar, ersetzen aber nicht die eigenen Zahlenbasen. Diese in jedem Projekt immer wieder konsequent und detailliert zu ermitteln, bleibt die vorrangige Aufgabe zur Unterstützung der Schätzung weiterer Projekte.

Abstract

The effort estimation for the development or major renovations of large software systems is still a risky business. It is even more risky if projects have to be delivered on a fixed-price basis as in the current case where no additional claim for budgets is permitted. This article presents the experiences with effort estimations and the usage of detailed productivity measures in the context of a large reengineering project, which had the goal to convert approx. 350 Assembler programs into functionally equivalent COBOL programs. Throughout the project, a set of detailed measures have been applied to monitor the performance of the tools and processes on one side and to calibrate the effort estimation for the remaining working packages on the other. The procedures used throughout this project demonstrate that also simpler estimation approaches can be successful if they are based on productivity histories of one’s own project organisation. General algorithmic approaches can be used to produce a good rough estimate, but they have not proven ripe enough to deliver more precise results in this project. The resolute and detailed collection of productivity data of one’s own organisation still provides the safest basis for future estimations.