Scientific journal
International Journal of Experimental Education
ISSN 2618–7159
ИФ РИНЦ = 0,839

Для проектирования информационных систем (ИС) в экономике в качестве инструментальных средств часто используются CASE-технологии[1]. Далеко не все разработчики ИС, использующие CASE-средства,получают ожидаемые результаты[2].

Формальные подходы определяются моделью оценки зрелости технологических процессов организации CMM (Capability Maturity Model), разработанной SEI (Software Engineering Institute), а также стандартами серии ISO. В центре внимания этих подходов находится анализ различных аспектов происходящих в организации процессов.

Для получения информации о положении и потребностях организации могут использоваться неформальные оценки и анкетирование. Ответы на вопросы могут определить те области, где автоматизация может принести эффект. Если же решение о внедрении CASE-технологии принято, то успех применения CASE-средств зависит, в том числе, и от правильного выбора их номенклатуры и количества.

Обоснованный выбор требуемого комплекта CASE-средств является сложным в связи с наличием на рынке самого широкого спектра, как функциональной номенклатуры, так и количественного состава средств каждой функциональной группы. Почти все ведущие фирмы-разработчики программного обеспечения имеют в своих линейках продуктов средства, соприкасающиеся с процессами жизненного цикла программных средств. Следовательно, оценка и выбор CASE-средств в целях обеспечения эффективного процесса разработки программной продукции является очень важной и актуальной задачей.

Модель процесса оценки и выбора [3] описывает наиболее общую ситуацию оценки и выбора, а также показывает зависимость между ними.

Процесс оценки и выбора начинается в том случае, если организация-разработчик полностью определила для себя конкретные потребности и формализовала их в виде количественных и качественных требований и установила систему их предпочтения.

Относительно качественных требований следует отметить, что это, как правило, требования к наличию свойств. В данном случае под свойством понимается некоторое качество CASE-средства, которое нельзя измерить количественно. Например, такими свойствами могут быть: возможность ввода и редактирования спецификаций требований и проектных спецификаций, возможность моделирования данных и др. В самом общем случае различные CASE-средства обладают различными множествами свойств (как правило, пересекающимися). Поэтому качественные требования никогда полностью не отобразятся в конкретном средстве (или даже в их наборе). Следовательно, имеется некоторое множество вариантов, обладающих некоторым набором требуемых свойств.

Если предварительно сформировано множество N вариантов CASE-средств, из которых предстоит сделать выбор, то каждый вариант может быть представлен как вектор, состоящий из нулей и единиц. Единица интерпретируется как наличие некоторого свойства, а ноль - его отсутствие. Тогда соотношение между общим количеством вариантов и вариантами, обладающими свойством Si (i=1,...,m) определится выражением:

  (1)

где ni - число вариантов, обладающих свойством Si.

Принимая, в качестве гипотетического варианта, вариант, который обладает всеми m свойствами, выдвигается гипотеза о том, что все варианты распределены случайным образом в пространстве свойств. Следовательно, необходимо найти варианты, которые наиболее близко расположены к гипотетическому с учетом значимости свойств по системе предпочтения фирмы-разработчика.

Для попарного сравнения каждого варианта с гипотетическим целесообразно использовать кластерную меру, показателем которой является нормированный кластер-индекс:

                                    (2)

где Аj - j-й вариант;

В - гипотетический вариант;

rji (AjB)=λi(1-pi2) при условии, что оба варианта обладают свойством Si;

rji (AjB)=λi(1-2piki) при условии, что вариант Аj не обладает свойством Si;

λI - весовой коэффициент свойства Si;

ki = 1 - pi;

Тогда коэффициент соизмеримости вариантов (количественная мера предпочтения по наличию свойств) определится по формуле:

       (3)


Очевидно, что чем выше , тем предпочтительнее вариант, т.е. тем ближе он располагается к гипотетическому при установленной системе предпочтения свойств.

Немаловажное значение имеет способ определения значимости свойств. Это связано с тем, что в проектной команде разные специалисты выполняют разные функции и, следовательно, имеют свою систему предпочтения свойств выбираемых CASE-средств. Поэтому для определения весовых коэффициентов свойств необходимо сформировать матрицу предпочтений

М=//ρij//, i=1,..., q; j=1,..., m,


где ρij - ранг (порядковый номер) j-го свойства, определенный i-м специалистом-экспертом, участвующим в выборе;

q - число специалистов-экспертов;

т - число свойств.

В качестве интегральной меры предпочтения одного свойства перед другим могут быть использованы известные коэффициенты ранговой корреляции. Для данной задачи ненормированный коэффициент ранговой корреляции будет иметь вид:

 

  (4)

 

Значение ненормированного коэффициента ранговой корреляции равное единице соответствует наивысшей значимости свойства, а нулю - соответственно, наименьшей.

Таким образом, предложенная методика оценки и выбора CASE-средств по наличию свойств обеспечивает:

  • объективную сравнительную оценку средств при заданных качественных требованиях;
  • выбор средств по критерию максимального удовлетворения качественных требований в условиях заданной системы предпочтения свойств.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Грекул В.И., Денищенко Г.Н., Коровкина Н.Л. Проектирование информационных систем. М: Интернет-университет Информационных технологий, 2005. - 299 c.
  2. Мещеряков С.В., Иванов В.М. Эффективные технологии создания информационных систем. СПб.: Политехника, 2005. - 309 c.
  3. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2002. - 343 с.