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【摘要】 大数据技术在近年不断快速发展，由于其不同于一般业务系统软件的个性化特点，在数据采集、处理、分发、分析以及呈现等关键步骤上和传统业务系统有较大差异。因此在对大数据项目进行成本度量时，需在通用的成本度量方法上，定制设计针对性的补充规则，从而指导大数据项目的成本度量实践。
【关键词】 大数据 软件 成本 功能点 度量
一、大数据项目成本度量
2018年国家发布了国家标准《软件工程 软件开发成本度量规范》。但由于大数据项目的开发与传统流程型项目的开发有较大区别，因此在使用国家标准进行软件成本度量的过程中，遇到较多的问题。广东电网针对大数据历史项目数据的造价特点进行分析，在国家标准的基础上对度量方法进行研究，致力于研究出适合大数据项目的度量方法。
二、数据项目成本度量规则
本文对收集到的真实发生的大数据历史项目数据进行分析研究，开发费用基于软件开发成本度量规范中推荐的NESMA功能点方法，设计出更清晰、更易操作的大数据项目成本度量规则，实施费用则基于实践经验，总结分析后得出。设计出具体的度量规则如下。
2.1数据预处理
大数据项目其中一个特点是数据源的多样性，可以包含各种类型各种版本的数据库、文本文件、网页、日志，甚至包含图片、视频信息，也可能包括传感器、软硬件接口等信息来源。为确保后续工作能够有一个高质量的数据集，在数据采集时往往会进行必要的预处理。针对数据预处理的相关成本度量规则如下：
开发费：由于预处理工作本身涉及格式转换、协议解析、图形识别等计算过程，因此这些功能应该识别为外部输出EO;每一个預处理场景识别一个外部输出，而不可依据抓取数据的字段进行识别;从结构化数据中获取数据，如从数据库、确定格式的excel、列表文件中获取数据，不认可预处理功能项;针对一个数据源的同一数据对象，如存在多处需要进行预处理的信息，仅识别一次外部输出;针对文本、网页数据预处理调整因子取值1.2;针对图形、音频、视频预处理调整因子取值1.3。
实施费：预处理的相关数据文件每增加一个，增加0.5人天工作量;预处理的数据数量级在1000万条以下时，按每百万行数据0.1人天实施工作量计算;预处理的数据数量级在1000-5000万条数据是，按百万行数据0.05人天实施工作量计算;预处理的数据数量级在5000万条以上时，按百万行数据0.025人天实施工作量计算;如预处理与数据采集同时进行，不单独计算处理预处理的工作量，在数据采集时进行计算。
2.2数据采集
数据采集时如属于使用非实时方式进行采集，往往使用ETL工具或程序脚本定期采集数据。而流式采集主要用在实时处理的业务场景，数据采集后就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景作对应处理，之后再写入到对应的数据存储中。针对数据采集的相关成本度量规则如下：
开发费：采集数据应识别为外部输入EI;针对不同的数据对象来确定外部输入;从不同的数据源头，采集到相同的数据对象，如果数据源头的数据格式相同，则不重复识别外部输入;若不相同，则识别为不同的外部输入;使用工具，通过配置方式进行数据采集时，调整因子取0.5;使用程序脚本进行数据采集时，调整因子取0.8。
实施费：采集的数据文件每增加一个，增加0.5人天工作量;采集的数据数量级在1000万条以下时，按每百万行数据0.1人天实施工作量计算;采集的数据数量级在1000-5000万条数据是，按百万行数据0.05人天实施工作量计算;采集的数据数量级在5000万条以上时，按百万行数据0.025人天实施工作量计算;如预处理与数据采集同时进行，不单独计算处理预处理工作量，在数据采集时进行计算;流式采集数据实时处理完成，不计算额外采集所产生工作量。
2.3数据处理
常见的数据处理包括对数据存储的常规管理，以及数据清洗、数据归集、数据转换、数据规约等过程。 针对数据处理的相关成本度量规则如下：
开发费：用于记录数据对象的文件信息，如元数据、数据源头等文件应识别为内部逻辑文件ILF;针对数据对象记录文件的新增、删除、修改等改变记录信息的功能应识别为外部输入EI;针对数据对象记录的查询应识别为外部输出EO;针对数据对象或元数据的详情查看应识别为外部查询EQ;数据的清洗过程，包括缺省值、错误值检测、去重、不一致检查等，应识别为外部输入EI;数据归集的各类方法，包括同名异义、异名同义、单位不统一、容易属性识别等，应识别为外部输入EI;对同一数据对象的多种方法处理，不应识别多个外部输入EI。
实施费：需要处理的数据文件每增加一个，增加0.5人天工作量;处理的数据数量级在1000万条以下时，按每百万行数据0.1人天实施工作量计算;处理的数据数量级在1000-5000万条数据是，按百万行数据0.05人天实施工作量计算;处理的数据数量级在5000万条以上时，按百万行数据0.025人天实施工作量计算;实施费用，不可因为分成多次处理，重复多次计费。
2.4数据分发
数据分发主要指数据通过网络传递到不同节点的过程。针对数据分发的相关成本度量规则如下：
开发费：为完成数据分发目的，专门创建的对外发送文件可以识别为内部逻辑文件ILF;为完成数据分发目的，专门开发的程序接口可以识别为EO;通过ETL工具完成数据的分发，识别为EO，调整因子取0.5;如果是用开放数据权限，让获取方直接使用数据对象，则在当前应用的角度无需对功能点进行计数，而是应在主动获取的应用角度计数相关开发功能。 实施费：分发的数据目的地每增加一处，增加0.5人天工作量;分发的数据数量级在1000万条以下时，按每百万行数据0.1人天实施工作量计算;分发的数据数量级在1000-5000万条数据是，按百万行数据0.05人天实施工作量计算;分发的数据数量级在5000万条以上时，按百万行数据0.025人天实施工作量计算。
2.5数据分析挖掘
数据分析挖掘是大数据应用体系中的关键支撑环节，是指从大数据中发现潜在未知的信息和模型的分析计算过程。针对数据分析挖掘的相关成本度量规则如下：
开发费：分析建立的模型记录信息，识别为内部逻辑文件ILF;各类数据分析挖掘算法，包括决策树分类、K均值聚类、支持向量机分类等算法，使用到每一种算法可以识别为一个外部输出EO;多个数据对象进行同一个算法分析，不可重复填报算法分析EO。
实施费：数据分析属于计算机进行的工作，程序调试好后，无需人工参与，不额外计算实施费。
2.6数据呈现
数据呈现类工作，以获取并处理好的大数据为基础，通过智能报表、专题报告、BI展示、平台接口等方式展示应用数据。针对数据呈现的相关成本度量规则如下：
开发费：各类智能报表、专题报告、BI展示、平台接口等均应该识别为外部输出EO;针对多个数据对象进行同类的数据呈现，不可重复填报外部输出EO。
实施费：针对呈现的顶层功能如何使用展开的操作培训，可根据系统大小及培训网点数量，按每次培训0.5`2人天计算实施工作量。
三、验证结果
基于以上规则的设计，选取本单位3个已发生的大数据历史项目进行验证。按照原规则（国家标准《软件工程 软件开发成本度量规范》）以及按照新规则（本文新设计的度量规则）评估出的工作量统计，与历史项目的实际工作量进行比对分析（表1），单位均为人日。
可以看出，按原规则进行评估，其偏差率在-35%～-20%左右。按照本文设计的规则进行评估，更接近实际工作量的数值，偏差率优化为-5%～5%。依据验证结果可得，本文设计的方法与原规则相比，优化了现有大数据项目成本度量的评估结果，更好地实现大数据项目的项目管理，提升管理的准确性。
四、结语
本文以《软件工程 软件开发成本度量规范》为基础，结合大数据项目特点，设计了大数据项目各主要过程的开发费用、实施费用度量规则，提升了大数据项目成本度量的准确性和有效性，使大数据项目成本度量结果更加符合实际需求。
参 考 文 献
[1]王元卓， 靳小龙， 程学旗. 网络大数据：现状与展望[J]. 计算机学报， 2013（06）：3-16.
[2]程学旗，靳小龙，王元卓等. 大数据系统和分析技术综述[J]. 软件学报，2014，25（9）：1889-1908.
[3]GB/T 36964-2018.软件过程 软件开发成本度量规范[S].北京：中国标准出版社.2018.
[4]中国电子技术标准化研究院.2020年中国软件行业基准数据[R].北京，2020.
[5]李华北. 软件成本度量及造价分析[M]. 电子工业出版社，2018.
[6]张旸旸.软件成本度量国家标准实施指南：理论.方法与实践[M].电子工业出版社，2020.
黄小强（1988.06），男，汉族，广东广州，硕士，广东电网有限责任公司，数字化部主管，高级工程师，研究方向：数字化项目造价管理。
吴小庆（1977.06），男，汉族，广东广州，硕士，广州赛宝认证中心服务有限公司，软件质量部主任，高级工程师，研究方向：信息化领域成本造价评估、软件研发成本度量标准等。
韩珊（1991.05），女，漢族，广东广州，硕士，广州赛宝认证中心服务有限公司，软件质量部技术经理，研究方向：信息化领域成本造价评估。
【关键词】 大数据 软件 成本 功能点 度量
一、大数据项目成本度量
2018年国家发布了国家标准《软件工程 软件开发成本度量规范》。但由于大数据项目的开发与传统流程型项目的开发有较大区别，因此在使用国家标准进行软件成本度量的过程中，遇到较多的问题。广东电网针对大数据历史项目数据的造价特点进行分析，在国家标准的基础上对度量方法进行研究，致力于研究出适合大数据项目的度量方法。
二、数据项目成本度量规则
本文对收集到的真实发生的大数据历史项目数据进行分析研究，开发费用基于软件开发成本度量规范中推荐的NESMA功能点方法，设计出更清晰、更易操作的大数据项目成本度量规则，实施费用则基于实践经验，总结分析后得出。设计出具体的度量规则如下。
2.1数据预处理
大数据项目其中一个特点是数据源的多样性，可以包含各种类型各种版本的数据库、文本文件、网页、日志，甚至包含图片、视频信息，也可能包括传感器、软硬件接口等信息来源。为确保后续工作能够有一个高质量的数据集，在数据采集时往往会进行必要的预处理。针对数据预处理的相关成本度量规则如下：
开发费：由于预处理工作本身涉及格式转换、协议解析、图形识别等计算过程，因此这些功能应该识别为外部输出EO;每一个預处理场景识别一个外部输出，而不可依据抓取数据的字段进行识别;从结构化数据中获取数据，如从数据库、确定格式的excel、列表文件中获取数据，不认可预处理功能项;针对一个数据源的同一数据对象，如存在多处需要进行预处理的信息，仅识别一次外部输出;针对文本、网页数据预处理调整因子取值1.2;针对图形、音频、视频预处理调整因子取值1.3。
实施费：预处理的相关数据文件每增加一个，增加0.5人天工作量;预处理的数据数量级在1000万条以下时，按每百万行数据0.1人天实施工作量计算;预处理的数据数量级在1000-5000万条数据是，按百万行数据0.05人天实施工作量计算;预处理的数据数量级在5000万条以上时，按百万行数据0.025人天实施工作量计算;如预处理与数据采集同时进行，不单独计算处理预处理的工作量，在数据采集时进行计算。
2.2数据采集
数据采集时如属于使用非实时方式进行采集，往往使用ETL工具或程序脚本定期采集数据。而流式采集主要用在实时处理的业务场景，数据采集后就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景作对应处理，之后再写入到对应的数据存储中。针对数据采集的相关成本度量规则如下：
开发费：采集数据应识别为外部输入EI;针对不同的数据对象来确定外部输入;从不同的数据源头，采集到相同的数据对象，如果数据源头的数据格式相同，则不重复识别外部输入;若不相同，则识别为不同的外部输入;使用工具，通过配置方式进行数据采集时，调整因子取0.5;使用程序脚本进行数据采集时，调整因子取0.8。
实施费：采集的数据文件每增加一个，增加0.5人天工作量;采集的数据数量级在1000万条以下时，按每百万行数据0.1人天实施工作量计算;采集的数据数量级在1000-5000万条数据是，按百万行数据0.05人天实施工作量计算;采集的数据数量级在5000万条以上时，按百万行数据0.025人天实施工作量计算;如预处理与数据采集同时进行，不单独计算处理预处理工作量，在数据采集时进行计算;流式采集数据实时处理完成，不计算额外采集所产生工作量。
2.3数据处理
常见的数据处理包括对数据存储的常规管理，以及数据清洗、数据归集、数据转换、数据规约等过程。 针对数据处理的相关成本度量规则如下：
开发费：用于记录数据对象的文件信息，如元数据、数据源头等文件应识别为内部逻辑文件ILF;针对数据对象记录文件的新增、删除、修改等改变记录信息的功能应识别为外部输入EI;针对数据对象记录的查询应识别为外部输出EO;针对数据对象或元数据的详情查看应识别为外部查询EQ;数据的清洗过程，包括缺省值、错误值检测、去重、不一致检查等，应识别为外部输入EI;数据归集的各类方法，包括同名异义、异名同义、单位不统一、容易属性识别等，应识别为外部输入EI;对同一数据对象的多种方法处理，不应识别多个外部输入EI。
实施费：需要处理的数据文件每增加一个，增加0.5人天工作量;处理的数据数量级在1000万条以下时，按每百万行数据0.1人天实施工作量计算;处理的数据数量级在1000-5000万条数据是，按百万行数据0.05人天实施工作量计算;处理的数据数量级在5000万条以上时，按百万行数据0.025人天实施工作量计算;实施费用，不可因为分成多次处理，重复多次计费。
2.4数据分发
数据分发主要指数据通过网络传递到不同节点的过程。针对数据分发的相关成本度量规则如下：
开发费：为完成数据分发目的，专门创建的对外发送文件可以识别为内部逻辑文件ILF;为完成数据分发目的，专门开发的程序接口可以识别为EO;通过ETL工具完成数据的分发，识别为EO，调整因子取0.5;如果是用开放数据权限，让获取方直接使用数据对象，则在当前应用的角度无需对功能点进行计数，而是应在主动获取的应用角度计数相关开发功能。 实施费：分发的数据目的地每增加一处，增加0.5人天工作量;分发的数据数量级在1000万条以下时，按每百万行数据0.1人天实施工作量计算;分发的数据数量级在1000-5000万条数据是，按百万行数据0.05人天实施工作量计算;分发的数据数量级在5000万条以上时，按百万行数据0.025人天实施工作量计算。
2.5数据分析挖掘
数据分析挖掘是大数据应用体系中的关键支撑环节，是指从大数据中发现潜在未知的信息和模型的分析计算过程。针对数据分析挖掘的相关成本度量规则如下：
开发费：分析建立的模型记录信息，识别为内部逻辑文件ILF;各类数据分析挖掘算法，包括决策树分类、K均值聚类、支持向量机分类等算法，使用到每一种算法可以识别为一个外部输出EO;多个数据对象进行同一个算法分析，不可重复填报算法分析EO。
实施费：数据分析属于计算机进行的工作，程序调试好后，无需人工参与，不额外计算实施费。
2.6数据呈现
数据呈现类工作，以获取并处理好的大数据为基础，通过智能报表、专题报告、BI展示、平台接口等方式展示应用数据。针对数据呈现的相关成本度量规则如下：
开发费：各类智能报表、专题报告、BI展示、平台接口等均应该识别为外部输出EO;针对多个数据对象进行同类的数据呈现，不可重复填报外部输出EO。
实施费：针对呈现的顶层功能如何使用展开的操作培训，可根据系统大小及培训网点数量，按每次培训0.5`2人天计算实施工作量。
三、验证结果
基于以上规则的设计，选取本单位3个已发生的大数据历史项目进行验证。按照原规则（国家标准《软件工程 软件开发成本度量规范》）以及按照新规则（本文新设计的度量规则）评估出的工作量统计，与历史项目的实际工作量进行比对分析（表1），单位均为人日。
可以看出，按原规则进行评估，其偏差率在-35%～-20%左右。按照本文设计的规则进行评估，更接近实际工作量的数值，偏差率优化为-5%～5%。依据验证结果可得，本文设计的方法与原规则相比，优化了现有大数据项目成本度量的评估结果，更好地实现大数据项目的项目管理，提升管理的准确性。
四、结语
本文以《软件工程 软件开发成本度量规范》为基础，结合大数据项目特点，设计了大数据项目各主要过程的开发费用、实施费用度量规则，提升了大数据项目成本度量的准确性和有效性，使大数据项目成本度量结果更加符合实际需求。
参 考 文 献
[1]王元卓， 靳小龙， 程学旗. 网络大数据：现状与展望[J]. 计算机学报， 2013（06）：3-16.
[2]程学旗，靳小龙，王元卓等. 大数据系统和分析技术综述[J]. 软件学报，2014，25（9）：1889-1908.
[3]GB/T 36964-2018.软件过程 软件开发成本度量规范[S].北京：中国标准出版社.2018.
[4]中国电子技术标准化研究院.2020年中国软件行业基准数据[R].北京，2020.
[5]李华北. 软件成本度量及造价分析[M]. 电子工业出版社，2018.
[6]张旸旸.软件成本度量国家标准实施指南：理论.方法与实践[M].电子工业出版社，2020.
黄小强（1988.06），男，汉族，广东广州，硕士，广东电网有限责任公司，数字化部主管，高级工程师，研究方向：数字化项目造价管理。
吴小庆（1977.06），男，汉族，广东广州，硕士，广州赛宝认证中心服务有限公司，软件质量部主任，高级工程师，研究方向：信息化领域成本造价评估、软件研发成本度量标准等。
韩珊（1991.05），女，漢族，广东广州，硕士，广州赛宝认证中心服务有限公司，软件质量部技术经理，研究方向：信息化领域成本造价评估。