CN117311805A - 一种基于大数据的工作量评估系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于大数据的工作量评估系统及方法，所述评估系统包括：功能划分模块、页面评估模块和工作量评估模块；所述功能划分模块用于接收任务并对所述任务进行功能划分；所述页面评估模块用于根据划分出的页面进行工作内容的分类与评估；所述工作量评估模块用于利用大数据工作平台，将评估后的评估结果与原始任务数据进行比对，完成对工作量的评估。本申请通过工作平台中存储的原始数据与评估后的工作内容进行对比，通过对比使得被多种因素影响的工作内容进行测算，重新分析工作量，提高工作平台对工作量评估的准确性，通过将工作任务分解为多个子任务，避免因为分类过少导致任务分类不精准，影响后期的工作量预测，提高了预测的精准度。
Description
技术领域
本申请涉及云计算与工作量评估技术领域，具体涉及一种基于大数据的工作量评估系统及方法。
背景技术
随着互联网行业的快速发展，应用软件规模越来越大，业务系统也越来越复杂，软件开发过程也变得更加难以控制，目前的工作平台在预估工作量时由于原有数据不能及时的更新，影响工作量的因素有了一定的变化，工作平台的评估模型较为固定，对于一些因素的影响而导致的改变，不能及时进行预测，导致工作量的评估存在一定的差异，为此，本申请提出一种基于大数据的工作量评估方法。
发明内容
为了解决以上技术问题，本申请提供了一种基于大数据的工作量评估系统及方法，所述系统包括：功能划分模块、页面评估模块和工作量评估模块；
所述功能划分模块用于接收待评估工作量任务，并将所述待评估工作量任务通过功能划分为若干个页面；
所述页面评估模块用于根据功能划分出的页面进行工作内容的分类与评估；
所述工作量评估模块用于利用大数据工作平台，将评估后的评估结果与原始工作量任务数据进行比对，完成对工作量的评估。
可选的，所述功能划分模块包括接收与发布子模块和页面划分子模块；
所述接收与发布子模块用于把接受的任务发布到工作平台上；
所述页面划分子模块用于对所述待评估工作量任务进行功能模块的划分，将任务划分为页面。
可选的，所述页面评估模块包括内容量评估子模块、相似度评估子模块和人员级别评估子模块；
所述内容量评估子模块用于对划分得到的页面进行页面评估；
所述相似度评估子模块用于根据接口和页面的复用性进行相似性的评估；
所述人员级别评估子模块用于根据当前公司人员等级进行人员评估。
可选的，所述对划分得到的页面进行页面评估包括接口复杂度评估和页面复杂度评估；
根据查询的数据库表的个数以及是否存在第三方评估对所述接口复杂度进行评估；
根据当前页面显示的内容量对所述页面复杂度进行评估。
可选的，所述工作量评估模块包括：维度评估子模块和评估修正子模块；
所述维度评估子模块用于基于对页面的评估结果以及页面个数、接口进行评估，得到预测评估结果；
所述评估修正子模块用于基于大数据平台将所述预测评估结果与原始任务数据进行比对，根据所述大数据平台的反馈对所述预测评估结果进行修正。
可选的，基于对页面的评估结果以及页面个数、接口进行评估包括基于工作量、页面个数、页面标准、接口个数、接口标准、安全系数、相似度、人员级别、前端复杂度、后端复杂度，得到预测评估结果具体包括：
总工作量＝前端工作量+后端工作量；
前端工作量＝页面个数*页面标准*相似度*人员级别*前端复杂度*安全系数；
后端工作量＝接口个数*接口标准*相似度*人员级别*后端复杂度*安全系数；
若页面开发为自行研发，页面标准为1，若页面开发为低代码开发，页面标准为0.5；
相似度为100％，记S＝0.5分；
相似度为75％，记S＝0.6分；
相似度为50％，记S＝0.7分；
相似度为20％，记S＝0.8分；
相似度为0％，记S＝1分；
人员级别为高级时，记0.8分；
人员级别为中级熟悉系统时，记1分；
人员级别为中级不熟悉系统时，记1.2分；
人员级别为初级熟悉系统时，记1.3分；
人员级别为初级不熟悉系统时，记1.5分。
本申请还公开一种基于大数据的工作量评估方法，包括：
接收任务并对所述任务进行功能划分；
根据划分出的页面进行工作内容的分类与评估；
利用大数据工作平台，将评估后的评估结果与原始任务数据进行比对，完成对工作量的评估。
利用大数据工作平台，将评估后的评估结果与原始任务数据进行比对，完成对工作量的评估具体包括：
基于工作量、页面个数、页面标准、接口个数、接口标准、安全系数、相似度、人员级别、前端复杂度、后端复杂度，得到预测评估结果具体包括：
总工作量＝前端工作量+后端工作量；
前端工作量＝页面个数*页面标准*相似度*人员级别*前端复杂度*安全系数；
后端工作量＝接口个数*接口标准*相似度*人员级别*后端复杂度*安全系数；
若页面开发为自行研发，页面标准为1，若页面开发为低代码开发，页面标准为0.5；
相似度为100％，记S＝0.5分；
相似度为75％，记S＝0.6分；
相似度为50％，记S＝0.7分；
相似度为20％，记S＝0.8分；
相似度为0％，记S＝1分；
人员级别为高级时，记0.8分；
人员级别为中级熟悉系统时，记1分；
人员级别为中级不熟悉系统时，记1.2分；
人员级别为初级熟悉系统时，记1.3分；
人员级别为初级不熟悉系统时，记1.5分。
与现有技术相比，本申请的有益效果为：
本申请通过工作平台中存储的原始数据与评估后的工作内容进行对比，通过对比使得被多种因素影响的工作内容进行测算，来重新分析工作量，提高工作平台对工作量评估的准确性，通过将工作任务分解为多个子任务，避免因为分类过少导致任务分类不精准，影响后期的工作量预测，提高了预测的精准度，本申请基于大数据的评估方法运行使用便捷，操作简单，能够有效提升工作平台管理的工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的一种基于大数据的工作量评估系统及方法的系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
实施例一：
在本实施例中，如图1所示，一种基于大数据的工作量评估系统，包括：功能划分模块、页面评估模块和工作量评估模块；
功能划分模块用于接收待评估工作量任务，并将所述待评估工作量任务通过功能划分为若干个页面；
功能划分模块包括接收与发布子模块和页面划分子模块；
接收与发布子模块用于把接受的任务发布到工作平台上；
页面划分子模块用于对任务进行功能模块的划分，将任务划分为页面。
具体的，对功能模块进行详细的模块拆分，拆分到具体的子模块，如表1所示：
表1
功能模块的划分是根据实际需要开发的模块内容，按照页面显示为最小维度，进行功能的划分；例如使用淘宝功能模块进行举例说明，把淘宝根据页面划分为如下页面：
1:淘宝首页，显示淘宝商品，2:每个商品的详情页，3:订单页面，4:支付页面，5:购物车页面，6：订单记录页面，7:商品评论页面，8:网页聊天页面，9:登陆页面，10:注册页面等等。
页面评估模块用于根据功能划分出的页面进行工作内容的分类与评估；
页面评估模块包括内容量评估子模块、相似度评估子模块和人员级别评估子模块；
内容量评估子模块用于对划分得到的页面进行页面评估；
相似度评估子模块用于根据接口和页面的复用性进行相似性的评估；
人员级别评估子模块用于根据当前公司人员等级进行人员评估。
对划分得到的页面进行页面评估包括接口复杂度评估和页面复杂度评估；
根据查询的数据库表的个数以及是否存在第三方评估对所述接口复杂度进行评估；所述数据库表的个数与接口个数以及复杂度相对应。
根据当前页面显示的内容量对所述页面复杂度进行评估。
根据划分出来的页面，对每个页面进行评估，评估的主要依据分为以下几个方面：1：涉及到的接口个数，2:每个接口的复杂度，3:页面复杂度
复杂度评估：对于接口的复杂度评估依据主要可以从涉及查询的数据库表的个数，是否存在和第三方对接以及数据结构的复杂度。页面复杂度，可以根据当前页面实际显示的内容量作为评估依据；
相似度评估：主要评估依据可以从接口和页面的复用性达到多少。如果某个接口在A页面使用了，然后在B页面也需要使用并且不需要做任何的更改，那么它的复用性就是100％；具体的，复用性的计算根据当前需要修改的页面占原来页面的占比计算得出，如果当前对某个页面有4个地方需要修改，占用页面25％，那么它的复用性就是75％，以此类推。
人员级别评估：可以根据当前公司对于该开发人员的定级，作为评估依据。
工作量评估模块用于利用大数据工作平台，将评估后的评估结果与原始任务数据进行比对，完成对工作量的评估。通过对比使得被多种因素影响的工作内容进行测算，来重新分析工作量。即根据上述接口个数、复杂度、人员级别等方面对工作量进行重新复盘与更新。
工作量评估模块包括：维度评估子模块和评估修正子模块；
维度评估子模块用于基于对页面的评估结果以及页面个数、接口进行评估，得到预测评估结果；
在评估工作量前需要根据表2中的维度进行实时填写：
表2
所述评估修正子模块用于基于大数据平台将所述预测评估结果与原始任务数据进行比对，根据所述大数据平台的反馈对所述预测评估结果进行修正。
具体的，预测工作量的结果相当于是一个初版，通过登录大数据平台，经过不断地实践，对过程中出现的预测的误差进行特殊登记与反馈，反馈完成后对工作量进行版本迭代更新，实现对预测评估结果的修正。
根据上面的表格填写的数据，然后再根据固定的计算公式，就可以评估每个功能模块的工作量。基于对页面的评估结果以及页面个数、接口进行评估包括基于工作量、页面个数、页面标准、接口个数、接口标准、安全系数、相似度、人员级别、前端复杂度、后端复杂度，得到预测评估结果具体包括：
总工作量＝前端工作量+后端工作量；
前端工作量＝页面个数*页面标准*相似度*人员级别*前端复杂度*安全系数；
后端工作量＝接口个数*接口标准*相似度*人员级别*后端复杂度*安全系数；
正常一个页面比如开发8h，若页面开发为自行研发，页面标准为1，若页面开发为低代码开发，页面标准为0.5；
相似度为100％，记S＝0.5分；S为相似度分值；
相似度为75％，记S＝0.6分；
相似度为50％，记S＝0.7分；
相似度为20％，记S＝0.8分；
相似度为0％，记S＝1分；
人员级别为高级时，记0.8分；
人员级别为中级熟悉系统时，记1分；
人员级别为中级不熟悉系统时，记1.2分；
人员级别为初级熟悉系统时，记1.3分；
人员级别为初级不熟悉系统时，记1.5分。
安全系数A：非常高＝1.5分；较高＝1.4分；高＝1.3分；普通＝1分；不需要＝0.8分。
接口标准：自行开发＝1分,低代码＝0.8分，混合接口＝0.9分。
分值＝页面标准*相似度*人员级别*安全系数*接口标准，分值越高，说明工作任务越困难，所需要花费的时间自然也就越久。根据分值对工作量进行分值评估。
通过多种评估方式对内容量、复杂度和相似度以及人员级别进行评估。
基于大数据的工作平台根据工作量的成本、紧急程度和人力资源稀缺性建立定价模型。
所述定价模型将上述预估过程登录在大数据平台中，相当于一个初版的预估工作量的模板，为后续实现过程中出现变更作为分析工具，工作量的成本根据从多个维度可以计算得出。紧急程度和人力资源稀缺性由于上文未解释他们对于工作量的影响，此处需要删除。所以建立模型的过程是根据实际分配的任务从多个维度去填写对应的数据，得出的模型。
实施例二
一种基于大数据的工作量评估方法，其特征在于，
接收任务并对所述任务进行功能划分；
根据划分出的页面进行工作内容的分类与评估；
利用大数据工作平台，将评估后的评估结果与原始任务数据进行比对，完成对工作量的评估。
利用大数据工作平台，将评估后的评估结果与原始任务数据进行比对，完成对工作量的评估具体包括：
基于工作量、页面个数、页面标准、接口个数、接口标准、安全系数、相似度、人员级别、前端复杂度、后端复杂度，得到预测评估结果具体包括：
总工作量＝前端工作量+后端工作量；
前端工作量＝页面个数*页面标准*相似度*人员级别*前端复杂度*安全系数；
后端工作量＝接口个数*接口标准*相似度*人员级别*后端复杂度*安全系数；
若页面开发为自行研发，页面标准为1，若页面开发为低代码开发，页面标准为0.5；
相似度为100％，记S＝0.5分；
相似度为75％，记S＝0.6分；
相似度为50％，记S＝0.7分；
相似度为20％，记S＝0.8分；
相似度为0％，记S＝1分；
人员级别为高级时，记0.8分；
人员级别为中级熟悉系统时，记1分；
人员级别为中级不熟悉系统时，记1.2分；
人员级别为初级熟悉系统时，记1.3分；
人员级别为初级不熟悉系统时，记1.5分。
以上所述的实施例仅是对本申请优选方式进行的描述，并非对本申请的范围进行限定，在不脱离本申请设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本申请的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本申请权利要求书确定的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于大数据的工作量评估系统，其特征在于，包括：功能划分模块、页面评估模块和工作量评估模块；
所述功能划分模块用于接收待评估工作量任务，并将所述待评估工作量任务通过功能划分为若干个页面；
所述页面评估模块用于根据功能划分出的页面进行工作内容的分类与评估；
所述工作量评估模块用于利用大数据工作平台，将评估后的评估结果与原始工作量任务数据进行比对，完成对工作量的评估。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的工作量评估系统，其特征在于，所述功能划分模块包括接收与发布子模块和页面划分子模块；
所述接收与发布子模块用于把接收的任务发布到工作平台上；
所述页面划分子模块用于对所述待评估工作量任务进行功能模块的划分，将所述待评估工作量任务划分为页面。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的工作量评估系统，其特征在于：所述页面评估模块包括内容量评估子模块、相似度评估子模块和人员级别评估子模块；
所述内容量评估子模块用于对划分得到的页面进行页面评估；
所述相似度评估子模块用于根据接口和页面的复用性进行相似性的评估；
所述人员级别评估子模块用于根据当前公司人员等级进行人员评估。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的工作量评估系统，其特征在于，所述对划分得到的页面进行页面评估包括接口复杂度评估和页面复杂度评估；
根据查询的数据库表的个数以及是否存在第三方评估对所述接口复杂度进行评估；
根据当前页面显示的内容量对所述页面复杂度进行评估。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的工作量评估系统，其特征在于，所述工作量评估模块包括：维度评估子模块和评估修正子模块；
所述维度评估子模块用于基于对页面的评估结果以及页面个数、接口进行评估，得到预测评估结果；
所述评估修正子模块用于基于大数据平台将所述预测评估结果与原始工作量任务数据进行比对，根据所述大数据平台的反馈对所述预测评估结果进行修正。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的工作量评估系统，其特征在于，基于对页面的评估结果以及页面个数、接口进行评估包括基于工作量、页面个数、页面标准、接口个数、接口标准、安全系数、相似度、人员级别、前端复杂度、后端复杂度，得到预测评估结果具体包括：
总工作量＝前端工作量+后端工作量；
前端工作量＝页面个数*页面标准*相似度*人员级别*前端复杂度*安全系数；
后端工作量＝接口个数*接口标准*相似度*人员级别*后端复杂度*安全系数；
若页面开发为自行研发，页面标准为1，若页面开发为低代码开发，页面标准为0.5；
相似度为100％，记S＝0.5分；
相似度为75％，记S＝0.6分；
相似度为50％，记S＝0.7分；
相似度为20％，记S＝0.8分；
相似度为0％，记S＝1分；
人员级别为高级时，记0.8分；
人员级别为中级熟悉系统时，记1分；
人员级别为中级不熟悉系统时，记1.2分；
人员级别为初级熟悉系统时，记1.3分；
人员级别为初级不熟悉系统时，记1.5分。
7.一种基于大数据的工作量评估方法，所述评估方法应用权利要求1-6任一项所述的系统，其特征在于，
接收任务并对所述任务进行功能划分；
根据划分出的页面进行工作内容的分类与评估；
利用大数据工作平台，将评估后的评估结果与原始任务数据进行比对，完成对工作量的评估。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的工作量评估方法，其特征在于，所述利用大数据工作平台，将评估后的评估结果与原始任务数据进行比对，完成对工作量的评估具体包括：
基于工作量、页面个数、页面标准、接口个数、接口标准、安全系数、相似度、人员级别、前端复杂度、后端复杂度，得到预测评估结果具体包括：
总工作量＝前端工作量+后端工作量；
前端工作量＝页面个数*页面标准*相似度*人员级别*前端复杂度*安全系数；
后端工作量＝接口个数*接口标准*相似度*人员级别*后端复杂度*安全系数；
若页面开发为自行研发，页面标准为1，若页面开发为低代码开发，页面标准为0.5；
相似度为100％，记S＝0.5分；
相似度为75％，记S＝0.6分；
相似度为50％，记S＝0.7分；
相似度为20％，记S＝0.8分；
相似度为0％，记S＝1分；
人员级别为高级时，记0.8分；
人员级别为中级熟悉系统时，记1分；
人员级别为中级不熟悉系统时，记1.2分；
人员级别为初级熟悉系统时，记1.3分；
人员级别为初级不熟悉系统时，记1.5分。
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| CN202311261253.XA Pending CN117311805A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种基于大数据的工作量评估系统及方法 |
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- 2023-09-27 CN CN202311261253.XA patent/CN117311805A/zh active Pending
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