CN117611013A - 目标用例的工作量确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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CN117611013A CN202311749770.1A CN202311749770A CN117611013A CN 117611013 A CN117611013 A CN 117611013A CN 202311749770 A CN202311749770 A CN 202311749770A CN 117611013 A CN117611013 A CN 117611013A
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Abstract

本申请提供一种目标用例的工作量确定方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域。该方法包括：获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子；根据业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定业务功能的标准规模；预设企业标准库中存储有业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，标准规模用于指示完成业务功能所需耗费的标准工作量；获取业务功能的场景系数和调整因子；场景系数为业务功能在目标用例中所属的场景类型对应的调整系数，调整因子为基于专家评估法确定的功能复杂度而确定的调整系数；根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定目标用例的预计工作量。本申请的方法，提高了工作量评估的准确度。

Description

目标用例的工作量确定方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种目标用例的工作量确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
工作量评估在软件成本估算中起着至关重要的作用，准确的工作量评估可以帮助管理人员制定出更加合理的进度计划和风险管理计划，从而降低项目开发风险，提高软件开发项目的成功率。
现有技术中，针对软件开发项目的工作量的评估方法有很多种，但目前的工作量评估一般都采用单一的评估方式，比如单独使用代码统计法(Lines of Code，LOC)、功能点法(Function Point Analysis)、工程造价模型法(Constructive Cost Model，COCOMO)、故事点估算法(Story Point)、专家评估法(Delphi)等进行银行项目工作量的评估。这些单一评估方法一般都存在主观性强、评估成本高、评估不准确、适用性不高等问题。
可见，如何准确且快速地进行工作量评估仍是目前亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供一种目标用例的工作量确定方法、装置、设备及存储介质，用以解决如何准确且快速地进行工作量评估等技术问题。
第一方面，本申请提供一种目标用例的工作量确定方法，所述方法包括：
获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子；其中，所述规模因子用于指示所述业务功能的业务架构建模中的业务子功能；
根据所述业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定所述业务功能的标准规模；其中，所述预设企业标准库中存储有业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，所述标准规模用于指示完成所述业务功能所需耗费的标准工作量；
获取所述业务功能的场景系数和调整因子；其中，所述场景系数为所述业务功能在所述目标用例中所属的场景类型对应的调整系数，所述调整因子为基于专家评估法确定的功能复杂度而确定的调整系数；
根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定所述目标用例的预计工作量。
可选地，获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子，包括：
将目标用例的需求文档输入预设大模型中，输出各业务功能的规模因子；其中，所述预设大模型用于提取所述需求文档中的关键信息，并将所述关键信息与所述预设企业标准库进行匹配，以输出所述需求文档中各业务功能的规模因子。
可选地，获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子，包括：
响应用户作用于显示界面中各业务功能的规模因子的选中操作，确定所述选中操作所指示的各业务功能的规模因子为所述目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子。
可选地，根据所述业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定所述业务功能的标准规模，包括：
根据所述业务功能的规模因子，查询预设企业标准库，确定所述业务功能的每个规模因子对应的预设规模；
确定所述业务功能的各规模因子对应的预设规模之和，为所述业务功能的标准规模。
可选地，获取所述业务功能的场景系数和调整因子，包括：
获取所述业务功能在所述目标用例中所属的场景类型，基于所述场景类型与所述场景系数之间的预设对应关系，确定所述业务功能的场景系数；
基于专家评估法确定所述业务功能的功能复杂度，基于所述功能复杂度与所述调整因子之间的预设对应关系，确定所述业务功能的调整因子。
可选地，根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定所述目标用例的预计工作量，包括：
确定所述业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子三者的乘积，为所述业务功能的预计工作量；
确定各业务功能的预计工作量之和，为所述目标用例的预计工作量。
可选地，所述场景类型包括全新功能场景、修改功能场景、删除功能场景中的任意一种；所述全新功能场景对应的调整系数大于所述修改功能场景对应的调整系数，所述修改功能场景对应的调整系数大于所述删除功能场景对应的调整系数。
第二方面，本申请提供一种目标用例的工作量确定装置，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子；其中，所述规模因子用于指示所述业务功能的业务架构建模中的业务子功能；
数据处理单元，用于根据所述业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定所述业务功能的标准规模；其中，所述预设企业标准库中存储有业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，所述标准规模用于指示完成所述业务功能所需耗费的标准工作量；
第二获取单元，用于获取所述业务功能的场景系数和调整因子；其中，所述场景系数为所述业务功能在所述目标用例中所属的场景类型对应的调整系数，所述调整因子为基于专家评估法确定的功能复杂度而确定的调整系数；
确定单元，用于根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定所述目标用例的预计工作量。
第三方面，本申请提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如前所述的方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如前所述的方法。
第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时用于实现如前所述的方法。
本申请提供的目标用例的工作量确定方法、装置、设备及存储介质，包括：获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子；其中，所述规模因子用于指示所述业务功能的业务架构建模中的业务子功能；根据所述业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定所述业务功能的标准规模；其中，所述预设企业标准库中存储有业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，所述标准规模用于指示完成所述业务功能所需耗费的标准工作量；获取所述业务功能的场景系数和调整因子；其中，所述场景系数为所述业务功能在所述目标用例中所属的场景类型对应的调整系数，所述调整因子为基于专家评估法确定的功能复杂度而确定的调整系数；根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定所述目标用例的预计工作量。本申请以基于企业标准库确定的标准工作量为基准，再通过具体的场景系数以及基于专家评估法确定业务功能的功能复杂度而确定的调整因子进行偏差校准，不仅克服了工作量评估中的主观性，也提高了工作量评估的准确度。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1为本申请实施例提供的一种目标用例的工作量确定方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种确定业务功能的标准规模的方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种获取业务功能的场景系数和调整因子的方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种目标用例的工作量确定装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的又一种目标用例的工作量确定装置的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
需要说明的是，本申请提供的目标用例的工作量确定方法、装置、设备及存储介质可用于人工智能领域，也可用于除人工智能之外的任意领域，本申请对提供的目标用例的工作量确定方法、装置、设备及存储介质的应用领域不作限定。
银行软件项目总数多且项目复杂度较高，这为项目工作量的评估带来了诸多困难，因此，目前银行领域仍采用相对简单且单一的方式进行项目工作量评估。例如，单独采用代码统计法(Lines of Code，LOC)、功能点法(Function Point Analysis)、工程造价模型法(Constructive Cost Model，COCOMO)、故事点估算法(Story Point)、专家评估法(Delphi)等方法进行银行项目工作量的评估。
其中，代码统计法是通过统计代码行数来评估软件规模的方法，该评估方法简单，易于计算和跟踪，但只适用于传统软件项目，难以预测新型项目的规模和开发效率。功能点法是根据软件功能点的数量来评估软件规模的方法，该评估方法较为细致，能较为准确地预估软件开发与维护的工作量，但在实际中，准确评估功能点数量并不容易，该方法需要更多的时间和人力成本，且需要专业人员进行评估，存在主观性，还可能导致评估结果的不准确。工程造价模型法是基于软件规模、复杂度以及开发人员经验来评估软件规模和开发成本的方法，该评估方法较为全面，可以提供更多信息以进行成本和进度计划，但只适用于较为成熟的软件开发组织。故事点估算法是根据团队成员对用户故事的评估进行评估的方法，通过划分软件需求和功能复杂度来确定软件规模，该方法较为简单，能够快速进行评估，但需要团队成员对软件开发故事有较为清晰的理解，具体实现并不简单。专家评估法是一种通过专家群体评估来达成共识的方法，参与专家群体在匿名和独立的条件下，互相评估和讨论，以达成相对准确的预测结果，通过反复多次的调查和讨论，可以提高预测准确性和预测效率，该方法常用于风险评估、市场预测等领域，具有通过专家知识组合，减少预测偏差和提高预测精度等优点；但是，由于该方法依赖于专家的主观判断和意见收集，这使得评估结果容易受到个人偏见和主观评估的影响，还需要较长的时间来收集和整合专家意见，在大规模项目中需要投入较大的成本。
上述单一的项目工作量评估方法，大多都需要开发项目的工作人员的配合，由各开发项目的工作人员预估各自负责项目的工作量，再进行整体工作量评估，这类评估方法依赖于开发项目的工作人员，不仅评估成本高，还容易受到个人偏见和主观评估的影响，评估的工作量的准确度难以保证。
尤其，在敏捷开发项目中，其对应的项目需求文档已经按照需求项、需求条目、需求子条目等组成了一个需求层次体系，其充分展现了需求的内容、需求的细节层次、优先级与状态等信息，为项目工作量评估提供了评估的依据和细节描述，这就需要一种综合性的项目工作量评估方式，以更准确地评估完成该类项目所需的工作量。一方面，通过准确的工作量评估可以较为准确地估算完成一个需求项所需的工作量和开发成本，帮助项目管理人员正确掌握项目的人力、资源和时间的分配，从而更好地规划和掌控软件开发过程中的成本，避免出现超出预算的风险；另一方面，准确的工作量评估也可以帮助项目管理人员制定出更加合理的进度计划和风险管理计划，预测可能出现的延误和停滞情况，采取相应的风险管理策略，从而降低项目风险，提高项目成功的概率。
为此，本申请提供一种综合性的目标用例的工作量确定方法，通过采用专家评估法+标准库结合的方式进行工作量评估，具体地，以基于企业标准库确定的标准工作量为基准，再通过具体的场景系数和调整因子进行偏差校准，以此不仅克服了评估中的主观性，也提高了评估准确度。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
图1为本申请实施例提供的一种目标用例的工作量确定方法的流程示意图。本申请实施例的执行主体可以为目标用例的工作量确定装置，该目标用例的工作量确定装置可以位于电子设备上，电子设备可以为移动终端，如手机、平板、电脑等，本申请不做限制。本申请实施例以执行主体为目标用例的工作量确定装置为例进行详细说明。
如图1所示，本实施例提供的目标用例的工作量确定方法，包括：
S101、获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子；其中，规模因子用于指示业务功能的业务架构建模中的业务子功能。
示例性地，目标用例即为需要进行工作量评估的用例，该目标用例有其对应的需求文档，该需求文档描述了对该目标用例的开发需求，其可以是基于需求项、需求条目、需求子条目构建的需求层次体系，具体包括了目标用例所想要实现的业务功能以及各业务功能对应的规模因子等信息。例如，一个需求项可能是“用户可以浏览产品列表”，评估该需求项所需的工作量就需要对产品列表的功能、UI设计、后端逻辑等方面进行综合评估，通过需求项的描述可以帮助团队了解客户或用户需要的主要功能或服务，从而更好地评估实现该需求项所需的工作量；进一步需求条目、需求子条目是对需求更详细的描述，可以包括相关的数据结构、业务规则等等，这些可以帮助团队更加准确地评估完成该条目或子条目的工作量。例如，在实现“用户可以浏览产品列表”这个需求条目时，一个需求子条目可以是“产品列表分页”，这个子条目的评估需要根据分页逻辑的复杂程度、产品数量等因素进行评估。诸如此类，根据这样的需求文档，可以快速确定需求文档中的各业务功能以及对应的规模因子。
本申请中，目标用例的工作量确定装置在进行工作量评估时，首先需要获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子。其中，规模因子也即业务功能的业务架构建模中的业务子功能。比如，可以确定一个列表查询的业务功能可能包括列表字段、硬控制、调用联机接口/提供联机接口等规模因子；再如，一个增删改查功能中可能包括增、删、改、查模块，每个模块还包括具体的子功能，例如新增功能中可能包括页面字段输入、校验、附件上传等具体的子功能。
一个示例中，获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子，可以包括：将目标用例的需求文档输入预设大模型中，输出各业务功能的规模因子；其中，预设大模型用于提取需求文档中的关键信息，并将关键信息与预设企业标准库进行匹配，以输出需求文档中各业务功能的规模因子。
示例性地，在获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子时，可以直接将目标用例的需求文档输入预设大模型中，由预设大模型提取需求文档中的关键信息，再将提取到的关键信息与预设企业标准库进行匹配，以输出需求文档中各业务功能的规模因子。其中，预设企业标准库是预先建立好的用于存储业务功能和规模因子的对应关系的标准库，根据技术使用的频率/领域等不同，预设企业标准库可以包括通用标准库和应用标准库。通用标准库主要用于存储基础技术组件或通用性组件的共性标准，应用标准库主要用于存储企业内部不同领域软件产品所涉及的不同业务领域的技术研发标准。在将提取到的关键信息与预设企业标准库进行匹配时，依次进行对比匹配，直至确定目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子。
其中，预设大模型可以为生成式人工智能(Artificial Intelligence GeneratedContent，AIGC)等模型，其基于大量的参数数据和复杂的结构，可以提供更为准确的数据处理结果，本申请通过预设大模型对需求用例进行解读自动匹配标准库，不仅解决了人工匹配的工作量大的痛点，也提升了规模评估效率，其获取的目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子的准确度也更高，进而可提高后续工作量评估的准确度。当然，预设大模型也可以是其他神经网络模型，本申请不做限制。
又一示例中，获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子，还可以包括：响应用户作用于显示界面中各业务功能的规模因子的选中操作，确定选中操作所指示的各业务功能的规模因子为目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子。
示例性地，针对相对简单或用户对需求文档充分了解的目标用例，目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子也可以是人为输入的。具体地，在显示界面中显示有各种可能的业务功能和规模因子的对应关系以供用户选择，用户可根据目标用例的需求文档的实际内容进行勾选，而本申请目标用例的工作量确定装置则响应于用户作用于显示界面中各业务功能的规模因子的选中操作，再确定选中操作所指示的各业务功能的规模因子为目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子，以此快速且准确的获取到目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子。
S102、根据业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定业务功能的标准规模；其中，预设企业标准库中存储有业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，标准规模用于指示完成业务功能所需耗费的标准工作量。
示例性地，本申请预设企业标准库中除了存储有业务功能、规模因子之间的对应关系，还存储了每个规模因子对应的预设规模。本申请目标用例的工作量确定装置在获取到目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子之后，根据业务功能的规模因子和预设企业标准库，可以确定用于指示完成业务功能所需耗费的标准工作量的标准规模。
示例性地，图2为本申请实施例提供的一种确定业务功能的标准规模的方法的流程示意图。如图2所示，根据业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定业务功能的标准规模的过程，可以包括：
S21、根据业务功能的规模因子，查询预设企业标准库，确定业务功能的每个规模因子对应的预设规模。
S22、确定业务功能的各规模因子对应的预设规模之和，为业务功能的标准规模。
示例性地，预设企业标准库中存储了业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，因而，可以基于各业务功能的规模因子，遍历查询预设企业标准库，以确定各业务功能的每个规模因子对应的预设规模。在确定各业务功能的各规模因子对应的预设规模之后，根据各业务功能的各规模因子对应的预设规模，即可确定各业务功能的标准规模。具体地，可以确定各业务功能的各规模因子对应的预设规模之和，即为各业务功能的标准规模。
其中，每个规模因子对应的预设规模可以相同，也可以不同，本申请不做限制。当各规模因子对应的预设规模相同时，还可以通过统计各业务功能对应的规模因子的数量，来确定各业务功能的标准规模。
S103、获取业务功能的场景系数和调整因子；其中，场景系数为业务功能在目标用例中所属的场景类型对应的调整系数，调整因子为基于专家评估法确定的功能复杂度而确定的调整系数。
示例性地，基于各业务功能在目标用例中所属场景类型的不同以及对应的功能复杂度不同，其实现各业务功能所需的工作量也不同，为了提高目标用例的工作量的评估准确度，本申请还获取各业务功能对应的场景系数和调整因子，以修正各业务功能的标准规模，以使其准确度更高。
示例性地，图3为本申请实施例提供的一种获取业务功能的场景系数和调整因子的方法的流程示意图。如图3所示，获取业务功能的场景系数和调整因子的过程，可以包括：
S31、获取业务功能在目标用例中所属的场景类型，基于场景类型与场景系数之间的预设对应关系，确定业务功能的场景系数。
S32、基于专家评估法确定业务功能的功能复杂度，基于功能复杂度与调整因子之间的预设对应关系，确定业务功能的调整因子。
示例性地，业务功能在目标用例中所属的场景类型可以是用户输入的，也可以是通过与历史目标用例对比之后确定的，基于场景类型与场景系数之间的预设对应关系，可以确定各业务功能对应的场景系数。其中，场景类型一般包括全新功能场景、修改功能场景、删除功能场景中的任意一种；全新功能场景对应的调整系数大于修改功能场景对应的调整系数，修改功能场景对应的调整系数大于删除功能场景对应的调整系数。也即，全新功能场景所需耗费的工作量最大，修改功能场景所需耗费的工作量次之，删除功能场景所需耗费的工作量最小。通过业务功能在目标用例中所属的场景类型对应的调整系数对业务功能的标准规模进行调整，可以提高业务功能的工作量评估准确度。
进一步，每个业务功能的功能复杂度也不同，功能复杂度越高，所需耗费的工作量也就越高。目标用例的产品经理和开发团队对目标用例的了解程度最高，其最清楚各业务功能在目标用例的功能复杂度，因此，本申请可以以目标用例的产品经理和开发团队作为专家团体，通过专家评估法确定各业务功能的功能复杂度，再基于功能复杂度与调整因子之间的预设对应关系，确定各业务功能的调整因子，用以调整业务功能的标准规模，从而提高业务功能的工作量评估准确度。
S104、根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定目标用例的预计工作量。
示例性地，在上述确定各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子之后，本申请目标用例的工作量确定装置即可根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定目标用例的预计工作量。
示例性地，根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定目标用例的预计工作量，可以包括：确定业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子三者的乘积，为业务功能的预计工作量；确定各业务功能的预计工作量之和，为目标用例的预计工作量。
示例性地，表1为本申请实施例提供的一种参考图表示例。
表1
如表1所示，标准库中的业务功能包括列表查询等，列表查询对应的规模因子包括列表字段、硬控制、联机接口(提供)、联机接口(调用)等，场景系数包括新增W3、修改W2、删除W1，调整因子包括高N3、中N2、低N1，业务功能的工作量＝G*Wi*Ni。
示例性地，当目标用例的业务功能包括列表查询时，基于需求文档，可以进一步确定列表查询的规模因子，进而可以确定列表查询的标准规模G，再基于列表查询在目标用例中所属的场景类型，确定场景系数Wi，基于列表查询在目标用例中的功能复杂度，确定调整因子Ni，从而可以计算列表查询的工作量＝G*Wi*Ni。当目标用例仅包括列表查询这个业务功能时，列表查询的工作量即为目标用例的预计工作量，当目标用例还包括其他业务功能时，其他业务功能按照上述方式确定预计共工作量，再计算所有业务功能的预计工作量之和，所有业务功能的预计工作量之和即为目标用例的预计工作量。
本申请实施例提供的目标用例的工作量确定方法，包括：获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子；其中，规模因子用于指示业务功能的业务架构建模中的业务子功能；根据业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定业务功能的标准规模；其中，预设企业标准库中存储有业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，标准规模用于指示完成业务功能所需耗费的标准工作量；获取业务功能的场景系数和调整因子；其中，场景系数为业务功能在目标用例中所属的场景类型对应的调整系数，调整因子为基于专家评估法确定的功能复杂度而确定的调整系数；根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定目标用例的预计工作量。本申请的方法，以基于企业标准库确定的标准工作量为基准，再通过具体的场景系数以及基于专家评估法确定业务功能的功能复杂度而确定的调整因子进行偏差校准，不仅克服了工作量评估中的主观性，也提高了工作量评估的准确度。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
图4为本申请实施例提供的一种目标用例的工作量确定装置的结构示意图。如图4所示，本申请实施例提供的目标用例的工作量确定装置40包括第一获取单元401、数据处理单元402、第二获取单元403以及确定单元404。
第一获取单元401，用于获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子；其中，规模因子用于指示业务功能的业务架构建模中的业务子功能。
数据处理单元402，用于根据业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定业务功能的标准规模；其中，预设企业标准库中存储有业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，标准规模用于指示完成业务功能所需耗费的标准工作量。
第二获取单元403，用于获取业务功能的场景系数和调整因子；其中，场景系数为业务功能在目标用例中所属的场景类型对应的调整系数，调整因子为基于专家评估法确定的功能复杂度而确定的调整系数。
确定单元404，用于根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定目标用例的预计工作量。
本实施例提供的装置，可用于执行上述实施例的方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图5为本申请实施例提供的又一种目标用例的工作量确定装置的结构示意图。如图5所示，本申请实施例提供的目标用例的工作量确定装置50包括第一获取单元501、数据处理单元502、第二获取单元503以及确定单元504。
第一获取单元501，用于获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子；其中，规模因子用于指示业务功能的业务架构建模中的业务子功能。
数据处理单元502，用于根据业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定业务功能的标准规模；其中，预设企业标准库中存储有业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，标准规模用于指示完成业务功能所需耗费的标准工作量。
第二获取单元503，用于获取业务功能的场景系数和调整因子；其中，场景系数为业务功能在目标用例中所属的场景类型对应的调整系数，调整因子为基于专家评估法确定的功能复杂度而确定的调整系数。
确定单元504，用于根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定目标用例的预计工作量。
一个示例中，第一获取单元501，具体用于将目标用例的需求文档输入预设大模型中，输出各业务功能的规模因子；其中，预设大模型用于提取需求文档中的关键信息，并将关键信息与预设企业标准库进行匹配，以输出需求文档中各业务功能的规模因子。
一个示例中，第一获取单元501，具体用于响应用户作用于显示界面中各业务功能的规模因子的选中操作，确定选中操作所指示的各业务功能的规模因子为目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子。
一个示例中，数据处理单元502包括匹配模块5021和计算模块5022。
匹配模块5021，用于根据业务功能的规模因子，查询预设企业标准库，确定业务功能的每个规模因子对应的预设规模。
计算模块5022，用于确定业务功能的各规模因子对应的预设规模之和，为业务功能的标准规模。
一个示例中，第二获取单元503，用于第一获取模块5031和第二获取模块5032。
第一获取模块5031，用于获取业务功能在目标用例中所属的场景类型，基于场景类型与场景系数之间的预设对应关系，确定业务功能的场景系数。
第二获取模块5032，用于基于专家评估法确定业务功能的功能复杂度，基于功能复杂度与调整因子之间的预设对应关系，确定业务功能的调整因子。
一个示例中，确定单元504包括第一计算模块5041和第二计算模块5042。
第一计算模块5041，用于确定业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子三者的乘积，为业务功能的预计工作量。
第二计算模块5042，用于确定各业务功能的预计工作量之和，为目标用例的预计工作量。
一个示例中，场景类型包括全新功能场景、修改功能场景、删除功能场景中的任意一种；全新功能场景对应的调整系数大于修改功能场景对应的调整系数，修改功能场景对应的调整系数大于删除功能场景对应的调整系数。
本实施例提供的装置，可用于执行上述实施例的方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上数据处理模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图6所示，该电子设备60，包括：处理器601，以及与处理器通信连接的存储器602。
其中，存储器602存储计算机执行指令；处理器601执行存储器602存储的计算机执行指令，以实现如前述任一项的方法。
在上述电子设备的具体实现中，应理解，处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，该计算机执行指令被处理器执行时用于实现如前述任一项的方法。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时用于实现如前述任一项的方法。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
进一步需要说明的是，虽然流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
应该理解，上述的装置实施例仅是示意性的，本申请的装置还可通过其它的方式实现。例如，上述实施例中单元/模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如，多个单元、模块或组件可以结合，或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略或不执行。
另外，若无特别说明，在本申请各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以两个或两个以上单元/模块集成在一起。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。
集成的单元/模块如果以硬件的形式实现时，该硬件可以是数字电路，模拟电路等等。硬件结构的物理实现包括但不局限于晶体管，忆阻器等等。若无特别说明，处理器可以是任何适当的硬件处理器，比如CPU、GPU、FPGA、DSP和ASIC等等。若无特别说明，存储单元可以是任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质，比如，阻变式存储器RRAM(ResistiveRandom Access Memory)、动态随机存取存储器DRAM(Dynamic Random Access Memory)、静态随机存取存储器SRAM(Static Random-Access Memory)、增强动态随机存取存储器EDRAM(Enhanced Dynamic Random Access Memory)、高带宽内存HBM(High-Bandwidth Memory)、混合存储立方HMC(Hybrid Memory Cube)等等。
集成的单元/模块如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。上述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (11)

1.一种目标用例的工作量确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子；其中，所述规模因子用于指示所述业务功能的业务架构建模中的业务子功能；
根据所述业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定所述业务功能的标准规模；其中，所述预设企业标准库中存储有业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，所述标准规模用于指示完成所述业务功能所需耗费的标准工作量；
获取所述业务功能的场景系数和调整因子；其中，所述场景系数为所述业务功能在所述目标用例中所属的场景类型对应的调整系数，所述调整因子为基于专家评估法确定的功能复杂度而确定的调整系数；
根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定所述目标用例的预计工作量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子，包括：
将目标用例的需求文档输入预设大模型中，输出各业务功能的规模因子；其中，所述预设大模型用于提取所述需求文档中的关键信息，并将所述关键信息与所述预设企业标准库进行匹配，以输出所述需求文档中各业务功能的规模因子。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子，包括：
响应用户作用于显示界面中各业务功能的规模因子的选中操作，确定所述选中操作所指示的各业务功能的规模因子为所述目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定所述业务功能的标准规模，包括：
根据所述业务功能的规模因子，查询预设企业标准库，确定所述业务功能的每个规模因子对应的预设规模；
确定所述业务功能的各规模因子对应的预设规模之和，为所述业务功能的标准规模。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述业务功能的场景系数和调整因子，包括：
获取所述业务功能在所述目标用例中所属的场景类型，基于所述场景类型与所述场景系数之间的预设对应关系，确定所述业务功能的场景系数；
基于专家评估法确定所述业务功能的功能复杂度，基于所述功能复杂度与所述调整因子之间的预设对应关系，确定所述业务功能的调整因子。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定所述目标用例的预计工作量，包括：
确定所述业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子三者的乘积，为所述业务功能的预计工作量；
确定各业务功能的预计工作量之和，为所述目标用例的预计工作量。
7.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述场景类型包括全新功能场景、修改功能场景、删除功能场景中的任意一种；所述全新功能场景对应的调整系数大于所述修改功能场景对应的调整系数，所述修改功能场景对应的调整系数大于所述删除功能场景对应的调整系数。
8.一种目标用例的工作量确定装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取目标用例的需求文档中各业务功能的规模因子；其中，所述规模因子用于指示所述业务功能的业务架构建模中的业务子功能；
数据处理单元，用于根据所述业务功能的规模因子和预设企业标准库，确定所述业务功能的标准规模；其中，所述预设企业标准库中存储有业务功能、规模因子以及预设规模三者之间的映射关系，所述标准规模用于指示完成所述业务功能所需耗费的标准工作量；
第二获取单元，用于获取所述业务功能的场景系数和调整因子；其中，所述场景系数为所述业务功能在所述目标用例中所属的场景类型对应的调整系数，所述调整因子为基于专家评估法确定的功能复杂度而确定的调整系数；
确定单元，用于根据各业务功能的标准规模、场景系数以及调整因子，确定所述目标用例的预计工作量。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。
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