功能点方法分析如何在IT新技术中应用

　　IT行业就是一个“新技术”、“新方法”层出不穷的领域。例如：目前，还算是比较流行的——区块链、AI（人工智能）、微服务、开源、云、物联网，以及敏捷、DevOps等等。
　　最近在国外的杂志上，看了加拿大软件专家Steven Woodward的文章，就是讲功能点如何在新技术领域上发挥作用的。在这里与大家分享和讨论一下，也是不拘泥于原文。
　　Woodward先生回忆起第一次参加功能点的国际会议是1992年，当时的“新技术”是图形界面（GUI）与关系型数据库。看到这里，我也忽然想起了曾经的“前Windows95”时代。　　新技术“来”得轰轰烈烈，“走”得也无声无息。例如：就在前几年，国内很多厂商大张旗鼓地宣传（忽悠）的SOA，现在可以都已经不好意思提及了。
　　这些年IT行业的文化发生了变化，有些变好了，有些更加糟糕了。
　　客户对“易用性”、“直觉”、“及时反馈”的期望，使得IT行业诞生了一个新名词——“客户体验”。与此同时，也有些组织建立（购买）了不少的“影子IT系统”。
　　移动互联网的广泛应用，诞生了“APP文化”，孵化出了众多的新兴公司和开发者。Woodward先生总结所谓“APP文化”的核心就是“快速见效”、注重质量、隐私和安全。
　　看到这里，我又在想，中国的APP行业是否有这个文化呀？
　　对于“功能点分析”而言，已经不是一个新技术了，很快就要有40年的历史了。而敏捷呢？其宣言的发布也接近18年了。
　　功能点的本质是提供了一种“洞见”，帮助团队来讨论需求、解决问题。并确保最终交付正确的IT产品——能够满足客户的业务目标，同时有较高的性价比与质量。
　　例如：在敏捷中，使用功能点信息，可以确保每个Sprint的计划可实现、可执行。　　总结一下，功能点分析对于“新技术”可以提供三个有价值的信息：　　1、边界
　　现代的组织以及政府的发展趋势是“联邦”、“联盟”，要建立“群”。
　　而技术发展的趋势也是要协调、整合越来越多的关键信息，以形成一个效率越来越高、成本越来越低的“联邦式”解决方案。对于这类新型的解决方案而言，很少由一个独立的组织来开发、部署和支持。
　　这方面，最典型的例子就是“区块链”了。
　　而功能点分析呢，首先就是要明确“系统边界”。就是这一点，其可以成为解决方案的整合、划分的管理员。　　2、数据
　　信息技术的本质就是要保存、传递和加工数据。
　　无论是新、老技术，数据的价值往往要比“流程与功能”要高。读者中有熟悉功能点方法的，可能对于这点要会心一笑了。
　　功能点方法是强调“数据建模”的，数据建模是一门科学和艺术。国外的情况我不清楚，在国内很多组织对于这一点是非常薄弱的。很多团队是不知自己有管理、维护着多少数据资产的。例如：要建立好数据的“类”，应该考虑：GDPR（欧盟的《通用数据保护条例》）、安全架构、性能、成本、质量、进度以及客户体验等等因素。
　　功能点方法诞生之初，就非常强调数据功能的价值。功能点方法可以很好地去管理数据的“类”和“属性”。　　3、流程与功能
　　IT发展到今天，流程与功能越来越复杂。国内也有越来越多的组织开始说“端到端”。很多解决方案的特点就是：可移植、有交互、自动化，弹性，减低成本，提升质量，缩短工期。
　　在这一点上，功能点方法与企业架构(EA)模型很类似，强调流程与交互；也因此可以很容易地扩展应用到区块链、AI等新技术上，以进行很好的规模度量。　　总结
　　还是要回到“信息论”的本质，面对越来越复杂的环境，人们久越来越需要信息来做“比较正确”的决策。
　　这是组织构建（购买）IT产品的初衷，在这个管开发云主机域名理过程中，组织是希望能够关注客户价值、控制风险、平衡资源。而这一切的前提，还是进行系统的“规模”度量。
　　也就是说——好的管理者，首先要知道信息产品本身最重要的信息是什么。
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