Kỹ thuật Estimation trong IT Business Analysis

Kỹ thuật estimation là tập hợp các phương pháp và công cụ được các nhà phân tích sử dụng để định lượng và dự đoán các yếu tố như thời gian, chi phí, nguồn lực cần thiết để hoàn thành một dự án phần mềm. 
Trong lĩnh vực ITBA (IT Business Analysis), kỹ thuật estimation đóng vai trò như một nền tảng vững chắc giúp các chuyên gia đưa ra những dự đoán chính xác về các khía cạnh quan trọng của dự án hoặc một sáng kiến kinh doanh. 
ITBA là quá trình phân tích nhu cầu kinh doanh và yêu cầu kỹ thuật của một tổ chức để xác định các giải pháp công nghệ thông tin phù hợp. Theo đó, kỹ thuật estimation giúp các chuyên gia ITBA ước tính thời gian, chi phí và nguồn lực cần thiết để hoàn thành các mục tiêu của dự án công nghệ. Từ đó lập kế hoạch dự án chi tiết và hợp lý nhằm đảm bảo tiến độ dự án, tránh lãng phí ngân sách và quản lý các rủi ro tiềm ẩn hiệu quả.

Kỹ thuật estimation là công cụ quan trọng để thực hiện ITBA hiệu quả, nó không chỉ hỗ trợ lập kế hoạch dự án mà còn đảm bảo dự án được thực hiện một cách suôn sẻ và hiệu quả.

Giúp lập kế hoạch dự án hiệu quả

Kỹ thuật estimation giúp các chuyên gia ITBA ước tính khối lượng công việc, thời gian, chi phí và nguồn lực cần thiết cho một dự án công nghệ thông tin. Điều này giúp họ lập kế hoạch dự án chi tiết và khả thi, đảm bảo dự án được hoàn thành đúng thời hạn và trong phạm vi ngân sách.

Quản lý rủi ro và giảm thiểu các vấn đề về tiến độ

Việc ước tính chính xác về thời gian và tài nguyên sẽ giúp chuyên gia ITBA nhận diện được các rủi ro tiềm ẩn ngay từ khi dự án bắt đầu. Khi có những con số cụ thể, ITBA có thể chủ động dự đoán các vấn đề phát sinh trong quá trình triển khai, từ đó đưa ra các biện pháp phòng ngừa để đảm bảo tiến độ dự án, đồng thời tránh phát sinh chi phí. 

Cải thiện khả năng giao tiếp với khách hàng và các bộ phận liên quan

Kỹ thuật estimation giúp chuyên gia ITBA giao tiếp rõ ràng và minh bạch với khách hàng và các bộ phận liên quan về tiến độ, chi phí và kết quả dự kiến của dự án. Khi các bên liên quan hiểu rõ các ước tính, họ có thể đưa ra những điều chỉnh cần thiết và tránh hiểu lầm về những kỳ vọng trong quá trình triển khai.
 

Trong IT Business Analysis (ITBA), việc áp dụng các phương pháp estimation chính xác là điều cực kỳ quan trọng để đảm bảo thành công của dự án. Dưới đây là một số phương pháp estimation phổ biến:

Phương pháp Expert Judgment

Phương pháp Expert Judgment (ước tính dựa trên kinh nghiệm chuyên gia) là một trong những kỹ thuật estimation phổ biến trong ITBA. Phương pháp này chủ yếu dựa vào kiến thức, kinh nghiệm của các chuyên gia để đưa ra ước tính cho các yếu tố trong dự án. Các chuyên gia có thể là thành viên trong nhóm hoặc các chuyên gia bên ngoài có kiến thức sâu rộng về dự án.
Ưu điểm:
- Nhanh chóng và dễ dàng thực hiện: Các chuyên gia có thể dựa vào kinh nghiệm và trực giác của mình để đưa ra những ước tính ban đầu nhanh chóng.
- Tận dụng kinh nghiệm chuyên gia: Các chuyên gia có thể dựa vào kinh nghiệm và "linh cảm" của mình để đưa ra những ước tính ban đầu.
Hạn chế:
- Độ chính xác phụ thuộc vào kinh nghiệm chuyên gia: Những chuyên gia có ít kinh nghiệm hoặc mới vào nghề có thể đưa ra các ước tính kém chính xác.
- Mang tính chủ quan cao: Phương pháp này dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố cá nhân, làm giảm độ tin cậy của ước tính.

Phương pháp Analogous Estimating

Phương pháp Analogous Estimating (ước tính tương tự) là một kỹ thuật estimation dựa trên việc so sánh dự án hiện tại với các dự án tương tự đã được hoàn thành trong quá khứ để ước tính các thông số như thời gian, chi phí và nỗ lực cần thiết. 
Trong phương pháp này, các nhà phân tích sẽ tìm kiếm các dự án đã hoàn thành có đặc điểm tương đồng với dự án hiện tại về quy mô, độ phức tạp, công nghệ sử dụng và các yếu tố khác. Sau đó, họ sẽ sử dụng dữ liệu thực tế từ các dự án này (ví dụ như thời gian thực hiện, chi phí phát sinh) làm cơ sở để ước tính cho dự án mới.
Ưu điểm:
- Nhanh chóng và dễ dàng: Phương pháp này rất hữu ích khi có ít thông tin về dự án hiện tại và cần một ước tính sơ bộ nhanh chóng, thường áp dụng trong giai đoạn đầu của dự án.
- Tiết kiệm thời gian: Sử dụng dữ liệu từ các dự án trước giúp tiết kiệm thời gian so với việc xây dựng một ước tính hoàn toàn mới từ đầu.
Hạn chế:
- Phụ thuộc vào sự tương đồng: Độ chính xác của ước tính phụ thuộc vào mức độ tương đồng giữa dự án hiện tại và các dự án đã hoàn thành. Nếu sự khác biệt quá lớn, ước tính có thể không chính xác.
- Cần điều chỉnh: Các yếu tố như phạm vi công việc, độ phức tạp và nguồn lực cần phải được điều chỉnh để phản ánh đúng đặc điểm của dự án hiện tại.
- Chất lượng dữ liệu lịch sử: Nếu dữ liệu lịch sử không đầy đủ hoặc không đáng tin cậy, độ chính xác của ước tính có thể bị ảnh hưởng.

Phương pháp Parametric Estimating

Parametric Estimating (ước tính tham số) là một kỹ thuật estimation sử dụng các tham số hoặc mô hình thống kê dựa trên dữ liệu lịch sử để ước tính kết quả trong tương lai. Phương pháp này liên quan đến việc xác định các yếu tố chính của dự án (ví dụ như số lượng yêu cầu nghiệp vụ, số dòng mã code) và sử dụng dữ liệu từ các dự án tương tự đã hoàn thành để xác định nỗ lực, thời gian hoặc chi phí trung bình cần thiết cho mỗi đơn vị của yếu tố đó.
Ví dụ, nếu dữ liệu lịch sử cho thấy rằng việc phát triển một tính năng với 2000 dòng mã code mất khoảng một tháng, thì theo phương pháp Parametric Estimating, người ta có thể ước tính rằng việc phát triển một tính năng tương tự với 10000 dòng mã code sẽ mất khoảng 5 tháng (10000 / 2000 * 1 tháng). 
Ưu điểm:
- Độ chính xác cao: So với phương pháp Analogous Estimating, phương pháp này mang lại ước tính chính xác hơn, đặc biệt khi có đủ dữ liệu lịch sử đáng tin cậy.
- Giảm thiểu tính chủ quan: Việc sử dụng các mối quan hệ định lượng giữa các tham số và kết quả giúp giảm thiểu yếu tố chủ quan, đưa ra các ước tính có cơ sở vững chắc hơn.
Hạn chế:
- Cần dữ liệu lịch sử đáng tin cậy: Phương pháp này yêu cầu có dữ liệu lịch sử chính xác và liên quan đến dự án hiện tại. Nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc không phù hợp, ước tính sẽ không chính xác.
- Lựa chọn tham số quan trọng: Việc xác định các tham số có ảnh hưởng lớn đến kết quả estimation. Lựa chọn sai tham số có thể dẫn đến các ước tính sai lệch.

Phương pháp Monte Carlo Simulation

Monte Carlo Simulation là một kỹ thuật mô phỏng giúp dự đoán nhiều kết quả có thể xảy ra dựa trên các ước tính lạc quan, bi quan và khả năng xảy ra nhất. Thay vì đưa ra một ước tính duy nhất, phương pháp này cung cấp một phân phối xác suất cho các kết quả, giúp các nhà phân tích hiểu rõ hơn về phạm vi khả năng và rủi ro của dự án.
Quá trình thực hiện:
- Bước 1: Xác định các biến số chính có thể ảnh hưởng đến ước tính (ví dụ: thời gian hoàn thành, chi phí nguồn lực).
- Bước 2: Đặt ra một phạm vi giá trị cho mỗi biến số, bao gồm giá trị lạc quan, bi quan và khả năng xảy ra nhất.
- Bước 3: Mô phỏng ngẫu nhiên, sử dụng các giá trị từ phạm vi đã xác định để tính toán kết quả tổng thể.
- Bước 4: Lặp lại quá trình này hàng nghìn lần để tạo ra phân phối xác suất các kết quả có thể xảy ra.
Ưu điểm:
- Cung cấp một phân phối xác suất, giúp hiểu rõ về các khả năng và xác suất của các kết quả.
- Hữu ích cho dự án phức tạp với nhiều yếu tố không chắc chắn và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các nhiệm vụ.
Hạn chế:
- Để thực hiện phương pháp này cần phần mềm mô phỏng và dữ liệu đầu vào chính xác.
- Cần nhiều tài nguyên tính toán khi áp dụng với các mô phỏng phức tạp

Phương pháp Delphi Method

Delphi Method là một kỹ thuật estimation được sử dụng để thu thập ý kiến từ một nhóm chuyên gia qua nhiều vòng lặp ẩn danh nhằm đạt được sự đồng thuận hoặc một ước tính đáng tin cậy. 
Quá trình thực hiện:
- Bước 1: Một nhóm chuyên gia (thường từ 5 đến 9 người) được chọn dựa trên kinh nghiệm và kiến thức của họ về dự án.
- Bước 2: Mỗi chuyên gia đưa ra ước tính của mình một cách ẩn danh qua bảng câu hỏi hoặc mô tả nhiệm vụ.
- Bước 3: Người điều phối tổng hợp kết quả và gửi lại cho các chuyên gia để họ xem xét và điều chỉnh ước tính của mình.
- Bước 4: Quá trình này tiếp tục qua nhiều vòng cho đến khi đạt được sự đồng thuận.
Ưu điểm:
- Giảm thiểu thiên vị: Tính ẩn danh giúp các chuyên gia đưa ra ý kiến tự do mà không bị ảnh hưởng bởi những người khác.
- Tận dụng kiến thức tập thể: Phương pháp này tận dụng tối đa sự hiểu biết sâu sắc từ nhiều chuyên gia khác nhau, từ đó có được một cái nhìn toàn diện.
Hạn chế:
- Thời gian dài: Quá trình lặp lại nhiều vòng có thể mất thời gian.
- Chi phí và nguồn lực: Cần một đội ngũ chuyên gia và người điều phối uy tín, điều này có thể yêu cầu chi phí và nguồn lực lớn

Để thực hiện kỹ thuật estimation hiệu quả trong quản lý dự án phần mềm, các chuyên gia ITBA cần tuân thủ một quy trình rõ ràng và có hệ thống. 
 

Xác định yêu cầu và phạm vi dự án

Bước đầu tiên trong quá trình estimation là xác định rõ ràng yêu cầu và phạm vi dự án. Điều này bao gồm việc hiểu rõ mục tiêu cuối cùng của dự án là gì, những sản phẩm hoặc kết quả cụ thể nào cần được bàn giao và đâu là ranh giới của dự án.
Nếu yêu cầu và phạm vi dự án không được xác định rõ ràng, việc ước tính sẽ trở nên khó khăn và kém chính xác, dẫn đến sự thay đổi lớn về thời gian và nguồn lực thực hiện dự án.

Phân tích yêu cầu và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến estimation

Sau khi đã xác định rõ ràng các yêu cầu và phạm vi của dự án, bước tiếp theo là phân tích chi tiết các yêu cầu này và xác định các yếu tố có thể ảnh hưởng đến quá trình estimation. 
Một phương pháp phổ biến để thực hiện việc này là chia nhỏ dự án thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và có thể quản lý được thông qua việc sử dụng cấu trúc phân rã công việc (Work Breakdown Structure). Điều này giúp việc ước tính trở nên cụ thể và chính xác hơn.
Bên cạnh việc đó, cần xác định độ phức tạp của mỗi yêu cầu và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến estimation, ví dụ như kỹ năng của đội ngũ phát triển, tài nguyên có sẵn và mức độ thay đổi dự án. 

Lựa chọn phương pháp estimation phù hợp

Việc lựa chọn phương pháp sẽ dựa vào quy mô, độ phức tạp của dự án, tính sẵn có của dữ liệu lịch sử và kinh nghiệm của đội ngũ. 
Các phương pháp phổ biến có thể là Expert Judgment, Analogous Estimating hoặc Parametric Estimating. Đối với các dự án lớn và phức tạp, phương pháp như Monte Carlo Simulation hay Delphi Method sẽ giúp có được kết quả chính xác hơn.

Áp dụng phương pháp estimation và tạo báo cáo

Khi đã lựa chọn được phương pháp phù hợp, bước tiếp theo là áp dụng phương pháp đó để thực hiện estimation. 
Các chuyên gia sẽ thực hiện ước tính dựa trên các dữ liệu và phương pháp đã chọn. Sau khi tính toán, một báo cáo ước tính chi tiết sẽ được tạo ra, bao gồm các ước tính về thời gian, chi phí và nguồn lực. Báo cáo cũng cần mô tả phương pháp đã sử dụng, các giả định và yếu tố rủi ro có thể ảnh hưởng đến kết quả.

Theo dõi và điều chỉnh ước tính trong suốt dự án

Việc theo dõi tiến độ thực tế và so sánh với các ước tính ban đầu giúp phát hiện sự sai lệch và điều chỉnh kịp thời. Khi có những thay đổi trong phạm vi dự án hoặc tình hình thực tế, các ước tính cần được cập nhật để đảm bảo tính khả thi của dự án. Các bên liên quan cũng cần được thông báo liên tục về tiến độ và chi phí thực hiện.
 

Dưới đây là một số công cụ phổ biến có thể hỗ trợ thực hiện kỹ thuật estimation hiệu quả:

Microsoft Project

Microsoft Project là công cụ quản lý dự án mạnh mẽ, cung cấp các tính năng hỗ trợ ước tính thời gian, chi phí và nguồn lực cho từng nhiệm vụ trong dự án. Nó cho phép người dùng áp dụng các phương pháp estimation khác nhau, từ việc nhập liệu thủ công đến việc theo dõi sự khác biệt giữa tiến độ thực tế và kế hoạch ban đầu.

JIRA

JIRA là công cụ quản lý dự án nổi bật trong các môi trường Agile, hỗ trợ ước tính độ phức tạp của công việc qua Story Points. Công cụ này còn giúp theo dõi hiệu suất và Velocity của nhóm qua các báo cáo và biểu đồ, giúp dự đoán khả năng hoàn thành công việc trong tương lai.

Excel và Google Sheets

Excel và Google Sheets là các công cụ bảng tính linh hoạt, có thể sử dụng cho các ước tính thủ công và tính toán chi phí. Các chuyên gia ITBA có thể dễ dàng tạo bảng tính, áp dụng công thức và sử dụng biểu đồ để trực quan hóa và so sánh dữ liệu ước tính với dữ liệu thực tế.

Primavera

Primavera là công cụ quản lý dự án mạnh mẽ, phù hợp với các dự án IT phức tạp hoặc quy mô lớn, đặc biệt là các dự án cơ sở hạ tầng hoặc tích hợp hệ thống. Nó hỗ trợ lập kế hoạch chi tiết, theo dõi tiến độ và quản lý nguồn lực, giúp các chuyên gia ước tính và kiểm soát dự án hiệu quả, đặc biệt trong các ngành công nghiệp yêu cầu quản lý phức tạp.
 

Tóm lại, kỹ thuật estimation là một phần không thể thiếu trong quá trình IT Business Analysis nhằm đảm bảo các dự án phần mềm hoàn thành đúng tiến độ và tối ưu ngân sách. MindX hy vọng rằng bài viết này đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích để hiểu và áp dụng kỹ thuật estimation hiệu quả trong công việc ITBA.

Nếu bạn đang tìm kiếm cơ hội để nâng cao kỹ năng estimation nhằm quản lý dự án phần mềm hiệu quả hơn, khóa học IT Business Analysis (ITBA) của MindX chính là một lựa chọn lý tưởng. 
Khóa học sẽ trang bị nền tảng kiến thức và kỹ năng vững chắc để bạn tự tin trở thành một chuyên gia ITBA, trong đó có việc thành thạo kỹ thuật estimate. 
Đăng ký khóa học ITBA của MindX để bắt đầu hành trình trở thành chuyên gia ITBA của bạn ngay hôm nay!