Paramétrica Estimativa | Definição, Exemplos, Usa

Quando você precisa para estimar o custo de um projeto ou de partes de um projeto, você quase inevitavelmente, toda a técnica de estimativa paramétrica. Trata-se de uma abordagem quantitativa para determinar o custo esperado com base em dados históricos ou de mercado. É também um método utilizado no processo de “custo estimado” no corpo de Conhecimento de gestão de projetos da PMI (ver PMBOK®, 6ª ed., canal. 7.2).

neste artigo, estamos a introduzir a técnica da estimativa paramétrica. Forneceremos também orientações e umexemplo da utilização prática deste método.

What Is Parametric Estimating?

estimativa paramétrica é uma técnica baseada em estatísticas para calcular a quantidade esperada de recursos financeiros ou tempo que é necessário para realizar e completar um projeto, uma atividade ou uma parte de um projeto. Trata-se de um método estabelecido em vários quadros de gestão de projectos, como o PMI (Project Management Body of Knowledge) do Instituto de gestão de projectos (PMBOK), onde é incluído nas Ferramentas e técnicas dos processos “custo estimado” e “duração estimada da actividade”.

a determinação de uma estimativa baseia-se numa correlação estatística (ou assumida) entre um parâmetro e um custo ou valor temporal. Esta correlação observada é então dimensionada para o tamanho do projeto atual (fonte: PMI Practice Standard for Project Estimating, 2nd edition, ch. 4.2.2). Por exemplo, na construção de Rodovias, o custo e o tempo para construir 1 milha em um projeto anterior poderia ser a base para o cálculo dos recursos e cronograma do projeto de construção atual. No entanto, tal exige que haja provas estatísticas da correlação e que as características de ambos os projectos sejam comparáveis).

para calcular o custo ou a duração do perparameter, é necessário um conjunto de dados históricos. Isto poderia ser obtido em projectos anteriores (empresas de construção, Consultoria, TI e outras indústrias, por vezes armazenam esses dados centralmente), ou em agências de mercado de acesso público que fornecem estatísticas para aferição de desempenhos (benchmarking).Embora a estimativa paramétrica seja uma técnica comum para estimar os custos em diferentes níveis de granularidade, a forma da sua aplicação varia muito.

alguns projetos constroem modelos estatísticos complexos e realizam uma análise de regressão abrangente para vários parâmetros. Eles também podem desenvolver algoritmos e atribuir um número significativo de recursos para a implantação e (back)testar tais modelos. Trata-se de uma abordagem aplicável a grandes projectos ou aos chamados “mega projectos”, em que mesmo pequenas deficiências na exactidão das estimativas podem causar um impacto material.

o PMI Practice Standard for Project Estimating fornece orientações detalhadas para a estimativa dos custos do projecto. Os membros do PMI podem acessá-lo através do site do PMI.

projectos menores, no outro extremo da Gama, podem utilizar estimativas paramétricas desenvolvendo funções ou simplesmente aplicando a “regra dos três” se houver evidência ou um pressuposto razoável de que os parâmetros e valores observados estão correlacionados. Isto também pode envolver algum julgamento de especialistas se as regressões presumidas são razoáveis e aplicáveis ao projeto ou atividade.

de acordo com o padrão de prática do PMI, existem 2 tipos de resultados:

• estimativas determinísticas e
• estimativas probabilísticas.

Estimates Deterministic

the deterministic result type of the parametric estimation is a single number for the amount of cost or time needed, calculated based on parametric scaling. Por vezes, é ajustado manualmente para ter em conta as diferenças entre os projectos actuais e os projectos históricos (por exemplo, diferentes níveis de experiência das equipas) ou para adicionar uma reserva para imprevistos.

estimativas probabilísticas

este tipo de resultado não está a produzir uma única estimativa, mas uma série de estimativas baseadas na probabilidade de diferentes montantes de custo e duração. Isto é frequentemente apresentado na forma de uma curva de densidade de probabilidade como mostrado no gráfico abaixo.

um método para converter esta função numa gama mais prática de estimativas é a identificação de três pontos nessa curva.:

• a estimativa mais provável que é normalmente o custo ou o valor temporal com a maior probabilidade única,
• o pessimista, e
• a estimativa optimista.

as estimativas optimistas e pessimistas de custos e duração podem ser determinadas através da definição de uma probabilidade-alvo (por exemplo, 90%, 95% ou 99%, sujeita à qualidade dos dados subjacentes e ao tipo de distribuição do valor) e/ou de um multiplicador dos seus desvios-padrão. Dependendo da forma da curva de densidade de probabilidade, estes 3 pontos podem então ser transformados em uma chamada estimativa final, uma abordagem semelhante à da distribuição triangular ou PERT beta.

How to Perform Parametric Estimating?

esta secção descreve os passos necessários para formar uma estimativa paramétrica. Tal como mencionado anteriormente, a extensão e a complexidade do processo de estimativa e dos instrumentos utilizados devem ser adaptados às necessidades de um projecto. Nos passos a seguir, acrescentámos uma nota em que previríamos diferenças entre projectos pequenos e complexos.

Determine as partes do seu projecto para as quais pode(potencialmente) utilizar uma estimativa paramétrica

como primeiro passo, um gestor de projecto precisa de identificar quais as partes do trabalho. Os critérios de selecção são principalmente

• nível de precisão exigido, ou seja, para uma estimativa aproximada, pode ser possível estimar o projecto inteiro de uma só vez (por exemplo, custo de construção por pé quadrado)mas, para estimativas definitivas, terá de ir para um nível mais granular.
• correlação de parâmetros e valores, i.e. você só pode estimar trabalho ou recursos usando esta técnica se você sabe ou assume que há uma correlação entre um parâmetro e a duração e/ou custo (sujeito totalizando).
• disponibilidade de dados para estimativa paramétrica (ver passo seguinte).

a estrutura de desagregação do trabalho (WBS) pode ser um bom ponto de partida para seleccionar o âmbito da estimativa paramétrica.Dados históricos e de mercado sobre os requisitos de custo e / ou de tempo de projectos semelhantes

se tiver identificado áreas para as quais poderia ser aplicável uma estimativa comparativa, terá de recolher os dados relevantes. As fontes de dados potenciais são bases de dados internas de custos/tempo/recursos que são alimentadas com valores observados de projectos anteriores (frequentemente disponíveis em empresas que trabalham regularmente em determinados tipos de projectos), dados acessíveis ao público, tais como estatísticas públicas ou parâmetros de referência da indústria.

identifique os parâmetros que deseja testar para a correlação com os valores de custo ou de tempo

uma vez que tenha criado um conjunto de dados, terá de seleccionar os parâmetros que podem potencialmente correlacionar-se com o custo ou o tempo necessários. Estas correlações serão sujeitas a uma análise estatística adicional se estiver a utilizar um modelo.

em projetos menores, você provavelmente aplicaria o julgamento de especialistas ou senso comum para decidir quais parâmetros seriam razoáveis. Se isto bastar às necessidades do seu projecto, poderá saltar os próximos dois passos e passar para a secção de cálculo.

determinar o(s) parâmetro (S) que determinam o custo ou a duração (por exemplo, através de uma análise de regressão e de uma análise estatística Adicional, Se necessário)

testar o conjunto de parâmetros identificados na etapa anterior para correlações e/ou regressões. Isto geralmente envolve o uso de software estatístico como R ou outras soluções livres ou comerciais. A utilização da inteligência artificial (aprendizagem de máquinas) também pode ser considerada, por exemplo, para identificar padrões em conjuntos de dados complexos. No final da análise, selecione os parâmetros que são apropriados para o seu modelo de estimativa.

desenvolver um modelo e um teste de desempenho (Back), se possível

desenvolver um modelo para prever as quantidades de custo e duração do seu projecto com base no conjunto de parâmetros que foram identificados na etapa anterior. Certifique-se de testar os resultados com dados históricos.

Note que esta etapa requer conhecimentos estatísticos especializados e experiência de análise de dados. De facto, estes modelos podem ser bastante complexos, em especial para grandes projectos. Portanto, esteja ciente do custo, tempo e recursos necessários para desenvolver esse tipo de modelo. Equilibre isto com os benefícios potenciais e os requisitos do projeto e das suas partes interessadas no que diz respeito à estimativa.

calcula a(s) estimativa (ões) paramétrica (s)

se tiver construído um modelo, irá calcular uma estimativa probabilística ou determinística, alimentando os parâmetros do projecto actual no modelo.

se utilizou o julgamento de peritos em vez de um modelo para identificar os parâmetros relevantes, terá de calcular primeiro a quantidade de custo ou tempo por unidade de parâmetro.

pode então desenvolver e aplicar uma função de ordenação de custos que considere estes parâmetros como variáveis independentes. Se preencher os valores dos parâmetros do seu projecto actual, o resultado será a estimativa de custo ou duração (determinística) deste projecto.

na sua forma mais simples, a estimativa paramétrica compreende apenas um parâmetro e uma relação linear entre os parâmetros e a quantidade de custo ou tempo. Neste caso, você pode usar o cálculo ‘rule of three’ e multiplicar o custo ou duração por parameterunit com o valor do parâmetro em seu projeto atual. A fórmula é:

E_parametric= a_old / p_old x p_curr,

onde:
E_parametric = paramétrica estimativa,
a_old = histórica valor de custo ou de tempo,
p_old = valor histórico do parâmetro
p_curr = valor do parâmetro no seu projeto atual.

encontrará alguns exemplos na secção pertinente abaixo. Estes exemplos de estimativas paramétricas baseiam-se igualmente numa abordagem “regra dos três”.

quais são as vantagens e desvantagens de uma estimativa paramétrica?

exemplos

esta secção compreende dois exemplos simples que o ajudarão a compreender os princípios da estimativa paramétrica. No entanto,tenha em mente que os modelos e a análise estatística são geralmente mais complexos na prática.Exemplo 1: determinação do custo de construção utilizando uma estimativa paramétrica

uma equipa de projecto de uma empresa de construção está encarregada de estimar o custo de construção de um novo edifício de escritório. A empresa concluiu vários projectos semelhantes nos últimos anos. Utiliza uma base de dados interna para monitorizar de forma granulosa a duração da actividade e os custos dos projectos anteriores.

para uma estimativa inicial, uma ordem aproximada de magnitude, a empresa pretende usar a estimativa paramétrica com o custo de construção por pé quadrado como o parâmetro de entrada relevante para a estimativa paramétrica. A estimativa será então calculada com base na regra dos três.

para tipos semelhantes de edifícios, o custo médio de construção ascendeu a 200 dólares por metro quadrado no passado (= custo por parameterunit).

o novo edifício deve ter uma área total de 3.000 pés quadrados (= valor do parâmetro no novo projeto).

o cálculo da ordem de grandeza do custo de construção, utilizando uma estimativa paramétrica (determinística)determinada com a regra dos três, é o seguinte:

custo estimado de construção = $200 x 3.000 sq ft = $6.000.000.

na prática, há obviamente muito mais factores a considerar e o modelo seria muito mais complexo, obviamente. No entanto, este cálculo pode mesmo ser suficiente para uma ordem de grandeza aproximada na fase de início de um projecto.Exemplo 2: estimar o custo de implementação de um sistema de TI

um fornecedor de software é convidado a estimar o custo de implementação de sua solução. A implementação consiste em 4 partes-instalação, personalização, estabelecimento de interfaces com outros sistemas e testes (migração de dados não está no âmbito deste projeto).

enquanto o custo da instalação é fixo, o vendedor está usando diferentes parâmetros para determinar o custo e tempo estimado das outras partes. Estes dados baseiam-se em dados históricos e foram incluídos na seguinte ficha de estimativa de amostras.

Parte	Parâmetro	Histórico avg. Custo por unidade de parâmetro	Avg histórica. Vez por Parâmetro Unidade	Valor do Parâmetro no Projeto Atual	Custo Estimado	Duração Estimada
Instalação	Correcção	$25,000	10 dias	Correcção	$25,000	10 dias
Personalizando	Número de diferentes linhas de produto que o cliente produz	$12,000	5 dias	15 linhas de produtos	$180,000	75 dias
Criação de Interfaces	Número de Interfaces com outros sistemas	$20,000	5 dias	5 interfaces do sistema	$100,000	25 dias
Teste	Custo de Personalizar + Custo de interfaces	$300 (por us $1.000 gasto em parâmetro)	0.0089 dias por us $1.000 gasto no parâmetro	Soma de Personalizar e Interface de custo = $280,000	$84,000	25 dias
SOMA					$389,000	135 dias

Você já deve ter notado que o fornecedor aplicada a diferentes parâmetros de personalização e criação de interfaces. Para os testes, a estimativa é cruzada com os resultados das estimativas das outras duas áreas.

Conclusão

Paramétrica a estimativa pode ser altamente precisas abordagem de custo, requisitos de recursos e duração, se suficientes dados históricos disponíveis e, se comprovada existe correlação entre os parâmetros e os valores estimados.

na prática, a estimativa paramétrica é utilizada na forma de modelos estatísticos complexos, bem como na forma simples de realizar cálculos “regra dos Três” (como mostrado nos exemplos acima). Assim, a complexidade da estimativa depende da necessidade de precisão, da disponibilidade e qualidade dos dados históricos e dos recursos disponíveis para a estimativa.