Den software-omkostningsmodel, der baserer omkostningsestimater på statistiske data, såsom kildelinjer, kaldes cocomo (konstruktiv omkostningsmodel) .

Her er en sammenbrud:

* cocomo er en meget anvendt parametrisk model til estimering af softwareudviklingsindsats, omkostninger og tidsplan.

* Det bruger historiske data og statistisk analyse til at relatere projektattributter (som linjer med kode, erfaringsniveau for udviklere og projektkompleksitet) til udviklingsindsats.

* Cocomo kommer i tre varianter:

* Grundlæggende cocomo: Denne version bruger en simpel formel til at estimere indsatsen baseret på projektets størrelse i kodelinjer.

* mellemliggende cocomo: Denne version tegner sig for projektattributter såsom produktkompleksitet, personaleoplevelse og udviklingsmiljø.

* Detaljeret Cocomo: Denne version er den mest komplekse, der indeholder et mere detaljeret sæt omkostningsdrivere og giver mulighed for mere præcise skøn.

Fordele ved Cocomo:

* enkelhed: Den grundlæggende model er ligetil og let at anvende.

* Historiske data: Det udnytter historiske data for at forbedre estimeringsnøjagtigheden.

* vidt brugt: Det er en veletableret og vidt brugt model i softwareudviklingsindustrien.

Ulemper ved Cocomo:

* kodeliniefokus: Det er stærkt afhængig af kodelinjer, hvilket kan være vanskeligt at estimere nøjagtigt for komplekse projekter.

* begrænset anvendelighed: Det er måske ikke egnet til alle typer projekter, især smidig og iterativ udvikling.

* Mangel på kontekst: Det kan være vanskeligt at redegøre for alle projektspecifikke faktorer, der kan påvirke omkostningerne.

Alternativer til Cocomo:

* Funktionspunktanalyse: Denne teknik estimerer omkostninger baseret på den funktionalitet, der leveres af softwaren, snarere end kodelinjer.

* Ekspertvurdering: Denne tilgang er afhængig af oplevelsen og viden om fageksperter til at estimere omkostninger.

* Agil estimering: Denne metode bruger iterative skøn baseret på brugerhistorier og anvendes ofte i agile udviklingsmiljøer.

Afslutningsvis er Cocomo et værdifuldt værktøj til estimering af softwareomkostninger, især når historiske data er tilgængelige, og projektkompleksiteten kan estimeres med rimelig nøjagtighed. Det er dog vigtigt at være opmærksom på dets begrænsninger og overveje alternative metoder, når det er relevant.