एक बहुत गहन अवलोकन और उत्पादकता अंतर के बारे में अनुसंधान का विश्लेषण स्टीव मैककोनेल द्वारा लिखित दो लेखों में प्रदान किया गया है :
पहला लेख ( उत्पादकता विविधता ... ) बताता है:
... मूल अध्ययन जिसमें व्यक्तिगत प्रोग्रामिंग उत्पादकता में भारी भिन्नता पाई गई, 1960 के दशक के अंत में सैकमैन, एरिकसन और ग्रांट (1968) द्वारा आयोजित की गई थी। उन्होंने 7 साल के अनुभव के औसत के साथ पेशेवर प्रोग्रामर का अध्ययन किया और पाया कि सबसे अच्छे और सबसे खराब प्रोग्रामर के बीच प्रारंभिक कोडिंग समय का अनुपात लगभग 20 से 1 था; डिबगिंग समय का अनुपात 25 से 1 से अधिक; कार्यक्रम का आकार 5 से 1; और कार्यक्रम निष्पादन गति 10 से 1. के बारे में। उन्हें प्रोग्रामर के अनुभव और कोड की गुणवत्ता या उत्पादकता के बीच कोई संबंध नहीं मिला।
सैकमैन, एरिकसन और ग्रांट के निष्कर्षों की विस्तृत परीक्षा उनकी कार्यप्रणाली में कुछ खामियों को दिखाती है ... हालांकि, खामियों के लिए लेखांकन के बाद भी, उनका डेटा अभी भी सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामर और सबसे खराब के बीच 10 गुना से अधिक अंतर दिखाता है।
मूल अध्ययन के बाद के वर्षों में, सामान्य खोज "प्रोग्रामर्स के बीच आदेश-में-अंतर भिन्नताएं हैं" की पुष्टि पेशेवर प्रोग्रामर (कर्टिस 1981, मिल्स 1983, डेमार्को और लिस्टर 1985, क्रेसिस एट अल 1986) के कई अन्य अध्ययनों द्वारा की गई है। , कार्ड 1987, बोहेम और पपीशियो 1988, वालेट और मैकग्रेरी 1989, बोहेम एट अल 2000) ...
इस लेख में एक दिलचस्प पक्ष नोट भी है:
भिन्नता की यह डिग्री सॉफ्टवेयर के लिए अद्वितीय नहीं है। नॉर्म ऑगस्टीन के एक अध्ययन में पाया गया कि विभिन्न प्रकार के व्यवसायों में - लेखन, फुटबॉल, आविष्कार, पुलिस का काम और अन्य व्यवसाय - शीर्ष 20 प्रतिशत लोगों ने लगभग 50 प्रतिशत उत्पादन किया, चाहे उत्पादन टचडाउन हो, पेटेंट हो , हल किए गए मामले या सॉफ़्टवेयर (अगस्तीन 1979)।
दूसरा लेख ( ... वलिड इज द अंडरलाइंग रिसर्च? ) मुख्य रूप से लौरेंत कुमारवती द्वारा पहले एक की समीक्षा को संबोधित करने के लिए लिखा गया है :
दूसरे लेख में, "10x" मेक सपोर्टिंग इन द रिसर्च के सेक्शन ए डेपर डाइव में मैककॉनेल ने पहले लेख में इस्तेमाल किए गए संदर्भों का अधिक विवरण फिर से जांचा और निष्कर्ष निकाला:
... जैसा कि मैंने इस आलेख को लिखने में एक बार फिर इन उद्धरणों की समीक्षा की, मैंने फिर से निष्कर्ष निकाला कि वे सामान्य खोज का समर्थन करते हैं कि प्रोग्रामर के बीच 10x उत्पादकता अंतर हैं। अध्ययन ने सामूहिक रूप से प्रोग्रामिंग गतिविधियों के एक स्पेक्ट्रम में सैकड़ों पेशेवर प्रोग्रामर शामिल किए हैं।
... अनुसंधान का शरीर जो 10x दावे का समर्थन करता है, वह उतना ही ठोस है जितना कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में किया गया कोई शोध। अध्ययन जो 10x दावे का समर्थन करते हैं, वे चित्र 1 में वर्णित पद्धतिगत सीमा के अधीन नहीं हैं, क्योंकि वे व्यक्तिगत परिवर्तनशीलता का अध्ययन कर रहे हैं (यानी, केवल आंकड़े के बाईं ओर)। बोसाविट एक भी अध्ययन का हवाला नहीं देता - त्रुटिपूर्ण या अन्यथा - जो 10x दावे को गिनता है, और मैंने ऐसा कोई अध्ययन भी नहीं देखा है। तथ्य यह है कि किसी भी अध्ययन ने निष्कर्ष नहीं निकाला है कि 10x दावे के विपरीत 10x दावे में और भी अधिक आत्मविश्वास प्रदान करता है। जब मैं उन अध्ययनों की संख्या पर विचार करता हूं, जो कुल मिलाकर, मुझे लगता है कि शोध न केवल विचारोत्तेजक है, बल्कि निर्णायक है - जो कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अनुसंधान में दुर्लभ है।
संपूर्णता के लिए, उत्पादकता विविधता में उपयोग किए गए संदर्भों की सूची ... नीचे भी उद्धृत की गई है:
संदर्भ
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