Risk assessment in software development by fuzzy inference approach

Yazılım geliştirme projeleri maddi olarak büyük bir götürüye sahiptir ve yüksek miktarlarda yatırıma ihtiyaç duymaktadır. Bilgisayar yazılımı ile ilgili uluslararası somut verilere dayanan maliyetlere bakıldığı zaman; 1985 yılında 150 milyar dolardır, 2010 yılında 2 trilyon dolardır ve 2016 yılından sonra da 5 trilyon doları geçmektedir. Buna ek olarak, 2018 yılında, Apple Store'un bir günlük cirosu bile yaklaşık 250 milyon dolardır. Her yıl katlanarak artan bu maliyetlere, harcamalara ve yatırımlara rağmen; yazılım projelerinin başarılı bir şekilde geliştirilme oranı çok da yüksek değildir. 2016 yılında hazırlanan "CHAOS" raporuna göre, geliştirilen yazılım projelerinin sadece %17'si tam zamanında, ayrılan bütçede ve verilen isteklere uygun bir şekilde tamamlanmıştır. Projelerin %53'ü ise süre ve bütçe aşımıyla ve ayrıca gereksinimleri tam doğru biçimde karşılamadan bitirilmiştir. Yazılım projelerinin %30'u ise, geliştirilme evresinde tamamlanamayıp iptal edilmiştir. Bu kadar yüksek maliyetli ve bu denli düşük başarı oranına sahip yazılım geliştirme projelerinin daha kaliteli ve daha başarılı bir yapıya sahip olabilmesi için, daha iyi bir yazılım risk değerlendirmesi ve yönetim metodu elde edilerek etkin bir risk değerlendirme ve yönetim yaklaşımının belirlenmesi gerekir. Bu etkin yaklaşımın bir sonucu olarak, yazılım geliştirme projelerinde sorunlar daha ortaya çıkmadan önce, yazılım riskleri oluşturabilecek bazı problemler zamanında fark edilebilip tespit edilebilecektir. Bu doktora tez çalışmasında, ANFIS makine öğrenmesi yöntemi ile birlikte, bulanık mantık yaklaşım tekniğine bağlı olarak yazılım risk değerlendirmesi ve yönetimi ile ilgili 32 yazılım risk kuralını içeren yeni ve orijinal bir kural seti oluşturulmuştur. Ayrıca, bu kural setinin nasıl elde edildiği gösterilmiş ve geliştirme bölümünün tüm evreleri adım adım detaylı bir şekilde anlatılmıştır.