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TEC的优先级权衡法可保证更高的准确率。通过清晰的图表演示法,它还可简化复杂的流程。TEC的决策支持系统,eBestMatch,把加权平均(WA)和加权平均综合指数(WACI)算法结合在一起。加权平均综合指数(WACI)算法显示所有评估项评分的一致性。在对比加权平均值相似的软件供应商时,这个算法尤其有帮助。
当计算相对简单时,常使用加权平均法(WA)。表面上看,这个算法可很好地评估性能。但是,它的主要问题在于它无法识别软件供应商的真实能力。主要原因是它用一个数字描述一组评估项,而无法识别其差异。
举例说,一个用户这样排列其需求优先级:
优先级
维护:50% 功能性:25% 简单易用:25%
两个软件供应商对这些评估项的支持度如下:
软件供应商A
维护:50 功能性:100 简单易用:100
软件供应商B
维护:100 功能性:50 简单易用:50
软件供应商A的加权平均评分
50% (50) + 25% (100) + 25% (100) = 75
软件供应商B的加权平均评分
50% (100) + 25% (50) + 25% (50) = 75
当使用加权平均算法时,两个软件供应商的评分都是75。这好像说明他们对用户需求的满足度是相同的。但是,这些数字无法说明哪个组合更符合用户的要求,它也无法区分或衡量这些组合内在的风险。
为了补充加权平均算法的这些不足,TEC的决策支持工具使用加权平均综合指数(WACI)算法,以帮助用户更好地理解数据。加权平均综合指数(WACI)算法和加权平均法(WA)的结合使对照组合来评估软件供应商的综合绩效成为可能。根据这种算法得出的结果被称之为最佳匹配因数™ (BMF)。
与75对应的软件供应商A的加权平均综合指数(WACI)是0.5
与75对应的软件供应商B的加权平均综合指数(WACI)是1
由于软件供应商B的BMF评分结果最高,它是最符合用户需求的软件供应商。
系统会针对上千条评估项进行类似的计算,并将其与多个软件供应商的产品功能描述进行对比和衡量。系统将以清晰的、标准化和个性化的图表和报告方式显示评估结果。
对比需求
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