A költségbecslési modell előnyei és hátrányai

Tartalomjegyzék:

Anonim

A költségbecslés a projektek, az ellátás és a frissítések költségeinek elemzésére utal; Az analitika rendszerint szoftveren vagy legalább egy kutatási és jelentési folyamaton keresztül történik. A költségbecslési modellek az adat- és folyamatmenedzsment rendszerek jól ismert szektora, és számos olyan típus, amelyet a vállalatok üzleti modelljeik alapján használhatnak. Ezek a modellek sajátos erősséggel rendelkeznek, de olyan gyengeségekkel is rendelkeznek, amelyek bizonyos helyzetekben nehezen használhatók.

Rugalmas számítási területek

A költségbecslési modellek a költségeket értelmezik. Egyesek algoritmikus modelleket használnak, hogy bizonyos tényezők értékeit hozzárendeljék a költségek kiszámításához. Más modellek tartalmazzák a szakértői véleménymodellt és az analógiás becslést.

Hatékonyság és költségszabályozás

A hatékonyság a feladat gyors és pontos elvégzésére való képességre utal, így időt és pénzt takarít meg. Amikor a megfelelő modellt választjuk, a vállalkozás a hatékonyságból nyerhet hasznot a költségbecslés segítségével a költségek gyors kiszámításához és a projektek finanszírozására, a beszállítók és egyéb tevékenységek kiválasztására.

alanyiság

A hátrányos helyzetben a költségbecslés némileg szubjektív. Még az algoritmikus modelleknél is általában a vállalkozások feladata, hogy bizonyos értékeket másokkal súlyozzanak, és a megfelelő értékeket hozzárendeljék a tényezőkhöz. A többi modell opció még szubjektívebb. Ez azt jelenti, hogy néha a menedzser ugyanolyan könnyedén hibázhat, ha egy költségbecslési modellt használ, mintha egy nélkül dolgozna.

Változó tényezők

A tökéletes világban a tényezők állandóak, és a költségbecslési modellek mindig pontos eredményeket hoznak. Sajnos a piacok állandóan ingadoznak, az árak változnak és a technológia mindig tovább halad. Ez az ár állandó változásához vezet, ami azt jelenti, hogy a költségeket gyakran frissíteni kell, és az értékeket meg kell egyezni. Ez idővel lefolyó lehet, különösen rendkívül összetett modellekben.

Ajánlott