Аннотация
During the recent years, software projects have tendency to be more complicated and sophisticated. Project Effort and timing preliminary estimation has low accuracy and IT-industry forces to use agile-methodologies to correct risks of resource overrun. Last inventions of software –neural networks and machine learning models in combination with classic methods like COCOMO offer help to estimate project’s parameters, but these models can solve only the tasks after continuous learning on big datasets. One of the main problems in current project estimation research area is lack of available big high-quality datasets of real software projects. All current existed datasets have low relevance, tight range of project features or are not available for wide network of researchers. This article describes new project’s data mapping and collecting algorithm, divided to 3 different scenarios. it offers possibility to collect project data without complicated features or spending of additional resources. Next important part is idea of central open-source repository for project’s data collecting. Implementation of this idea in project team and research community could seriously improve the quality of project’s estimation, accelerate continuous delivery of project results, improve research quality and extend research community. В последние годы проекты по разработке программного обеспечения становятся все более сложными. Предварительная оценка сроков и других параметров проекта имеет низкую точность, и разработчики вынуждены использовать гибкие методологии для компенсации рисков перерасхода ресурсов. Последние достижения области -нейронные сети и модели машинного обучения в сочетании с классическими методами, такими как COCOMO, помогают оценить параметры проекта, но эти модели могут решать только задачи после непрерывного обучения на больших наборах данных.Одной из основных проблем в области оценки текущих проектов является отсутствие доступных больших наборов данных реальных проектов. Все существующие наборы данных имеют низкую актуальность, малую глубину или недоступны для широких масс. В этой статье описывается алгоритм разметки и сбора данных проекта, разделенный на 3 различных сценария. Это дает возможность собирать данные проекта без сложных функций или затрат дополнительных ресурсов. Следующая важная часть -идея открытого центрального репозитория для сбора данных проектов. Реализация этой идеи в проектной команде и исследовательском сообществе может серьезно улучшить качество оценки проекта, ускорить разработку проекта, улучшить качество исследований и расширить исследовательское сообщество.