Enhancing Vendor Selection in Software Ecosystems: A Decision-Making Tool

Abstract

Denne oppgaven presenterer et beslutningsstøtteverktøy for valg av programvareleverandører i programvaremiljøer. Dette gjøres ved å utvide et grunnleggende rammeverk for å håndtere beslutningstakeres usikkerhet og gi en omfattende gjennomgang av ikke-funksjonelle krav som valgskriterier.

Valg av programvareleverandører er ofte en kompleks, ad hoc-prosess som er utsatt for feil. Selv om det tidligere har blitt foreslått mange metoder for å bistå beslutningstakere, mangler de fleste tilpasningsevne og integrasjon i eksisterende prosesser. For å løse dette foreslås brukervennlige brukergrensesnitt og verktøy som mulige løsninger.

Verktøyet utviklet i denne oppgaven bygger på et avansert rammeverk for leverandøranalyse og -valg, som er utvidet til å benytte Fuzzy Set Theory for å håndtere usikkerhet under beslutningstaking. Dette gjør det mulig for beslutningstakere å håndtere upresise data, subjektive vurderinger og flere motstridende mål mer effektivt, som ofte er til stede i disse prosessene. Videre inkluderer verktøyet brukervennlige grensesnitt og funksjonaliteter, basert på tilbakemeldinger fra praktiserende beslutningstakere og litteratur for å sikre dets tilpasningsevne og integrasjon i eksisterende prosesser.

I tillegg adresseres et sett på åtte ikke-funksjonelle krav som valgskriterier, sammen med skreddersydde definisjoner for den gitte konteksten. Disse kriteriene og definisjonene åpner nye veier for hvordan ikke-funksjonelle krav bør vurderes som valgskriterier i valg av programvareleverandører for programvaremiljøer.

This thesis proposes a decision-support tool for software vendor selection in software ecosystems, expanding a foundational framework to handle decision-maker uncertainty and providing an extensive review of non-functional requirements as selection criteria.

The software vendor selection process is often complex, ad-hoc, and prone to errors. Although numerous methods have been proposed to assist decision-makers, most lack adaptability and integration into existing processes. To address this, user-friendly interfaces and tools are suggested as potential solutions.

The tool developed in this thesis work builds on a state-of-the-art vendor analysis and selection framework, which is scaled to utilize Fuzzy Set Theory to manage uncertainty during decision-making. This enables decision-makers to more effectively handle imprecise data, subjective judgments, and multiple conflicting objectives, which often are present in these processes. Furthermore, the tool incorporates user-friendly interfaces and functionalities, drawing on feedback from practitioners and literature to ensure its adaptability and integration into existing processes.

Additionally, a baseline set of eight non-functional requirements are addressed as selection criteria, along with tailored definitions for the context. These criteria and definitions pave new paths for how non-functional requirements should be considered as selection criteria in software vendor selection for software ecosystems.