How do you use estimation techniques like bottom-up, top-down, or parametric in different situations?

Bias occurs when estimations consistently lean toward being either too high or too low due to personal judgment, experience, or assumptions made during the estimation process. Estimation error is the difference between the estimated value and the actual result, often resulting from uncertainty, incomplete data, or flawed analysis.

Although I disagree that scope creep can be a result of bias or error in an estimate, this article makes some good points about the human nature of estimating. The solution to bias and other harmful estimating influences lies in the procedure of peer review of estimates. It is imperative to have estimates reviewed thoroughly by other team members.

El sesgo de estimación es una desviación sistemática en nuestras proyecciones, influenciada por factores como el exceso de optimismo, la presión externa o expectativas irreales. Este sesgo puede provocar que subestimemos costos o tiempos, creando problemas durante el proyecto. El error de estimación, por otro lado, es la diferencia entre lo que proyectamos y la realidad, causado por la variabilidad o la incertidumbre inherente al proyecto. Ambos pueden generar impactos significativos, como el aumento de costos o retrasos no previstos. En una expansión de infraestructura, el sesgo de optimismo llevó a subestimar los tiempos de instalación de equipos, lo que generó retrasos. #EstimaciónPrecisa #MinimizaSesgo

Interesting Approach to estimating. Also common to Budget forecasting. As for Top Down it is a directive from Management to set the estimate goal.

Just to put a little more meat on the bones of what technique to use when; Top Down is usually best when you have limited time and resources, or you don't need a super accurate estimate. You would normally use an Analogous or Expert Opinion (Delphi) approach in this situation. When you need a more critical estimate, say for a Firm Fixed Price contract for example, you may want to do a Bottoms Up estimate and apply a Parametric approach if you have historical data available. If not, you'll have to apply an Analogous or Delphi approach to each work package. Whatever method you choose, be sure to document it and be prepared to defend your approach at your bid review meeting.

The selection of the correct estimation technique depends on the project context. Bottom-up estimation is best when detailed data is available, as it allows for more accurate, granular estimates. Top-down estimation is suitable for large-scale projects or when dealing with uncertainty, as it offers a high-level view. Parametric estimation is effective when historical data or reliable metrics can be applied, as it uses established relationships between variables, such as cost per unit of work.

La elección de la técnica de estimación depende del tipo de proyecto y la disponibilidad de datos. La estimación bottom-up es útil para proyectos detallados y bien definidos, ya que descompone el proyecto en peque?as tareas. El enfoque top-down es preferible cuando se tiene una visión global del proyecto y se necesita una estimación rápida. La técnica paramétrica se apoya en datos históricos y variables mensurables, ideal cuando el proyecto tiene similitudes con otros ya realizados, lo que permite aplicar modelos matemáticos precisos. En un proyecto de desarrollo de software, usé la estimación paramétrica para calcular el tiempo basándome en proyectos previos de similar complejidad. #TécnicasDeEstimación #EscogeInteligentemente

To minimize bias, it's crucial to apply an objective approach, gather data from multiple sources, and include input from various team members to avoid individual biases. Collaborative techniques, such as planning poker in SCRUM, can help ensure diverse perspectives are considered, reducing the likelihood of biased estimates.

Para evitar el sesgo de estimación, es fundamental reconocer las influencias externas y los prejuicios cognitivos. El sesgo de optimismo, por ejemplo, puede llevar a subestimar la complejidad del proyecto. Una buena práctica es utilizar diversas técnicas de estimación y comparar resultados. Además, obtener opiniones independientes y revisar las estimaciones periódicamente en base a nuevos datos ayuda a garantizar la objetividad. Ser consciente de los sesgos propios y estar dispuesto a desafiarlos también es crucial para evitar estimaciones poco realistas. En un proyecto de construcción, obtuve estimaciones de distintos equipos técnicos para evitar que el optimismo de un solo departamento afectara la precisión global. #EstimaciónObjetiva

Reducing estimation error involves using historical data, continuously refining estimates throughout the project lifecycle, and conducting risk analysis to identify uncertainties. Iterative estimation techniques, where estimates are adjusted as the project progresses, can also help refine initial predictions and reduce error.

Reducir el error de estimación requiere un enfoque integral que considere la incertidumbre y la variabilidad del proyecto. Agregar márgenes de contingencia o utilizar estimaciones probabilísticas puede ayudar a manejar riesgos no anticipados. Las herramientas como el análisis de Monte Carlo permiten visualizar el rango de posibles resultados, considerando múltiples variables. Además, documentar claramente las suposiciones y comunicar las estimaciones a todas las partes interesadas reduce malentendidos y garantiza que todos estén alineados con las expectativas reales del proyecto. En un proyecto de infraestructura crítica, integramos un margen del 10% en el cronograma para hacer frente a posibles problemas logísticos y climáticos.

Improving estimation skills requires ongoing practice and learning from past project outcomes. Participating in retrospectives, collecting feedback, and applying lessons learned are crucial for enhancing these abilities. Additionally, utilizing tools like Monte Carlo simulations can help improve estimation accuracy by accounting for various uncertainties and variables.

Bottom-up estimation involves detailed breakdown of tasks, suitable for complex projects like offshore wind farms to accurately assess resource needs. Top-down estimation starts with overall project size, useful for initial planning in grid code compliance studies to get a rough idea of resource requirements. Parametric estimation uses historical data to predict costs, ideal for manufacturing processes to estimate production costs based on similar projects. Similarly, in battery storage, parametric estimation can predict installation costs based on past installations.

El perfeccionamiento en estimación se logra a través de la experiencia y la formación continua. Revisar proyectos previos y comparar las estimaciones con los resultados reales es clave para identificar áreas de mejora. Participar en talleres especializados, practicar simulaciones y analizar lecciones aprendidas te permitirá afinar tus habilidades. Además, recibir retroalimentación de colegas experimentados es invaluable. El uso de herramientas tecnológicas avanzadas también contribuye a incrementar la precisión y a reducir los márgenes de error en futuros proyectos. Tras algunos desvíos en costos, asistí a un taller de estimación que mejoró notablemente mi precisión en proyectos posteriores. #DesarrolloProfesional #MejoraContinua

I agree that learning from experience can contribute greatly to reducing estimation errors. This learning could be from similar internal projects done in the past, lessons register, project libraries, seeking expert opinion from project managers that have handled similar projects in the same Industry, Industry reports on latest trends etc. This should even be among the first steps to take when trying to estimate projects.