• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Um Guia de Seleção para Implantação de Métricas
 

Um Guia de Seleção para Implantação de Métricas

on

  • 47 views

Apresentação utilizada no dia da defesa de dissertação de mestrado (23/05/2014).

Apresentação utilizada no dia da defesa de dissertação de mestrado (23/05/2014).

Statistics

Views

Total Views
47
Views on SlideShare
47
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
0
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Um Guia de Seleção para Implantação de Métricas Um Guia de Seleção para Implantação de Métricas Presentation Transcript

    • Um guia de Seleção para Implantação de Métricas de Software DARLAN FLORÊNCIO DE ARRUDA MESTRADO ACADÊMICO EM ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO – UPE/POLI DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO ORIENTADOR: PROF. DR. JOSÉ GILSON DE A. T. FILHO CO-ORIENTADOR: PROF. DR. MARIA LENCASTRE
    • ROTEIRO  Introdução  Referencial teórico e trabalhos relacionados;  Revisão sistemática da literatura;  Estudo de campo realizado no porto digital;  Guia de seleção de métricas de software;  Conclusões e Indicações para trabalhos futuros. 2
    •  Tomada de decisão gerencial quantitativa;  Falta de informações sobre projetos anteriormente completados;  Rápidas mudanças em TI;  Dificuldade em produzir requisitos explícitos. 3 MOTIVAÇÃO
    •  Falta de estudos, diagnósticos e análises. 4 RELEVÂNCIA
    •  Como são aplicadas as atividades de medição de software por empresas de TI localizadas no Porto Digital?  É possível definir e propor um guia de seleção de métricas de software que possa servir de suporte para empresas de TI? 5 QUESTÕES DE PESQUISA
    • 6 METODOLOGIA DE PESQUISA
    •  Campo de pesquisa da ciência da computação e administração;  Empresas de Tecnologia da Informação Brasileiras, em específico aquelas sediadas no Porto Digital no estado de Pernambuco. 7 DELIMITAÇÕES DA PESQUISA
    • PROCESSO DE MEDIÇÃO8 ENTENDER AVALIAR CONTROLAR PREVER Humphrey (1989).
    • 9 MÉTRICAS DE SOFTWARE A métrica de software é a medida que geralmente usa classificações numéricas - para quantificar algumas características ou atributos de uma entidade de software (Yu e Zhou, 2012).
    • 10 CLASSIFICAÇÃO DE MÉTRICAS DE SOFTWARE Singh et al (2011).
    •  À verificação do cumprimento de requisitos de sistemas de software e especificações;  Esforço na concepção do software;  Complexidade do software;  Orientação para utilização adequada de recursos.  Fornecimento de feedback aos gerentes;  Suporte a tomada de decisão. 11 VANTAGENS
    •  Pode ser difícil e dispendioso;  Dados históricos/empíricos, cuja validade é difícil de verificar;  Avaliar o desempenho da equipe técnica;  A maioria dos modelos de previsão baseiam-se em estimativas de certas variáveis que muitas vezes não são conhecidas exatamente. 12 DESVANTAGENS
    •  Pesquisa de Qualidade no Setor de Software Brasileiro;  Introduction of Japan's Investigation Activities on Systems and Software Product Quality Metrics;  A Survey of Metrics Use in Finnish Software Companies; 13 TRABALHOS RELACIONADOS
    • 14 TRABALHOS RELACIONADOS TRABALHO PRINCIPAIS RESULTADOS Pesquisa de Qualidade no Setor de software Brasileiro 264 empresas participantes; 22% não utilizam métricas; 34,5% utilizam pontos de Função; 33,7% pontos de casos de uso; 25.5% Outras Métricas. Introduction of Japan's Investigation Activities on Systems and Software Product Quality Metrics; Guia de Colaboração para especificações de requisitos não funcionais. Cerca 230 métricas identificadas (10 domínios); Total de 958 métricas identificadas; Definição de níveis de serviços (SLA) COM 481 itens. A Survey of Metrics Use in Finnish Software Companies; 10 empresas participantes; 116 métricas identificadas. 31 delas descartadas; Produtos, processos; 99% podem ser usadas em estimativas.
    • 15 REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA
    • 16 REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA
    • 17 REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA
    • 18 REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA
    •  Amostragem probabilística do tipo estratificada proporcional [GIL, 2009; MARCONI e LAKATOS, 2002]. 19 ESTUDO DE CAMPO σ^2 = nível de confiança escolhido, expresso em número de desvios-padrão; p = percentual com o qual o fenômeno se verifica; q = percentual complementar (100 – p); N = tamanho da população; e^2 = erro máximo permitido. n = tamanho da amostra;
    •  (1) Identificação e análise sobre a utilização de métricas de software por parte das empresas;  (2) Identificação e percepção dos respondentes em relação à importância e satisfação relacionados ao uso de métricas de software. 20 ESTUDO DE CAMPO
    • 21 ESTUDO DE CAMPO
    • 22 ESTUDO DE CAMPO
    • 23 ESTUDO DE CAMPO
    • Estudo de Campo – Porto Digital24
    •  68% possuem históricos de medições mal sucedidas. 25 ESTUDO DE CAMPO
    •  (1) Planejamento (2) Coleta dos Dados (3)Interpretação dos Dados 26
    • 27 ESTUDO DE CAMPO
    • 28 ESTUDO DE CAMPO
    • 29 ESTUDO DE CAMPO
    •  34 métricas, onde 30 delas são distintas;  Organização do Guia:  Tamanho do produto de software;  Orientação a objetos;  Complexidade;  Custos;  Produtividade, esforço e qualidade;  Requisitos;  Satisfação do usuário. 30 GUIA DE SELEÇÃO DE MÉTRICAS DE SOFTWARE
    • 31 GUIA DE SELEÇÃO DE MÉTRICAS DE SOFTWARE
    • 32 GUIA DE SELEÇÃO DE MÉTRICAS DE SOFTWARE
    • 33 GUIA DE SELEÇÃO DE MÉTRICAS DE SOFTWARE
    •  Revisão Sistemática da Literatura;  Diagnóstico sobre o uso de métricas de software por essas empresas;  Fatores contribuintes para o uso ineficiente de métricas de software;  Mapeamento a percepção dos respondentes em relação ao uso de métricas de software;  Guia de Seleção de Métricas de Software. 34 RESUMO DAS CONTRIBUIÇÕES
    • 35 CONCLUSÕES Importância de Métricas para empresas; Número grande de empresas utilizam métricas de software; Diversidade de tipos de métricas; Fracasso e sucesso de um projeto; Certificação x Uso;
    •  Ampliar os estudos para um número maior de empresas;  Validação de algumas informações sobre motivos para uso ineficiente de métricas;  Realizar validações acerca do conteúdo (conjuntos de métricas) proposto no guia. 36 Indicações para Trabalhos Futuros
    • Um guia de Seleção para Implantação de Métricas de Software DARLAN FLORENCIO DE ARRUDA MESTRADO ACADÊMICO EM ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO – UPE/POLI DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO ORIENTADOR: PROF. DR. JOSÉ GILSON DE A. T. FILHO CO-ORIENTADOR: PROF. DR. MARIA LENCASTRE