Transparencia - Métricas en la calidad de Software

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Análisis y métricas para medir la calidad en la de Software.
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Transparencia - Métricas en la calidad de Software

  1. 1. Métricas
  2. 2. 01 01 Introducción <ul><li>L as métricas son un buen medio para entender, monitorizar, controlar, predecir y probar el desarrollo software y los proyectos de mantenimiento. </li></ul><ul><li>Se aplica las métricas para valorar la calidad de los productos de ingeniería o los sistemas que se construyen. </li></ul><ul><li>Se aplican a todo el ciclo de vida permitiendo descubrir y corregir problemas potenciales. </li></ul>
  3. 3. 02 02 Introducción Medir, ¿para qué? <ul><li>Controlar </li></ul><ul><li>Conocer </li></ul><ul><li>Comunicar </li></ul><ul><li>El progreso </li></ul><ul><li>Los costes </li></ul><ul><li>Lo que se hace bien </li></ul><ul><li>Lo que se hace mal </li></ul><ul><li>Dónde se necesita inversión </li></ul><ul><li>Dónde se puede ahorrar </li></ul><ul><li>Desempeño </li></ul><ul><li>Etc. </li></ul>
  4. 4. 03 03 Introducción <ul><li>Existen varias razones para medir un producto: </li></ul><ul><li>Para indicar la calidad del producto. </li></ul><ul><li>Para evaluar la productividad de la gente que desarrolla el producto. </li></ul><ul><li>Par evaluar los beneficios en términos de productividad y de calidad, derivados del uso de nuevos métodos y herramientas de la ingeniería de software. </li></ul><ul><li>Para establecer una línea de base para la estimación </li></ul><ul><li>Para ayudar a justificar el uso de nuevas herramientas o de formación adicional. </li></ul>
  5. 5. 04 04 Definiciones Calidad Realizada Calidad Programada Calidad Necesaria
  6. 6. 05 05 Definiciones <ul><li>MEDIDA: Valor asignado a un atributo de una entidad mediante una medición. </li></ul><ul><li>MEDICIÓN: Es el acto de determinar una medida. </li></ul><ul><li>METRICA: Medida cuantitativa del grado en que un sistema, componente o proceso posee un atributo dado. Incluye el método de medición. </li></ul><ul><li>INDICADOR: Es una métrica o combinación de métricas que proporcionan una visión profunda del proceso de software. </li></ul><ul><li>ERROR: Fallo en un producto que se descubre antes de entregar el SW al usuario final. </li></ul><ul><li>DEFECTO: Un fallo que se produce una vez que se ha entregado el producto al usuario final. </li></ul>
  7. 7. 06 06 Características <ul><li>Exactas </li></ul><ul><li>Precisas </li></ul><ul><li>Consistentes </li></ul><ul><li>Comparables </li></ul>
  8. 8. 07 07 Ventajas <ul><li>Determinar la calidad del producto. </li></ul><ul><li>Evaluar la productividad de los desarrolladores. </li></ul><ul><li>Conocimiento cuantitativo de las características del proceso y del producto. </li></ul><ul><li>Se podrán realizar comparaciones con otros proyectos. </li></ul><ul><li>Se podrá mejorar el producto ya que las métricas sirven para detectar defectos. </li></ul>
  9. 9. 08 08 Utilidades <ul><li>Las métricas se utilizan para evaluar y controlar el proceso de desarrollo del software, de forma que permitan: </li></ul><ul><li>Indicar la calidad del producto. </li></ul><ul><li>Evaluar la productividad de los desarrolladores. </li></ul><ul><li>Evaluar los beneficios (en cuanto a calidad y productividad). </li></ul><ul><li>Establecer una línea base para la estimación. </li></ul><ul><li>Justificar el uso de nuevas herramientas o de formación adicional. </li></ul>
  10. 10. 09 09 Clasificación. de complejidad Métricas que definen la medición de la complejidad: volumen, tamaño, anidaciones, y configuración. de calidad Métricas que definen la calidad del software: exactitud, estructuración o modularidad, pruebas, mantenimiento. de competencia Métricas que intentan valorar o medir las actividades de productividad de los programadores con respecto a su certeza, rapidez, eficiencia y competencia de desempeño Métricas que miden la conducta de módulos y sistemas de un software, bajo la supervisión del SO o hardware. estilizadas Métricas de experimentación y de preferencia: estilo de código, convenciones, limitaciones, etc.
  11. 11. 10 10 Métricas Proceso de Ingeniería de Software Proceso de recopilación de métricas de Software Proyecto del Software Producto del Software Recopilación de Datos Cálculo de Métricas Evaluación de Métricas Medidas Métricas Indicadores Proceso de recopilación de métricas de Software
  12. 12. 11 11 Métricas de Calidad <ul><li>Principal objetivo de los ingenieros de software es producir sistemas, aplicaciones o productos de alta calidad. </li></ul><ul><li>Para las evaluaciones que se quieran obtener es necesario la utilización de medidas técnicas, que evalúan la calidad de manera objetiva. </li></ul>
  13. 13. 12 12 Métricas – Medición del Software Medidas Directas Medidas Indirectas Coste Funcionalidad Esfuerzo humano Calidad Líneas de código Complejidad Velocidad de ejecución Eficiencia Tamaño de memoria Fiabilidad Número de defectos Facilidad de uso etc. etc.
  14. 14. 13 13 Métricas del Software Métricas Orientadas al tamaño Métricas Orientadas a la función Medidas directas del resultado y del proceso Medidas indirectas del software y del proceso
  15. 15. 14 14 Métricas – Orientadas al Tamaño Esfuerzo humano (persona - mes) Coste ($) Páginas de documentación N° de errores N° de defectos LDC Productividad = KLDC / persona-mes Calidad = N° de errores (defectos) / KLDC Coste medio = $ / KLDC Documentación = KLDC / persona-mes
  16. 16. 15 15 Métricas - Dominio
  17. 17. 16 16 Métricas - Dominio
  18. 18. 17 17 Métricas - Errores <ul><li>ERRORES CLASICOS EN UN PROYECTO DE SOFTWARE: </li></ul><ul><li>Mal análisis en los requerimientos. </li></ul><ul><li>Una mala planeación. </li></ul><ul><li>No tener una negociación (documento, contrato) con el cliente. </li></ul><ul><li>No hacer un análisis costo beneficio. </li></ul><ul><li>Desconocer el ambiente de trabajo de los usuarios. </li></ul><ul><li>Desconocer los usuarios que trabajan con el sistema. </li></ul><ul><li>Mala elección de recursos (hardware, software, personas). </li></ul>
  19. 19. 18 18 Métricas - Recomendaciones <ul><li>Comenzar con un sistema pequeño </li></ul><ul><li>Mostrar los datos de forma que aporten valor al negocio y a su gestión </li></ul><ul><li>No perder de vista los objetivos y la estrategia del cliente (alineamiento continuo) </li></ul><ul><li>No comparar indicadores cualitativos con indicadores cuantitativos </li></ul>
  20. 20. 19 19| Métricas – Indicadores Equipo Banco de Chile <ul><li>Esfuerzo </li></ul><ul><ul><ul><li>HH Planificadas (cubicadas) vs HH Cosumidas </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>% Planificado vs % Real (Desviaciones) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Margen = Utilidad – Costo (Comercial) </li></ul></ul></ul><ul><li>Calidad </li></ul><ul><ul><ul><li>Ticket de Área QA (IMIT): Tiempos de Respuesta </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Clear Quest (Banco) : Tiempos de Respuesta </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Retornos desde Producción: Tiempos de Respuesta </li></ul></ul></ul><ul><li>Complejidad </li></ul><ul><ul><ul><li>Líneas de código (automatizado con Sonar) </li></ul></ul></ul>Productividad = KLDC / persona-mes Calidad = N° de errores (defectos) / KLDC Coste medio = $ / KLDC Documentación = KLDC / persona-mes

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