introducao a metricas de software
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Entender porque medição é importante para avaliação e garantia da qualidade de softwareEntender as abordagens principais de métricas e como elas são utilizadasConhecer algumas métricas e suas aplicaçõesEntender o que é um Plano de Métricas e como escrever umTRANSCRIPT
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Introdução a Métricas de SoftwareIntrodução a Métricas de Software
Alexandre Vasconcelos [email protected]
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ObjetivosObjetivos
Entender porque medição é importante para avaliação e garantia da qualidade de software
Entender as abordagens principais de métricas e como elas são utilizadas
Conhecer algumas métricas e suas aplicações
Entender o que é um Plano de Métricas e como escrever um
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MotivaçãoMotivação
Um dos objetivos básicos da Engenharia de Software é: a transformação da criação de sistemas software de uma maneira artística, indisciplinada e pouco
entendível para uma forma devidamente controlada, quantificada e previsível
“Métricas de Software” é um assunto discutido há mais de 20 anos na engenharia de software ... e no entanto não é verificada sua utilização, na prática, pela grande maioria
dos projetos de construção de software
Pesquisas realizadas em empresas de software indicam que mais da metade de grandes projetos de software se deparam com algum tipo de atraso,
excesso de custo ou prazo ou algum fracasso na execução quando implantado Falta de controle
dos projetos
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MotivaçãoMotivação
“Não se pode gerenciar o que não se pode medir”.
Tom De Marco “Se você não sabe para onde você quer ir,
qualquer caminho você pode seguir. Se você não sabe onde você está, um mapa não vai ajudar!”.
Roger Pressman
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O que são métricas de software?O que são métricas de software?
Uma métrica é a medição de um atributo (propriedades ou características ) de uma determinada entidade (produto, processo ou recursos). Exemplos: Tamanho do produto de software (ex: Número de Linhas de
código) Número de pessoas necessárias para implementar um caso de uso Número de defeitos encontrados por fase de desenvolvimento Esforço para a realização de uma tarefa Tempo para a realização de uma tarefa Custo para a realização de uma tarefa Grau de satisfação do cliente (ex: adequação do produto ao
propósito, conformidade do produto com a especificação)
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Por que medir software?Por que medir software?
Entender e aperfeiçoar o processo de desenvolvimento Melhorar a gerência de projetos e o relacionamento com
clientes Reduzir frustrações e pressões de cronograma Gerenciar contratos de software Indicar a qualidade de um produto de software Avaliar a produtividade do processo Avaliar os benefícios (em termos de produtividade e
qualidade) de novos métodos e ferramentas de engenharia de software
Avaliar retorno de investimento
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Por que medir software?Por que medir software?
Identificar as melhores práticas de desenvolvimento de software
Embasar solicitações de novas ferramentas e treinamento Avaliar o impacto da variação de um ou mais atributos do
produto ou do processo na qualidade e/ou produtividade Formar uma baseline para estimativas Melhorar a exatidão das estimativas Oferecer dados qualitativos e quantitativos ao
gerenciamento de desenvolvimento de software, de forma a realizar melhorias em todo o processo de desenvolvimento de software
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Propriedades desejáveis de uma métricaPropriedades desejáveis de uma métrica
Facilmente calculada, entendida e testada Passível de estudos estatísticos Expressa em alguma unidade Obtida o mais cedo possível no ciclo de vida do
software Passível de automação Repetível e independente do observador Sugere uma estratégia de melhoria
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Em resumo...Em resumo...
Uma métrica deve ser: Válida: quantifica o que queremos medir Confiável: produz os mesmos resultados dadas as mesmas
condições Prática: barata, fácil de computar e fácil de interpretar
Dois contextos para medição de software Processo: ex. produtividade Produto: ex. qualidade
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Categorização de MétricasCategorização de Métricas
Métricas diretas (fundamentais ou básicas) Medida realizada em termos de atributos observados
(usualmente determinada pela contagem) Ex.: custo, esforço, no. linhas de código, capacidade de
memória, no. páginas, no. diagramas, etc. Métricas indiretas (derivadas)
Medidas obtidas a partir de outras métricas Ex.: complexidade, eficiência, confiabilidade, facilidade de
manutenção
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Categorização de MétricasCategorização de Métricas
Métricas orientadas a tamanho São medidas diretas do tamanho dos artefatos de software
associados ao processo por meio do qual o software é desenvolvido.
Ex.: esforço, custo, no. KLOC, no. páginas de documentação, no. erros
Métricas orientadas por função Consiste em um método para medição de software do ponto
de vista do usuário, determinando de forma consistente o tamanho e a complexidade de um software.
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Categorização de MétricasCategorização de Métricas
Métricas de produtividade Concentram-se na saída do processo de engenharia de software. Ex.: no. de casos de uso/iteração.
Métricas de qualidade Oferecem uma indicação de quanto o software se adeqüa às
exigências implícitas e explícitas do cliente. Ex.: erros/fase
Métricas técnicas Concentram-se nas características do software e não no processo
por meio do qual o software foi desenvolvido. Ex.: complexidade lógica e grau de manutenibilidade
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Possíveis problemas com métricasPossíveis problemas com métricas
Ex: Comparar a produtividade de engenheiros em termos de linha de código Está sendo utilizado a mesma unidade de medida?
O que é uma linha de código válida? O contexto considerado é o mesmo?
Todos os engenheiros são familiarizados com a linguagem de programação?
O que se quer realmente é o tamanho do código?E a qualidade do código?
Como o resultado será interpretado?Produtividade média de um engenheiro?
O que se quer com o resultado?Comparar a produtividade do processo de software?
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Teoria da MediçãoTeoria da Medição
Teoria sobre métricas pode ajudar a resolver estes problemas.
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Relações EmpíricasRelações Empíricas
Ajudam a observar as relações do tipo verdadeiro/falso entre entidades do mundo real
Ex. Relações empíricas entre o atributo altura das pessoas Binária: O Super-homem é mais alto do que papai Noel Unária: O Super-homem é alto Ternária: O Super-homem é mais alto do que papai Noel e
mamãe Noel
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MedidaMedida
Medida é uma função de mapeamento
Super-homem
Papai Noel
Mamãe Noel
2.10m
1.65m
1.50m
Atributos do mundo real (domínio)
Um símbolo em um conjunto com
relações matématicas conhecidas
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MediçãoMedição
É a atribuição de uma medida (através de um símbolo) a um atributo do mundo real
Propósito: manipular símbolos na faixa => determinar conclusões sobre os atributos do domínio
Para ser precisa, a medição deve especificar Domínio: Será medido a largura ou altura das pessoas? Faixa: A medida da altura foi feita em m ou cm? Regras de mapeamento: Será permitido medir altura
considerando pessoas calçadas?
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EscalaEscala
Representa os símbolos na faixa de uma medida mais as manipulações permitidas
Ex. de manipulações: Mapeamento: transformar símbolos em um conjunto em
outros símbolos em outro conjunto.{verdadeiro, falso} {1, 0}
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Tipos de EscalaTipos de Escala
Kelvin, tamanho, larguraDiferença entre qualquer par consecutivo de valores é preservada. Possui 0 absoluto.
Ratio (razão)
Celsius e FahrenheitDiferença entre qualquer par consecutivo de valores é preservada
Intervalar
{simples, médio, complexo}
Símbolos ordenadosOrdinal
{verdadeiro, falso}Símbolos não ordenadosNominalExemplosCaracterísticasNome
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Os Quatros papéis de MediçãoOs Quatros papéis de Medição
Segundo Humphrey, são quatro os principais papéis de Medições de Software:
Processos, Processos, Produtos e Produtos e Serviços de Serviços de
SoftwareSoftware
EntenderEntender
AvaliarAvaliar PreverPrever
ControlarControlar
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Os Quatros papéis de MediçãoOs Quatros papéis de Medição
Entender Métricas ajudam a entender o comportamento e funcionamento de
processos, produtos e serviços de software Avaliar
Métricas podem ser utilizadas para tomar decisões e determinar o estabelecimento de padrões, metas e critérios de aceitação
Controlar Métricas podem ser utilizadas para controlar processos, produtos e
serviços de software Prever
Métricas podem ser utilizadas para prever valores de atributos
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O Paradigma Goal Question Metrics O Paradigma Goal Question Metrics (GQM)(GQM)
Usado para definir o conjunto de métricas a ser coletado
Proposto por: Basili and Rombach’s, Goal-Question-Metrics Paradigm,
IEEE Transactions on Software Engineering, 1988. Baseia-se no fato de que deve existir uma
necessidade clara associada a cada métrica
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O Paradigma Goal Question Metrics O Paradigma Goal Question Metrics (GQM)(GQM)
Inicia-se com a identificação dos interessados na medição. Com base nos interessados, estabelecem-se os principais
objetivos da medição para a organização, o projeto ou uma tarefa específica. Ex: reduzir defeitos, aumentar produtividade, etc.
A partir dos objetivos, geram-se perguntas cujas respostas dirão se os objetivos foram ou não alcançados (ex: Qual a taxa de defeito atual? Qual a taxa de defeito após a implantação do novo processo?)
A partir das perguntas, definem-se métricas: que dados serão necessários? Quais os formatos? Como coletar (fórmula e processo)? Onde armazenar e como utilizar?
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O Paradigma Goal Question Metrics O Paradigma Goal Question Metrics (GQM)(GQM)
Goal 1Goal 1 Goal 2Goal 2
Questão 1Questão 1 Questão 2Questão 2 Questão 3Questão 3 Questão 4Questão 4
Métrica 1 Métrica 1 Métrica 2Métrica 2 Métrica 3Métrica 3 Métrica 4Métrica 4 Métrica 5Métrica 5
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Exemplo do uso do GQMExemplo do uso do GQM
Objetivo: Assegurar que todos os defeitos são corrigidos antes do software ser liberado para uso.
Perguntas: Quantos defeitos temos atualmente? Qual o status de cada defeito? Qual a cobertura dos testes?
Métricas: Número de defeitos Número de defeitos por status Número de casos de testes planejados x executados Número de requisitos testados
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Selecionando ObjetivosSelecionando Objetivos
Devem estar associados a um período de tempo Aumentar a produtividade em 20% no prazo de 12 meses Facilita o acompanhamento e a tomada de ações para
viabilizar objetivo pois existe um prazo!!!
Estudos indicam que objetivos muito complexos e de longo prazo podem causar impacto na motivação Objetivos menores, a curto prazo, permitem que as pessoas
visualizem o progresso e alcancem sucessos Com o tempo e com a maturidade da organização, os
objetivos devem se tornar mais complexos e mais desafiadores
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Selecionando MétricasSelecionando Métricas
Seja realista e prático
Considere o processo e o ambiente de desenvolvimento atual Não selecione métricas em que os dados sejam difíceis de serem
coletados na sua realidade
Comece com o que for possível
A equipe não deve ser muito impactada
Utilize a abordagem incremental Com o tempo, com os benefícios, mais dados estarão
disponíveis...
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Selecionando MétricasSelecionando Métricas
Objetivo: Aumentar satisfação do cliente Que atributos dos nossos produtos e serviços são mais
importantes para os nossos clientes?
Aspectos Relevantes de Produto e Serviço para Clientes
0
5
10
15
20
Qualidade Custo Prazo Visibilidade doProgresso
Flexbilidade p/mudanças
Aspectos Relevantes Para os Clientes
Clie
ntes
que
C
onsi
dera
m o
Asp
ecto
# Clientes
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O processo de mediçãoO processo de medição
É um processo cíclico que envolve: Planejar Medir Analisar os dados Tomar decisões baseadas na análise Implementar as decisões Voltar a planejar e medir
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Princípios de um Processo de MediçãoPrincípios de um Processo de Medição
Um processo de medição deve: Fornecer uma base para melhoria contínua do processo Quantificar a qualidade e produtividade Estar integrado com o ciclo de vida de desenvolvimento Medir o impacto de vários métodos, ferramentas, e técnicas
de melhorias
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Princípios de um Processo de MediçãoPrincípios de um Processo de Medição
Medições devem ser usadas para medir processos, não pessoas
O processo de medição deve ter objetivos claros e bem-definidos
O processo de medição deve ser fortemente acoplado com o processo de gerência da qualidade e integrado dentro de planos e orçamentos
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Princípios de um Processo de MediçãoPrincípios de um Processo de Medição
O processo de coleta de dados deve ser simples, e ferramentas automáticas para extração de dados devem ser usadas
O processo de medição é contínuo e sujeito a melhoria
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Características de um programa efetivo Características de um programa efetivo de mediçãode medição
Escolha um conjunto adequado de métricas Relacione as métricas ao processo de tomada de decisão (suportado pela alta
administração) Avalie processos e não pessoas (explique os objetivos da medição) Não use as métricas para punir Envolva várias pessoas na seleção e formulação das métricas Estabeleça alta prioridade (recursos, ferramentas, etc.) Integre o programa ao desenvolvimento de software Alinhe aos objetivos de negócio Padronize e documente Compartilhe as métricas obtidas Institucionalize como parte da cultura da organização Integre com o programa de melhorias (ilustre o progresso e as melhorias
obtidos a partir do programa) Ofereça planos de ação
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Plano de MétricasPlano de Métricas
Para cada objetivo técnico o plano contém informação sobre: POR QUE as métricas satisfazem o objetivo QUE métricas serão coletadas, como elas serão definidas, e
como serão analisadas QUEM fará a coleta, quem fará a análise, e quem verá os
resultados COMO será feito: que ferramentas, técnicas e práticas serão
usadas para apoiar a coleta e análise das métricas QUANDO no processo e com que freqüência as métricas serão
coletadas e analisadas ONDE os dados serão armazenados
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Especificando as Medições – Definições Especificando as Medições – Definições OperacionaisOperacionais
Definir e documentar para cada métrica : Objetivos Público alvo da métrica
Quem precisa da informação? Quem irá usar as informações fornecidas pela métrica? Uma métrica útil sempre tem um cliente
Procedimento de coleta e armazenamento Quando o dado deve ser coletado? Periodicamente ou por eventos? Quem é o responsável pela coleta e armazenamento? Como o dado deve ser coletado? A partir de que ferramentas e produtos de
trabalho do projeto / organização? Onde ele será armazenado? Quando o dado deve ser armazenado? Avaliar métricas que podem acarretar em muito esforço e pouco valor Buscar automatizar a coleta dos dados sempre que possível
Ferramentas para controle de tempo, bugtracking, helpdesk, controle de versão, gestão de requisitos
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Especificando as Medições – Definições Especificando as Medições – Definições OperacionaisOperacionais
Procedimentos de Análise Necessários para
Entendimento da métrica Avaliação (critério para tomada de decisão)
A análise dos dados deve endereçar os objetivos das medições Seleção dos métodos e ferramentas de análise:
Como a métrica será visualmente apresentada? Gráficos de barras, linhas, colunas, pizza, histogramas, diagramas de scatter,
tabelas... Ferramentas de Ishikawa
A equipe de desenvolvimento deve ser envolvida sempre que necessário
Para métricas de controle: Estabelecimento de limites de controle Estabelecimento de thresholds (limiar) Padrões ou requisitos de mercado de performance
Média de mercado para custo da baixa qualidade = 4%– Temos que correr atrás dessa meta!!!
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Após todo o planejamento...Após todo o planejamento...
Executar as atividades com base no planejamento realizado
Utilizar o plano de medição como base!!
Tomar ações com base nos resultados
Acompanhar os itens de ação
Comunicar os resultados ao público alvo de cada métrica
Ajustar o processo com melhorias a partir dos resultados de sua execução:Inicialmente vai ser difícil definir todos esses procedimentos da melhor formaEles devem ser melhorados a medida
em que o processo é executado Novos objetivos e métricas surgem...
Melhores forma de coleta são identificadas
As orientações para realização da análise vão sendo refinadas a medida
que conhecemos melhor os dados
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Após todo o planejamento... (2)Após todo o planejamento... (2)
Armazenar os resultados Tanto os dados, como os resultados, as ações tomadas,
tudo que for relevante Toda informação que contextualize a métrica ou que
forneça alguma informação adicional
Dados históricos não são Dados históricos não são apenas númerosapenas números
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Cuidado com...Cuidado com...
Elaborar um política de controle de acesso Apenas pessoas autorizadas devem ter acesso a certos
tipos de dados
Evitar o uso indevido dos dados Avaliação de pessoas Comparação entre projetos, grupos ou áreas da empresa de
forma indevida Publicação de informações que foram fornecidas de forma
confidencialAtenção: O uso indevido dos dados impacta fortemente Atenção: O uso indevido dos dados impacta fortemente e negativamente um programa de mediçõese negativamente um programa de medições
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Estimativas de Software
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Por que é tão difícil estimar?Por que é tão difícil estimar?
É difícil conhecer se é possível desenvolver o produto desejado pelo cliente antes de conhecer os detalhes do projeto.
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Por que é tão difícil estimar?Por que é tão difícil estimar?
Desenvolvimento é um processo gradual de refinamento Incerteza da natureza do produto contribui para a incerteza
da estimativa Requisitos e escopo mudam Defeitos são encontrados e demandam retrabalho Produtividade varia
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O Processo de EstimativasO Processo de Estimativas
1. Estimar o tamanho do produto2. Estimar o esforço3. Estimar o prazo4. Fornecer estimativas dentro de uma faixa permitida
e refinar essa faixa à medida que o projeto progride
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Tipos de EstimativasTipos de Estimativas
Tamanho Quantidade de software a ser produzida Ex. no. linhas de código, no. pontos de função, n.o de
requisitos, pontos de casos de uso Esforço
Derivado da estimativa de tamanho Ex. dividindo a estimativa de tamanho por produtividade
produz-se o esforço
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Tipos de EstimativasTipos de Estimativas
Prazo Geralmente são dirigidos a datas fornecidas pelo Cliente
Qualidade Medidas de resultados Ex. defeitos por fase, esforço de mudanças
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Evolução Histórica & TendênciasEvolução Histórica & Tendências
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A Década de 70: Medição do Código A Década de 70: Medição do Código FonteFonte
Caracterizada por Métricas para código fonte propostas por Halstead (ex:
número de operadores distintos, número de operandos distintos, etc.)
Métricas de Complexidade Ciclomática de McCabeMedida do número de caminhos linearmente independentes
num módulo
Influenciada por: Aceitação crescente da programação estruturada Primeiras noções de complexidade cognitiva
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A Década de 80: Medição no início do A Década de 80: Medição no início do ciclo de vidaciclo de vida
Estimativas de medição: esforço e custo Medidas na etapa de projeto Medidas na etapa de especificação
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A Década de 90: Um perspectiva mais A Década de 90: Um perspectiva mais amplaampla
Surgimento de relatórios sobre programas de métricas aplicados em empresas
Benchmarking Impacto do modelo CMM Surgimento de ferramentas para medição Surgimento de uma teoria de medição como um framework unificado
Surgimento de padrões internacionais de medição de software (ex: Análise de pontos de função)
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Tendências: procura por métricas mais Tendências: procura por métricas mais específicasespecíficas
Medidas que: capturem a complexidade cognitiva capturem a complexidade estrutural capturem a complexidade funcional sejam independentes de linguagem possam ser extraídas nas etapas iniciais do ciclo de vida
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ISBSGISBSG
International Software Benchmarking Standards Group Organização sem fins lucrativos Mantém um banco de dados de métricas de projetos de
software para auxiliar na melhoria gerência de recursos de TI
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Métricas de Software: ResumoMétricas de Software: Resumo
As atividades de medição devem ser guiadas por objetivos
Plano de Métricas detalham como criar programas de medição para atender a objetivos técnicos específicos
Tendências recentes: evolução de métricas ou modelos específicos para amplos programas organizacionais de métricas
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Principais BarreirasPrincipais Barreiras
Falta de comprometimento da alta gerênciaFalta de comprometimento da alta gerência
Medir custa caroMedir custa caro
Os maiores benefícios vêm a longo prazoOs maiores benefícios vêm a longo prazo
Má utilização das métricasMá utilização das métricas
Grande mudança cultural necessáriaGrande mudança cultural necessária
Dificuldade de estabelecer medições apropriadas e úteisDificuldade de estabelecer medições apropriadas e úteis
Interpretações dos dados realizadas de forma incorretaInterpretações dos dados realizadas de forma incorreta
Obter o comprometimento de todos os envolvidos e impactadosObter o comprometimento de todos os envolvidos e impactados
Estabelecer um programa de medições é fácil, o difícil é manter!!Estabelecer um programa de medições é fácil, o difícil é manter!!
©2005, Alexandre Vasconcelos©2005, Alexandre VasconcelosMétricas de SoftwareMétricas de Software 5454/57/57
Mas podemos contornar ...Mas podemos contornar ...
Foco desde os estágios iniciais da melhoria de processo
Medição faz parte do TODO
Começar Pequeno
Selecionar um conjunto coerente
É importante definir cada detalhe da métrica
Descartar o que não estiver sendo útil
Fornecer as informações corretas, para as pessoas certas
“Agregar valor”, ao invés de gerar apenas dados
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Mas podemos contornar ...Mas podemos contornar ...
Incentivar a equipe de desenvolvimento a fazer uso das métricas
Envolvimento de todos os impactados
Estabelecer as expectativas
Educação e Treinamento
Ganhar Confiança
Adotar uma Abordagem Evolucionária
Compreender que a Adoção leva Tempo
©2005, Alexandre Vasconcelos©2005, Alexandre VasconcelosMétricas de SoftwareMétricas de Software 5656/57/57
ReferênciasReferências
Fenton NE and Pfleeger SL, ‘Software Metrics: A Rigorous & Practical Approach’ (2nd Ed.), PWS, 1998.
www.csr.city.ac.uk/people/norman.fenton www.softwaremetrics.com IFPUG International Function Point Users Group:
www.ifpug.org Total Metrics: www.totalmetrics.com
©2005, Alexandre Vasconcelos©2005, Alexandre VasconcelosMétricas de SoftwareMétricas de Software 5757/57/57
ReferênciasReferências
Chou, Tim. The Hidden Cost of Software. Maio 29, 2003. Url: http://itmanagement.earthweb.com/entdev/print.php/2214031.
Negulescu, Radu. Software Engineering Practice – Software Metrics II. McGill University, 2002.
Métricas de Software. Url: http://www.internext.com.br/mssa/medidas.html
Haufe, Maria Isabel. Produtividade no Desenvolvimento de Software. Url: http://www.inf.ufgrs.br/pos/SemanaAcademica/Semana99/mariaisabel/mariaisabel.html
Métricas e Estimativas de Software – O início de um rally de regularidade. Url: http://www.apinfo.com/artigo44.htm
Pressman, Roger. S. Engenharia de Software. Makron Books, 1995.