SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 42
1
Gerência de Projetos: Métricas
de Software
Engenharia de Software
Inês Ap.G.Boaventura
1o Semestre/2001
2
Tópicos
- O processo de gerência de software
- Iniciando um projeto de software
- Métricas e Medidas
- Estimativa
- Análise dos Riscos
- Determinação dos Prazos
- Monitoração e controle
- Metricas e Modelos de Software
.
3
O Processo de gerência de projetos
A gerência é a primeira camada do processo de engenharia
de software
Para um trabalho bem sucedido deve compreender:
– o trabalho a ser feito
– os riscos envolvidos
– os recursos exigidos
– as tarefas a serem executadas
– os marcos de referência a serem acompanhados
– o esforço necessário
4
Iniciando um projeto de software
Antes que um projeto possa ser planejado deve-se:
• Estabelecer os objetivos e o escopo do projeto.
• Considerar soluções alternativas.
• Identificar as restrições administrativas e
técnicas.
5
Métricas e Medidas
 O controle é impossível sem medições e feedback.
 Não se pode controlar o que não se pode medir
• A extensão do controle depende da precisão da
medição.
• Qualquer coisa que não se pode medir está fora
de controle.
 Medições e Metricas ajudam a entender:
• o processo técnico usado para se desenvolver
um produto
• o próprio produto
6
Métricas e Medidas
Produto  medido para avaliar a sua qualidade
Processo  medido para melhorá-lo
Medição  documentação de efeitos passados
Uso  previsão de quantificação de efeitos futuros
(As estatísticas não podem prever, mas podem deduzir)
A medição e a inferência estatística são usadas em várias áreas
para projetar o desempenho futuro.
7
Métricas e Medidas
Medição  pode levar a controvérsias e discussões.
Que métricas usar?
Como os dados compilados devem ser usados?
É justo usar medições para se comparar pessoas,
processos e produtos?
8
Estimativa é uma das principais atividades do
planejamento de software.
Estima-se:
1. Esforço humano exigido
2. Duração cronológica do projeto
3. Custo
Estimativa é a essência da dificuldade em controlar
projetos de software
Estimativas
9
Causas de estimativas de software mal feitas
 Falta de especialização em estimativas (falta de treino)
 Falta de se fazer provisões adequadas para
contrabalançar o efeito das distorções.
É preciso muito pouco envolvimento do ego para estimativas
mais realistas.
 Falta de conhecimento exato sobre o que vem a ser
uma estimativa.
 Falta de habilidade com os problemas políticos
norma: estimativas devem ser usadas para criarem incentivos
 Falta de informações úteis para o processo de estimativas
Estimativas
10
Atributos comuns de técnicas de estimativas:
• o escopo do software deve ser estabelecido antecipadamente.
• métricas de software são utilizadas.
•histórico de medidas passadas é usado como uma base.
• o projeto é particionado em pequenas partes que são
estimadas individualmente .
Estimativas
11
Análise dos Riscos
 Aspecto crucial para um bom gerenciamento de
projeto de software.
- riscos técnicos
- riscos em extrapolar o tempo previsto
- desvio do cronograma e custo.
Riscos são áreas de incertezas
12
Análise dos Riscos
 Gerenciamento de projeto eficaz envolve
identificar as áreas de risco e administrá-las
adequadamente:
- avaliação dos riscos
- colocá-los em ordem de prioridade
- estabelecer estratégias de administração dos
riscos
- resolução dos riscos
- monitoração dos riscos
13
Determinação de Prazos
Envolve as seguintes atividades:
– Planejamento da programação a ser realizada
– Identificação do conjunto de tarefas de projeto
– Estabelecimento das interdependências entre as tarefas
– Estimativa do esforço associado a cada tarefa
– Atribuição de pessoas e outros recursos para a realização e
tarefas específicas.
14
Monitoração e Controle
Atividades que iniciam logo após o estabelecimento da
programação de desenvolvimento:
– Rastreamento no programa de desenvolvimento.
– Determinação do impacto do não cumprimento dos prazos.
– Redirecionamento de recursos, reorganização de tarefas,
modificação nos compromissos de entrega.
15
Métricas e Modelos de
Software
Medir é fundamental em qualquer disciplina de
engenharia.
Métricas de software - referem-se a uma ampla
variedade de medidas de software de computador
Para o gerenciamento - objetivo é medir a
produtividade e a qualidade
Planejamento e estimativa - medida é histórica
(experiências em projetos passados)
16
Medidas Subjetivas e Objetivas
medidas subjetivas baseadas em idéias individuais sobre
o que deveria ser a métrica. O resultado será diferente
com diferentes observadores.
medidas objetivas - ou algoritmicas - é aquela que ode
ser calculada precisamente de acordo com um algoritmo.
Seu valor não se altera devido a alterações no tempo,
local ou observador
17
Métricas do processo e métricas do
produto
Medidas de características do software podem ser útil
ao longo de todo o ciclo de vida do software
Métricas são frequentemente classificadas como
métricas do processo ou métricas do produto, e são
aplicadas durante o processo de desenvolvimento ou ao
prodduto de software desenvolvido.
18
Métricas do Processo
Quantificam atributos do processo de desenvolvimento
e do ambiente de desenvolvimento.
 Métricas de recursos: experiência do programador,;custo
de desenvolvimento e manutenção.
Métricas para o nível de experiência do pessoal:
número de anos que uma equipe está usando uma linguagem de
programação; número de anos que um programador está na
organização; etc.
 Outros fatores relacionados ao desenvolvimento incluem:
técnicas de desenvolvimento.
auxílio para programação.
técnicas de supervisão, etc.
19
Métricas do Produto
São medidas do produto de software. Podem não
revelar nada sobre como o software foi desenvolvido.
Incluem:
 O tamanho do produto (linhas de código, etc.).
 A complexidade da estrutura lógica (recursão, fluxo de
controle e profundidade de laços aninhados).
 A complexidade da estrutura de dados.
 Funções (tais como tipo de software: comercial, científico,
etc.).
20
Métricas do processo e do produto
 Pode ser difícil classificar uma métrica.
Exemplo: o número de defeitos descobertos duranete o
teste formal depende do produto (número de segmentos
de código que estão errados) e do processo usado na fase
de teste (a extensão do teste).
21
Medidas diretas do processo de engenharia de software -
custo e esforço aplicados.
Medidas diretas do produto
Número de linhas de código produzidas.
velocidade de execução.
tamanho de memória.
Número de defeitos registrados em um tempo especificado.
Medidas indiretas do produto
qualidade
funcionalidade
complexidade
eficiência
confiabilidaade
manutenibilidade, etc.
Métricas diretas e métricas indiretas
22
A) Métricas Orientada ao Tamanho
 São medidas diretas do software e do processo por
meio do qual ele é desenvolvido.
 Existem várias maneiras de representar o tamanho (ou
magnitude) de um programa:
• quantidade de memória necessária para
armazenamento.
• número de linhas de código.
• número de tokens.
Métricas de Software - Uma classificação
23
A.1) Linhas de Código
Definição: uma linha de código é qualquer linha do texto
de um programa, exceto comentários e linhas em
branco, sem levar em conta o número de comandos ou
fragmentos de comandos em uma linha. Estão
incluídas na definição de linhas de código todas as
linhas que contém cabeçalho do programa, declarações
e comandos executáveis.
Métricas de Software métricas orientadas ao tamanho
24
A.1) Linhas de Código
Vantagens:
• É fácil de calcular.
• É o fator mais importante para muitos modelos de estimativa.
Desvantagens:
• Dependente da linguagem de programação.
• Penalizam programas bem estruturados, porém mais curtos
• O uso em estimativas requer um nível de detalhes que pode ser
difícil de conseguir
Métricas de Software métricas orientadas ao tamanho
25
A.1) Contagem de Tokens (Ciência de Software de Halsteaad)
Definição:
Um programa é considerado como sendo uma coleção de tokens
que podem ser classificados como operando e operadores.
Métricas de Software métricas orientadas ao tamanho
Métricas básicas definidas como:
n1 = número de operadores únicos
n2 = número de operandos únicos
N1 = número total de operadores
N2 = número total de operandos
26
A.1) Contagem de Tokens (Ciência de Software de Halsteaad)
Métricas de Software - métricas orientadas ao
tamanho
Operadores:
-símbolos e palavras chaves que
especificam uma ação
- pontuações
-simbolos aritméticos
- comandos
- símbolos especiais
- nomes de funções
Operandos:
-símbolos que representam dados
- variáveis
-constantes
- rótulos
Tamanho (em termos de tokens) =
N = N1 + N2
Vocabulário = n1 + n2
27
B) Métricas orientadas à função
 São medidas indiretas do software.
 Concentram-se na funcionalidade ou utilidade do
programa.
 Função : coleção de comandos executáveis que
realizam uma certa tarefa.
Métricas de Software - uma classificação
28
B.1) Método do Ponto por Função (Albrecht)
 Os pontos por função (FPs) são derivados usando-se uma
relação empírica baseada em medidas de informações e
complexidade de software.
Cinco caractérísticas do domínio da informação são consideradas:
Métricas de Software - métricas orientadas à função
Número de entradas do usuário
Número de saídas do usuário
Número de consultas do usuário
Número de arquivos (ou número de
agrupamentos lógicos em um BD)
Número de interfaces externas
29
B.1) Método do Ponto por Função (Albrecht)
Métricas de Software - métricas orientadas à função
Parâmetro de Medida Contagem
Fator
Simples
de
Médio
Ponderação
Complexo
Número de entradas
do usuário X 3 4 6 =
Número de saídas
Do usuário X 4 7 7 =
Número de consultas
Do usuário X 3 4 6 =
Número de arquivos X 7 10 15 =
Número de interfaces
Externas X 5 7 10 =
Contagem total
30
Métricas de Software - métricas orientadas à função
B.1) Método do Ponto por Função (Albrecht)
Para computar os pontos por função, a seguinte
relação é usada:
FP = contagem total [0.65 + 0.01 X SOMA(Fi)
onde Fi (i = 1 a 14) são “valores de ajuste da
complexidade”
Os valores da equação e os fatores de peso são
determinados empiricamente.
31
Métricas de Software - métricas orientadas à função
Pontue cada fator numa escala de 0 a 5
Fi:
1. O sistema requer backup e recuperação confiáveis?
2. São exigidas comunicações de dados?
3. O desempenho é crítico?
4. Há funções de processamento distribuída?
5. O sistema funcionará em um ambiente operacional existente, intensivamente
utilizado?
6. O sistema requer muitas entradas de dados?
7. Existe muita interação homem-máquina?
8. A entrada, saída, arquivos ou consultas são complexos?
9. O processamento interno é complexo?
10.conversão e instalação estão incluídas no projeto?
11.O sistema é projetado para múltiplas instalações em diferentes organizações?
12.A aplicação é projetada de forma a facilitar mudanças e o uso pelo usuário?
13.O sistema requer muita entrada de dados?
14. Existe muita atualização de arquivos on-line?
32
Métricas de Software - métricas orientadas à função
Vantagens:
– FP é independente da linguagem de programação.
– Baseia-se em dados que tem mais chance de serem
conhecidos logo no início de um projeto.
Desvantagens:
– É baseado em dados subjetivos.
– Dados do domínio da informação são difíceis de serem
compilados a posteriori.
– FP não tem nenhum significado físico
33
Métricas de Qualidade de Software
Qualidade pode ser medida ao longo do processo de
engenharia de software e depois que o software fi
entregue ao cliente.
Métricas derivadas antes da entrega do produto - base
quantitativa para tomadas de decisão referentes a
projeto e testes:
complexidade do programa
modularidade efetiva
34
Métricas de Qualidade de Software
Métricas usadas após a a entrega do produto - dão ao
gerente e ao pessoal técnico uma indicação post-
mortem da efetividade do processo de engenharia de
software. Concentram-se :
- no número de defeitos descobertos
- na manutenibilidade do sistema
35
Métricas de Qualidade de Software
O sofware deve ser avaliado a partir dos três pontos de
vista :
(1) Operação do Produto
(2) Revisão do Produto (mudando-o)
(3) Transição do Produto (mudando-o para
funcionar em outro ambiente - migrando-o)
36
Algumas medidas da Qualidade
Corretitude
Definição : é o grau em que o software executa a função que é
dele exigida.
Medida mais comum: defeitos/KLOC
defeito: falta verificada de conformidade aos requisitos.
Contado ao longo de um período de tempo padrão
37
Algumas medidas da Qualidade
Manutenibilidade
Definição : é a facilidade com que um programa pode ser
corrigido se um erro for encontrado, adaptado se o sei ambiente se
modificar ou ampliado se o cliente desejar novas funcionalidades.
Medida mais comum: tempo médio para a mudança
tempo para entender a mudança, para projetar uma alteração
adequada, implementar a mudança, testá-la e colocá-la em
operação.
38
Algumas medidas da Qualidade
Integridade
Definição : mede a capacidade que um sisema tem de suportar
ataques (acidentais ou intencionais) à sua integridade. Ataques
podem ser feitos tanto aos programas, dados e documentos
Medida: Integridade = [ 1- ameaça X (1 - segurança) ]
ameaça - probabilidade de que um ataque de um tipo ocorrerá
dentro de determinado tempo.
segurança - probabilidade de que o ataque de um tipo específico
será repelido.
Ambas são estimada ou derivada a partir de evidência empírica
39
Algumas medidas da Qualidade
Usabilidade
Definição : usabilidade é uma tentativa de medir o quanto um
programa e amigavél ao usuário (user friendliness) e pode ser
medida segundo quatro características:
(1) Habilidade física/e ou intelectual para se aprender a trabalhar
com o sistema
(2) Aumento da produtividade sobre a abordagem que o sistema
substitui.
(3) O tempo exigido para se tornar moderadamente eficiente no
uso do sistema
(4) Avaliação subjetiva dos usuários em relação ao sistema.
40
Integração de métricas no processo de
Engenharia de Software
A realização de medições é uma atividade incomum => o
problema é cultural
Razões para medir o processo de engenharia de software:
• Medir é importante para determinar melhorias (se não
estamos melhorando estamos perdidos).
• A medição faz parte de uma série de medicações que
podem ajudar a aflição de software.
• A medição torna as questões de estimativas de projeto, a
garantia de qualidade e produtos mais econômicos e
desenvlovidos no prazo mais admistráveis
• A nível técnico, medições são importantes para determinar
parâmetros como quantidade de teste necessário e impacto
de mudanças.
41
Estabelecimento de uma linha básica (baseline)
Linha básica  dados compilado de projetos passados de
desenvolvimento de software.
Linha básica de métricas  benefícios em nível estratégico,
técnico e de projeto.
Diretrizes para a coleta de dados históricos:
• Devem ser precisos (evitar chutes)
• Devem ser obtidos do maior número de projetos possível
• As medições devem ser consistentes
• As aplicações devem ser idênticas ao trabalho que será
estimado
42
Coleta, computação e avaliação das métricas
Processo de engenharia
de software
Software
Coleta dos
dados Computação
das métricas
Profissionais
Gerentes
Avaliação
dos dados
São os passos para se começar um programa de métricas
Linha básica (banco de dados contendo medições do processo
e do produto) - capacitam os profissionais de software e
gerentes ter uma melhor visão do trabalho que realizam e do
produto que produzem.

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Gerenciamento da Qualidade de Software 3.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 3.pptxGerenciamento da Qualidade de Software 3.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 3.pptxRoberto Nunes
 
Planejamento projeto masiero
Planejamento projeto masieroPlanejamento projeto masiero
Planejamento projeto masieroMaitsudá Matos
 
Apresentação artigo teste software 26042010
Apresentação artigo   teste software 26042010Apresentação artigo   teste software 26042010
Apresentação artigo teste software 26042010Fabio Franzotti
 
Pontos por função
Pontos por funçãoPontos por função
Pontos por funçãolipe_assis
 
Aula2 TEES UFS: Fases de Engenharia de SW e Gestão de Projectos de SW
Aula2 TEES UFS: Fases de Engenharia de SW e Gestão de Projectos de SWAula2 TEES UFS: Fases de Engenharia de SW e Gestão de Projectos de SW
Aula2 TEES UFS: Fases de Engenharia de SW e Gestão de Projectos de SWRogerio P C do Nascimento
 
Gerenciamento da Qualidade de Software 1.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 1.pptxGerenciamento da Qualidade de Software 1.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 1.pptxRoberto Nunes
 
Gerenciamento da Qualidade de Software 4.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 4.pptxGerenciamento da Qualidade de Software 4.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 4.pptxRoberto Nunes
 
Fundamentos Engenharia de Software.pptx
Fundamentos Engenharia de Software.pptxFundamentos Engenharia de Software.pptx
Fundamentos Engenharia de Software.pptxRoberto Nunes
 
Estimativas de Esforço - Engenharia de Software
Estimativas de Esforço - Engenharia de SoftwareEstimativas de Esforço - Engenharia de Software
Estimativas de Esforço - Engenharia de SoftwareEduardo Mendes
 
Métricas de Software
Métricas de SoftwareMétricas de Software
Métricas de Softwareelliando dias
 
Engenharia de software
Engenharia de softwareEngenharia de software
Engenharia de softwareJoao Johanes
 
Estimativa de Esforço
Estimativa de EsforçoEstimativa de Esforço
Estimativa de Esforçoelliando dias
 
Gerenciamento da Qualidade de Software 2.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 2.pptxGerenciamento da Qualidade de Software 2.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 2.pptxRoberto Nunes
 
Métricas de software: modelos de contratação e planejamento de projetos
Métricas de software: modelos de contratação e planejamento de projetosMétricas de software: modelos de contratação e planejamento de projetos
Métricas de software: modelos de contratação e planejamento de projetosJosé Claudemir Pacheco Júnior
 
Áreas de Conhecimento da Engenharia de Software
Áreas de Conhecimento da Engenharia de SoftwareÁreas de Conhecimento da Engenharia de Software
Áreas de Conhecimento da Engenharia de SoftwareElaine Cecília Gatto
 
Gerenciamento da Qualidade de Software 5.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 5.pptxGerenciamento da Qualidade de Software 5.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 5.pptxRoberto Nunes
 
Plano de gerenciamento do cronograma (2)
Plano de gerenciamento do cronograma (2)Plano de gerenciamento do cronograma (2)
Plano de gerenciamento do cronograma (2)Flavia Skilhan Lopes
 
Processo de Melhoria Contínua: PDCA
Processo de Melhoria Contínua: PDCAProcesso de Melhoria Contínua: PDCA
Processo de Melhoria Contínua: PDCAElaine Cecília Gatto
 

Was ist angesagt? (20)

Gerenciamento da Qualidade de Software 3.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 3.pptxGerenciamento da Qualidade de Software 3.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 3.pptx
 
Planejamento projeto masiero
Planejamento projeto masieroPlanejamento projeto masiero
Planejamento projeto masiero
 
Apresentação artigo teste software 26042010
Apresentação artigo   teste software 26042010Apresentação artigo   teste software 26042010
Apresentação artigo teste software 26042010
 
Processo e Processo de Software
Processo e Processo de SoftwareProcesso e Processo de Software
Processo e Processo de Software
 
Pontos por função
Pontos por funçãoPontos por função
Pontos por função
 
Aula2 TEES UFS: Fases de Engenharia de SW e Gestão de Projectos de SW
Aula2 TEES UFS: Fases de Engenharia de SW e Gestão de Projectos de SWAula2 TEES UFS: Fases de Engenharia de SW e Gestão de Projectos de SW
Aula2 TEES UFS: Fases de Engenharia de SW e Gestão de Projectos de SW
 
Gerenciamento da Qualidade de Software 1.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 1.pptxGerenciamento da Qualidade de Software 1.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 1.pptx
 
Gerenciamento da Qualidade de Software 4.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 4.pptxGerenciamento da Qualidade de Software 4.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 4.pptx
 
Fundamentos Engenharia de Software.pptx
Fundamentos Engenharia de Software.pptxFundamentos Engenharia de Software.pptx
Fundamentos Engenharia de Software.pptx
 
Estimativas de Esforço - Engenharia de Software
Estimativas de Esforço - Engenharia de SoftwareEstimativas de Esforço - Engenharia de Software
Estimativas de Esforço - Engenharia de Software
 
Métricas de Software
Métricas de SoftwareMétricas de Software
Métricas de Software
 
Engenharia de software
Engenharia de softwareEngenharia de software
Engenharia de software
 
Estimativa de Esforço
Estimativa de EsforçoEstimativa de Esforço
Estimativa de Esforço
 
Gerenciamento da Qualidade de Software 2.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 2.pptxGerenciamento da Qualidade de Software 2.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 2.pptx
 
Métricas de software: modelos de contratação e planejamento de projetos
Métricas de software: modelos de contratação e planejamento de projetosMétricas de software: modelos de contratação e planejamento de projetos
Métricas de software: modelos de contratação e planejamento de projetos
 
Áreas de Conhecimento da Engenharia de Software
Áreas de Conhecimento da Engenharia de SoftwareÁreas de Conhecimento da Engenharia de Software
Áreas de Conhecimento da Engenharia de Software
 
Gerenciamento da Qualidade de Software 5.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 5.pptxGerenciamento da Qualidade de Software 5.pptx
Gerenciamento da Qualidade de Software 5.pptx
 
Plano de gerenciamento do cronograma (2)
Plano de gerenciamento do cronograma (2)Plano de gerenciamento do cronograma (2)
Plano de gerenciamento do cronograma (2)
 
Fundamentos APF
Fundamentos APFFundamentos APF
Fundamentos APF
 
Processo de Melhoria Contínua: PDCA
Processo de Melhoria Contínua: PDCAProcesso de Melhoria Contínua: PDCA
Processo de Melhoria Contínua: PDCA
 

Andere mochten auch

05 tempo pitagoras
05 tempo   pitagoras05 tempo   pitagoras
05 tempo pitagorasfernandao777
 
07 custo pitagoras
07 custo    pitagoras07 custo    pitagoras
07 custo pitagorasfernandao777
 
01 introdução pitagoras
01 introdução   pitagoras01 introdução   pitagoras
01 introdução pitagorasfernandao777
 
08 comunicação pitagoras
08 comunicação    pitagoras08 comunicação    pitagoras
08 comunicação pitagorasfernandao777
 
Gerenciamento de Projetos - Aula 1 - Introdução
Gerenciamento de Projetos - Aula 1 - IntroduçãoGerenciamento de Projetos - Aula 1 - Introdução
Gerenciamento de Projetos - Aula 1 - IntroduçãoHenrique Nunweiler
 
10 qualidade pitagoras
10 qualidade    pitagoras10 qualidade    pitagoras
10 qualidade pitagorasfernandao777
 
06 recurso pitagoras
06 recurso    pitagoras06 recurso    pitagoras
06 recurso pitagorasfernandao777
 
PMBOK & RUP - UFAM 2012/2 - Gerência de Projetos
PMBOK & RUP - UFAM 2012/2 - Gerência de ProjetosPMBOK & RUP - UFAM 2012/2 - Gerência de Projetos
PMBOK & RUP - UFAM 2012/2 - Gerência de ProjetosUrique Hoffmann
 
Walking dead 51 59
Walking dead 51 59Walking dead 51 59
Walking dead 51 59fernandao777
 
09 risco pitagoras
09 risco    pitagoras09 risco    pitagoras
09 risco pitagorasfernandao777
 
Gerenciamento de projetos - aula 1 2015
Gerenciamento de projetos - aula 1 2015Gerenciamento de projetos - aula 1 2015
Gerenciamento de projetos - aula 1 2015Ricardo Mendes Jr
 
02 ciclo de vida pitagoras
02 ciclo de vida   pitagoras02 ciclo de vida   pitagoras
02 ciclo de vida pitagorasfernandao777
 
Aula1 - Gerência de Projetos
Aula1 - Gerência de ProjetosAula1 - Gerência de Projetos
Aula1 - Gerência de ProjetosLeandro Rezende
 
04 escopo pitagoras
04 escopo    pitagoras04 escopo    pitagoras
04 escopo pitagorasfernandao777
 
Desenvolvimento de Sistemas Web - Conceitos Básicos
Desenvolvimento de Sistemas Web - Conceitos BásicosDesenvolvimento de Sistemas Web - Conceitos Básicos
Desenvolvimento de Sistemas Web - Conceitos BásicosFabio Moura Pereira
 

Andere mochten auch (20)

05 tempo pitagoras
05 tempo   pitagoras05 tempo   pitagoras
05 tempo pitagoras
 
07 custo pitagoras
07 custo    pitagoras07 custo    pitagoras
07 custo pitagoras
 
01 introdução pitagoras
01 introdução   pitagoras01 introdução   pitagoras
01 introdução pitagoras
 
08 comunicação pitagoras
08 comunicação    pitagoras08 comunicação    pitagoras
08 comunicação pitagoras
 
Gerenciamento de Projetos - Aula 1 - Introdução
Gerenciamento de Projetos - Aula 1 - IntroduçãoGerenciamento de Projetos - Aula 1 - Introdução
Gerenciamento de Projetos - Aula 1 - Introdução
 
Gerencia de projetos_Mod1
Gerencia de projetos_Mod1Gerencia de projetos_Mod1
Gerencia de projetos_Mod1
 
10 qualidade pitagoras
10 qualidade    pitagoras10 qualidade    pitagoras
10 qualidade pitagoras
 
06 recurso pitagoras
06 recurso    pitagoras06 recurso    pitagoras
06 recurso pitagoras
 
PMBOK & RUP - UFAM 2012/2 - Gerência de Projetos
PMBOK & RUP - UFAM 2012/2 - Gerência de ProjetosPMBOK & RUP - UFAM 2012/2 - Gerência de Projetos
PMBOK & RUP - UFAM 2012/2 - Gerência de Projetos
 
Walking dead 51 59
Walking dead 51 59Walking dead 51 59
Walking dead 51 59
 
O modelo-pmbok
O modelo-pmbokO modelo-pmbok
O modelo-pmbok
 
09 risco pitagoras
09 risco    pitagoras09 risco    pitagoras
09 risco pitagoras
 
Gerencia de projetos - Modulo 1
Gerencia de projetos - Modulo 1Gerencia de projetos - Modulo 1
Gerencia de projetos - Modulo 1
 
Gerenciamento de projetos - aula 1 2015
Gerenciamento de projetos - aula 1 2015Gerenciamento de projetos - aula 1 2015
Gerenciamento de projetos - aula 1 2015
 
02 ciclo de vida pitagoras
02 ciclo de vida   pitagoras02 ciclo de vida   pitagoras
02 ciclo de vida pitagoras
 
Aula1 - Gerência de Projetos
Aula1 - Gerência de ProjetosAula1 - Gerência de Projetos
Aula1 - Gerência de Projetos
 
04 escopo pitagoras
04 escopo    pitagoras04 escopo    pitagoras
04 escopo pitagoras
 
Gestão de projetos
Gestão de projetosGestão de projetos
Gestão de projetos
 
Desenvolvimento de Sistemas Web - Conceitos Básicos
Desenvolvimento de Sistemas Web - Conceitos BásicosDesenvolvimento de Sistemas Web - Conceitos Básicos
Desenvolvimento de Sistemas Web - Conceitos Básicos
 
Gestão de Projetos - Prof. João Frederico Gonzales
Gestão de Projetos - Prof. João Frederico GonzalesGestão de Projetos - Prof. João Frederico Gonzales
Gestão de Projetos - Prof. João Frederico Gonzales
 

Ähnlich wie Gerência de Projetos de Software: Métricas e Estimativas

Indicadores de políticas públicas e métricas de software: uma visão em paralelo
Indicadores de políticas públicas e métricas de software: uma visão em paraleloIndicadores de políticas públicas e métricas de software: uma visão em paralelo
Indicadores de políticas públicas e métricas de software: uma visão em paraleloRoberto de Pinho
 
Lecture 4 :: As métricas para o Processo e Projeto de SW
Lecture 4 :: As métricas para o Processo e Projeto de SWLecture 4 :: As métricas para o Processo e Projeto de SW
Lecture 4 :: As métricas para o Processo e Projeto de SWRogerio P C do Nascimento
 
Engenharia de-software-1217199594686494-9
Engenharia de-software-1217199594686494-9Engenharia de-software-1217199594686494-9
Engenharia de-software-1217199594686494-9wilsonguns
 
Engenharia De Software
Engenharia De SoftwareEngenharia De Software
Engenharia De SoftwareFelipe Goulart
 
Analise de Requisitos
Analise de RequisitosAnalise de Requisitos
Analise de Requisitoselliando dias
 
Introdução a Engenharia de Software - Prof.ª Cristiane Fidelix
Introdução a Engenharia de Software - Prof.ª Cristiane FidelixIntrodução a Engenharia de Software - Prof.ª Cristiane Fidelix
Introdução a Engenharia de Software - Prof.ª Cristiane FidelixCris Fidelix
 
Engenharia De Software
Engenharia De SoftwareEngenharia De Software
Engenharia De SoftwareCursoSENAC
 
Projeto de pesquisa apresentação
Projeto de pesquisa   apresentaçãoProjeto de pesquisa   apresentação
Projeto de pesquisa apresentaçãoEduardo Rodriguez
 
Gerenciamento de Requisitos como Alternativa de Otimização na Manutenção de S...
Gerenciamento de Requisitos como Alternativa de Otimização na Manutenção de S...Gerenciamento de Requisitos como Alternativa de Otimização na Manutenção de S...
Gerenciamento de Requisitos como Alternativa de Otimização na Manutenção de S...Marcelo Schumacher
 
1 - APS – Iniciação Desenvolvimento Requisitos.pdf
1 - APS – Iniciação Desenvolvimento Requisitos.pdf1 - APS – Iniciação Desenvolvimento Requisitos.pdf
1 - APS – Iniciação Desenvolvimento Requisitos.pdfa29398
 

Ähnlich wie Gerência de Projetos de Software: Métricas e Estimativas (20)

Indicadores de políticas públicas e métricas de software: uma visão em paralelo
Indicadores de políticas públicas e métricas de software: uma visão em paraleloIndicadores de políticas públicas e métricas de software: uma visão em paralelo
Indicadores de políticas públicas e métricas de software: uma visão em paralelo
 
Aula1 introducao engsw
Aula1 introducao engswAula1 introducao engsw
Aula1 introducao engsw
 
152191 11993
152191 11993152191 11993
152191 11993
 
Lecture 4 :: As métricas para o Processo e Projeto de SW
Lecture 4 :: As métricas para o Processo e Projeto de SWLecture 4 :: As métricas para o Processo e Projeto de SW
Lecture 4 :: As métricas para o Processo e Projeto de SW
 
Planificação do Projeto de Software
Planificação do Projeto de SoftwarePlanificação do Projeto de Software
Planificação do Projeto de Software
 
Engenharia de-software-1217199594686494-9
Engenharia de-software-1217199594686494-9Engenharia de-software-1217199594686494-9
Engenharia de-software-1217199594686494-9
 
Aula Gestão de Projetos
Aula Gestão de ProjetosAula Gestão de Projetos
Aula Gestão de Projetos
 
Engenharia De Software
Engenharia De SoftwareEngenharia De Software
Engenharia De Software
 
Aula 02
Aula 02Aula 02
Aula 02
 
Analise de Requisitos
Analise de RequisitosAnalise de Requisitos
Analise de Requisitos
 
Introdução a Engenharia de Software - Prof.ª Cristiane Fidelix
Introdução a Engenharia de Software - Prof.ª Cristiane FidelixIntrodução a Engenharia de Software - Prof.ª Cristiane Fidelix
Introdução a Engenharia de Software - Prof.ª Cristiane Fidelix
 
Engenharia De Software
Engenharia De SoftwareEngenharia De Software
Engenharia De Software
 
Medição de software
Medição de softwareMedição de software
Medição de software
 
Projeto de pesquisa apresentação
Projeto de pesquisa   apresentaçãoProjeto de pesquisa   apresentação
Projeto de pesquisa apresentação
 
Gerenciamento de Requisitos como Alternativa de Otimização na Manutenção de S...
Gerenciamento de Requisitos como Alternativa de Otimização na Manutenção de S...Gerenciamento de Requisitos como Alternativa de Otimização na Manutenção de S...
Gerenciamento de Requisitos como Alternativa de Otimização na Manutenção de S...
 
Aula03
Aula03Aula03
Aula03
 
Rational Unified Process (RUP)
Rational Unified Process (RUP)Rational Unified Process (RUP)
Rational Unified Process (RUP)
 
Aula2 processos sw
Aula2 processos swAula2 processos sw
Aula2 processos sw
 
ES - 02
ES - 02ES - 02
ES - 02
 
1 - APS – Iniciação Desenvolvimento Requisitos.pdf
1 - APS – Iniciação Desenvolvimento Requisitos.pdf1 - APS – Iniciação Desenvolvimento Requisitos.pdf
1 - APS – Iniciação Desenvolvimento Requisitos.pdf
 

Gerência de Projetos de Software: Métricas e Estimativas

  • 1. 1 Gerência de Projetos: Métricas de Software Engenharia de Software Inês Ap.G.Boaventura 1o Semestre/2001
  • 2. 2 Tópicos - O processo de gerência de software - Iniciando um projeto de software - Métricas e Medidas - Estimativa - Análise dos Riscos - Determinação dos Prazos - Monitoração e controle - Metricas e Modelos de Software .
  • 3. 3 O Processo de gerência de projetos A gerência é a primeira camada do processo de engenharia de software Para um trabalho bem sucedido deve compreender: – o trabalho a ser feito – os riscos envolvidos – os recursos exigidos – as tarefas a serem executadas – os marcos de referência a serem acompanhados – o esforço necessário
  • 4. 4 Iniciando um projeto de software Antes que um projeto possa ser planejado deve-se: • Estabelecer os objetivos e o escopo do projeto. • Considerar soluções alternativas. • Identificar as restrições administrativas e técnicas.
  • 5. 5 Métricas e Medidas  O controle é impossível sem medições e feedback.  Não se pode controlar o que não se pode medir • A extensão do controle depende da precisão da medição. • Qualquer coisa que não se pode medir está fora de controle.  Medições e Metricas ajudam a entender: • o processo técnico usado para se desenvolver um produto • o próprio produto
  • 6. 6 Métricas e Medidas Produto  medido para avaliar a sua qualidade Processo  medido para melhorá-lo Medição  documentação de efeitos passados Uso  previsão de quantificação de efeitos futuros (As estatísticas não podem prever, mas podem deduzir) A medição e a inferência estatística são usadas em várias áreas para projetar o desempenho futuro.
  • 7. 7 Métricas e Medidas Medição  pode levar a controvérsias e discussões. Que métricas usar? Como os dados compilados devem ser usados? É justo usar medições para se comparar pessoas, processos e produtos?
  • 8. 8 Estimativa é uma das principais atividades do planejamento de software. Estima-se: 1. Esforço humano exigido 2. Duração cronológica do projeto 3. Custo Estimativa é a essência da dificuldade em controlar projetos de software Estimativas
  • 9. 9 Causas de estimativas de software mal feitas  Falta de especialização em estimativas (falta de treino)  Falta de se fazer provisões adequadas para contrabalançar o efeito das distorções. É preciso muito pouco envolvimento do ego para estimativas mais realistas.  Falta de conhecimento exato sobre o que vem a ser uma estimativa.  Falta de habilidade com os problemas políticos norma: estimativas devem ser usadas para criarem incentivos  Falta de informações úteis para o processo de estimativas Estimativas
  • 10. 10 Atributos comuns de técnicas de estimativas: • o escopo do software deve ser estabelecido antecipadamente. • métricas de software são utilizadas. •histórico de medidas passadas é usado como uma base. • o projeto é particionado em pequenas partes que são estimadas individualmente . Estimativas
  • 11. 11 Análise dos Riscos  Aspecto crucial para um bom gerenciamento de projeto de software. - riscos técnicos - riscos em extrapolar o tempo previsto - desvio do cronograma e custo. Riscos são áreas de incertezas
  • 12. 12 Análise dos Riscos  Gerenciamento de projeto eficaz envolve identificar as áreas de risco e administrá-las adequadamente: - avaliação dos riscos - colocá-los em ordem de prioridade - estabelecer estratégias de administração dos riscos - resolução dos riscos - monitoração dos riscos
  • 13. 13 Determinação de Prazos Envolve as seguintes atividades: – Planejamento da programação a ser realizada – Identificação do conjunto de tarefas de projeto – Estabelecimento das interdependências entre as tarefas – Estimativa do esforço associado a cada tarefa – Atribuição de pessoas e outros recursos para a realização e tarefas específicas.
  • 14. 14 Monitoração e Controle Atividades que iniciam logo após o estabelecimento da programação de desenvolvimento: – Rastreamento no programa de desenvolvimento. – Determinação do impacto do não cumprimento dos prazos. – Redirecionamento de recursos, reorganização de tarefas, modificação nos compromissos de entrega.
  • 15. 15 Métricas e Modelos de Software Medir é fundamental em qualquer disciplina de engenharia. Métricas de software - referem-se a uma ampla variedade de medidas de software de computador Para o gerenciamento - objetivo é medir a produtividade e a qualidade Planejamento e estimativa - medida é histórica (experiências em projetos passados)
  • 16. 16 Medidas Subjetivas e Objetivas medidas subjetivas baseadas em idéias individuais sobre o que deveria ser a métrica. O resultado será diferente com diferentes observadores. medidas objetivas - ou algoritmicas - é aquela que ode ser calculada precisamente de acordo com um algoritmo. Seu valor não se altera devido a alterações no tempo, local ou observador
  • 17. 17 Métricas do processo e métricas do produto Medidas de características do software podem ser útil ao longo de todo o ciclo de vida do software Métricas são frequentemente classificadas como métricas do processo ou métricas do produto, e são aplicadas durante o processo de desenvolvimento ou ao prodduto de software desenvolvido.
  • 18. 18 Métricas do Processo Quantificam atributos do processo de desenvolvimento e do ambiente de desenvolvimento.  Métricas de recursos: experiência do programador,;custo de desenvolvimento e manutenção. Métricas para o nível de experiência do pessoal: número de anos que uma equipe está usando uma linguagem de programação; número de anos que um programador está na organização; etc.  Outros fatores relacionados ao desenvolvimento incluem: técnicas de desenvolvimento. auxílio para programação. técnicas de supervisão, etc.
  • 19. 19 Métricas do Produto São medidas do produto de software. Podem não revelar nada sobre como o software foi desenvolvido. Incluem:  O tamanho do produto (linhas de código, etc.).  A complexidade da estrutura lógica (recursão, fluxo de controle e profundidade de laços aninhados).  A complexidade da estrutura de dados.  Funções (tais como tipo de software: comercial, científico, etc.).
  • 20. 20 Métricas do processo e do produto  Pode ser difícil classificar uma métrica. Exemplo: o número de defeitos descobertos duranete o teste formal depende do produto (número de segmentos de código que estão errados) e do processo usado na fase de teste (a extensão do teste).
  • 21. 21 Medidas diretas do processo de engenharia de software - custo e esforço aplicados. Medidas diretas do produto Número de linhas de código produzidas. velocidade de execução. tamanho de memória. Número de defeitos registrados em um tempo especificado. Medidas indiretas do produto qualidade funcionalidade complexidade eficiência confiabilidaade manutenibilidade, etc. Métricas diretas e métricas indiretas
  • 22. 22 A) Métricas Orientada ao Tamanho  São medidas diretas do software e do processo por meio do qual ele é desenvolvido.  Existem várias maneiras de representar o tamanho (ou magnitude) de um programa: • quantidade de memória necessária para armazenamento. • número de linhas de código. • número de tokens. Métricas de Software - Uma classificação
  • 23. 23 A.1) Linhas de Código Definição: uma linha de código é qualquer linha do texto de um programa, exceto comentários e linhas em branco, sem levar em conta o número de comandos ou fragmentos de comandos em uma linha. Estão incluídas na definição de linhas de código todas as linhas que contém cabeçalho do programa, declarações e comandos executáveis. Métricas de Software métricas orientadas ao tamanho
  • 24. 24 A.1) Linhas de Código Vantagens: • É fácil de calcular. • É o fator mais importante para muitos modelos de estimativa. Desvantagens: • Dependente da linguagem de programação. • Penalizam programas bem estruturados, porém mais curtos • O uso em estimativas requer um nível de detalhes que pode ser difícil de conseguir Métricas de Software métricas orientadas ao tamanho
  • 25. 25 A.1) Contagem de Tokens (Ciência de Software de Halsteaad) Definição: Um programa é considerado como sendo uma coleção de tokens que podem ser classificados como operando e operadores. Métricas de Software métricas orientadas ao tamanho Métricas básicas definidas como: n1 = número de operadores únicos n2 = número de operandos únicos N1 = número total de operadores N2 = número total de operandos
  • 26. 26 A.1) Contagem de Tokens (Ciência de Software de Halsteaad) Métricas de Software - métricas orientadas ao tamanho Operadores: -símbolos e palavras chaves que especificam uma ação - pontuações -simbolos aritméticos - comandos - símbolos especiais - nomes de funções Operandos: -símbolos que representam dados - variáveis -constantes - rótulos Tamanho (em termos de tokens) = N = N1 + N2 Vocabulário = n1 + n2
  • 27. 27 B) Métricas orientadas à função  São medidas indiretas do software.  Concentram-se na funcionalidade ou utilidade do programa.  Função : coleção de comandos executáveis que realizam uma certa tarefa. Métricas de Software - uma classificação
  • 28. 28 B.1) Método do Ponto por Função (Albrecht)  Os pontos por função (FPs) são derivados usando-se uma relação empírica baseada em medidas de informações e complexidade de software. Cinco caractérísticas do domínio da informação são consideradas: Métricas de Software - métricas orientadas à função Número de entradas do usuário Número de saídas do usuário Número de consultas do usuário Número de arquivos (ou número de agrupamentos lógicos em um BD) Número de interfaces externas
  • 29. 29 B.1) Método do Ponto por Função (Albrecht) Métricas de Software - métricas orientadas à função Parâmetro de Medida Contagem Fator Simples de Médio Ponderação Complexo Número de entradas do usuário X 3 4 6 = Número de saídas Do usuário X 4 7 7 = Número de consultas Do usuário X 3 4 6 = Número de arquivos X 7 10 15 = Número de interfaces Externas X 5 7 10 = Contagem total
  • 30. 30 Métricas de Software - métricas orientadas à função B.1) Método do Ponto por Função (Albrecht) Para computar os pontos por função, a seguinte relação é usada: FP = contagem total [0.65 + 0.01 X SOMA(Fi) onde Fi (i = 1 a 14) são “valores de ajuste da complexidade” Os valores da equação e os fatores de peso são determinados empiricamente.
  • 31. 31 Métricas de Software - métricas orientadas à função Pontue cada fator numa escala de 0 a 5 Fi: 1. O sistema requer backup e recuperação confiáveis? 2. São exigidas comunicações de dados? 3. O desempenho é crítico? 4. Há funções de processamento distribuída? 5. O sistema funcionará em um ambiente operacional existente, intensivamente utilizado? 6. O sistema requer muitas entradas de dados? 7. Existe muita interação homem-máquina? 8. A entrada, saída, arquivos ou consultas são complexos? 9. O processamento interno é complexo? 10.conversão e instalação estão incluídas no projeto? 11.O sistema é projetado para múltiplas instalações em diferentes organizações? 12.A aplicação é projetada de forma a facilitar mudanças e o uso pelo usuário? 13.O sistema requer muita entrada de dados? 14. Existe muita atualização de arquivos on-line?
  • 32. 32 Métricas de Software - métricas orientadas à função Vantagens: – FP é independente da linguagem de programação. – Baseia-se em dados que tem mais chance de serem conhecidos logo no início de um projeto. Desvantagens: – É baseado em dados subjetivos. – Dados do domínio da informação são difíceis de serem compilados a posteriori. – FP não tem nenhum significado físico
  • 33. 33 Métricas de Qualidade de Software Qualidade pode ser medida ao longo do processo de engenharia de software e depois que o software fi entregue ao cliente. Métricas derivadas antes da entrega do produto - base quantitativa para tomadas de decisão referentes a projeto e testes: complexidade do programa modularidade efetiva
  • 34. 34 Métricas de Qualidade de Software Métricas usadas após a a entrega do produto - dão ao gerente e ao pessoal técnico uma indicação post- mortem da efetividade do processo de engenharia de software. Concentram-se : - no número de defeitos descobertos - na manutenibilidade do sistema
  • 35. 35 Métricas de Qualidade de Software O sofware deve ser avaliado a partir dos três pontos de vista : (1) Operação do Produto (2) Revisão do Produto (mudando-o) (3) Transição do Produto (mudando-o para funcionar em outro ambiente - migrando-o)
  • 36. 36 Algumas medidas da Qualidade Corretitude Definição : é o grau em que o software executa a função que é dele exigida. Medida mais comum: defeitos/KLOC defeito: falta verificada de conformidade aos requisitos. Contado ao longo de um período de tempo padrão
  • 37. 37 Algumas medidas da Qualidade Manutenibilidade Definição : é a facilidade com que um programa pode ser corrigido se um erro for encontrado, adaptado se o sei ambiente se modificar ou ampliado se o cliente desejar novas funcionalidades. Medida mais comum: tempo médio para a mudança tempo para entender a mudança, para projetar uma alteração adequada, implementar a mudança, testá-la e colocá-la em operação.
  • 38. 38 Algumas medidas da Qualidade Integridade Definição : mede a capacidade que um sisema tem de suportar ataques (acidentais ou intencionais) à sua integridade. Ataques podem ser feitos tanto aos programas, dados e documentos Medida: Integridade = [ 1- ameaça X (1 - segurança) ] ameaça - probabilidade de que um ataque de um tipo ocorrerá dentro de determinado tempo. segurança - probabilidade de que o ataque de um tipo específico será repelido. Ambas são estimada ou derivada a partir de evidência empírica
  • 39. 39 Algumas medidas da Qualidade Usabilidade Definição : usabilidade é uma tentativa de medir o quanto um programa e amigavél ao usuário (user friendliness) e pode ser medida segundo quatro características: (1) Habilidade física/e ou intelectual para se aprender a trabalhar com o sistema (2) Aumento da produtividade sobre a abordagem que o sistema substitui. (3) O tempo exigido para se tornar moderadamente eficiente no uso do sistema (4) Avaliação subjetiva dos usuários em relação ao sistema.
  • 40. 40 Integração de métricas no processo de Engenharia de Software A realização de medições é uma atividade incomum => o problema é cultural Razões para medir o processo de engenharia de software: • Medir é importante para determinar melhorias (se não estamos melhorando estamos perdidos). • A medição faz parte de uma série de medicações que podem ajudar a aflição de software. • A medição torna as questões de estimativas de projeto, a garantia de qualidade e produtos mais econômicos e desenvlovidos no prazo mais admistráveis • A nível técnico, medições são importantes para determinar parâmetros como quantidade de teste necessário e impacto de mudanças.
  • 41. 41 Estabelecimento de uma linha básica (baseline) Linha básica  dados compilado de projetos passados de desenvolvimento de software. Linha básica de métricas  benefícios em nível estratégico, técnico e de projeto. Diretrizes para a coleta de dados históricos: • Devem ser precisos (evitar chutes) • Devem ser obtidos do maior número de projetos possível • As medições devem ser consistentes • As aplicações devem ser idênticas ao trabalho que será estimado
  • 42. 42 Coleta, computação e avaliação das métricas Processo de engenharia de software Software Coleta dos dados Computação das métricas Profissionais Gerentes Avaliação dos dados São os passos para se começar um programa de métricas Linha básica (banco de dados contendo medições do processo e do produto) - capacitam os profissionais de software e gerentes ter uma melhor visão do trabalho que realizam e do produto que produzem.