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Estimativas de Software –
    Fundamentos, Técnicas e Modelos...
     e o principal, integrando isso tudo!
    Como usar de forma consistente PF,
    COCOMOIl, Simulação de Monte
    Carlo e seu bom senso em
    estimativas de software
    Carlos Eduardo Vazquez, CFPS
    FATTO Consultoria e Sistemas

29/05/2009                                  1
Você sabe estimar?

     Qual a sua
    estimativa do
    deslocamento
    entre o Rio de
      Janeiro e
       Niterói?



29/05/2009             2
Dificuldades aos Estimar
  (1) Ambigüidade, Volatilidade ou
      Falta de Clareza
  (2) Falta de Medições Adequadas
  (3) Falta de Referências Válidas
  (4) Visão Distorcida do que Seja
      Estimar
  (5) A Quantidade de Funções
      Estimadas




29/05/2009                           3
(1) Ambigüidade, volatilidade ou falta de clareza




  Os objetivos da estimativa, seu escopo, seus requisitos,
  não estão claros ou completos
       Qual o meio de transporte para esse deslocamento? Onde no Rio
       de Janeiro? Qual horário? Por qual caminho? Pagar pedágio é
       uma restrição?
  Questões que não demandam grande volume de análise,
  muitas vezes são desconsideradas
       Não pode ser um empecilho!

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(2) Falta de Medições Adequadas
       Garantir que o objeto tenha
       sido adequadamente
       medido e estimar
       consistentemente com
       realizações passadas
       Pode não haver vontade
       ainda que haja condições
       técnicas!
       Transferência de poder do
       indivíduo para a
       organização
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(3) Falta de Referências Válidas




       Iniciativa da organização: Processos estruturados para estimar
       e descrever o tamanho do software produto (“bussiness”)
       Estimativas de custo, esforço, prazo e escopo são relacionadas
       aos valores realizados
       Modelos de estimativa utilizados são calibrados às condições
       locais
       Critérios para normalizar as diferenças entre os projetos e
       produtos são estabelecidos
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(4) Visão Distorcida do que Seja Estimar
  As pessoas tem dificuldade em
  diferenciar
       estimativa, meta e compromisso
  Existe muita confusão entre o que seja:
       Fornecer uma estimativa, ato técnico que
       pondera os riscos de escopo e
       produtividade
       Estipular uma meta para atender demanda
       ou projeto, um ato gerencial ou político
       Assumir um compromisso, uma decisão
       pessoal

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Dinâmica entre Meta, Estimativa e Compromisso
  Considerando apenas o esforço, por
  exemplo
    Estimativa é um insumo para que
    compromissos sejam assumidos
    Ambos são insumos para que
    metas sejam estabelecidas

  Esforço, Prazo e
  Duração estão inter-
  relacionados...

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Exemplo: Um Projeto Time Boxed




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Objetivos da Palestra
  Apresentar e discutir
       Qual a relação entre essas variáveis?
       Elas podem ser quantificadas? Como?
       Quais as técnicas e ferramentas que devo conhecer melhor
       O que há de mito naquilo que é difundido ordinariamente
  Eliminadas ambigüidades, nivelado o entendimento,
  identificadas referências válidas, compatíveis com esse
  entendimento
       Não é adequado estimar 1:15 para o deslocamento, pontual, sem
       o destaque que trata-se de uma chance
       A estimativa pontual é típica de estimativas diretas...

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Estimativas diretas e estimativas paramétricas
  Estimativa direta de uma grandeza de interesse
       Esforço, prazo, custo ou escopo estimados sem parâmetro de
       referência




  Contra exemplo de uma estimativa direta
       Distância entre o Rio de Janeiro e Niterói é de 25 quilômetros
       Considerando a média das velocidades de 17,5 Km/h fazendo o
       percurso todo de carro e por volta das 15:00
       O resultado da estimativa seria de 1:30 hora

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Estimativas diretas e estimativas paramétricas
  Estimativa paramétrica
       Parâmetro de referência utilizado para derivar a estimativa
       Resultados da aplicação de modelos de estimativas
       Desde os mais simples como esse que produziu uma estimativa
       pontual
       • Até aqueles que incluem componentes de incerteza (ε)
       O principal erro ao estimar é desconsiderar que haverá um erro!
       • Ao estabelecer uma meta ou assumir um compromisso, quem toma a
         decisão deve ser informado do erro esperado




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Modelos Determinísticos de Estimativa
  Esses casos não consideram aleatoriedade ou
  probabilidade
       01:15 é uma estimativa direta e 01:30 ilustra um modelo
       determinístico
       Ambos facilmente passam a impressão de certeza
  Valores determinados assim que as entradas são definidas
       01:30 obtida a partir da média das velocidades em outras viagens
       onde individualmente verificou-se uma determinada velocidade
       média




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Modelos Determinísticos de Estimativa
  A Média foi a medida de tendência de centro nesse caso
       Valores extremos tendem a diminuir a sua representatividade
       Medida menos sensível aos valores extremos é a Mediana
       Uma terceira medida é a Moda (a velocidade média mais comum)
  Estimativa em software é manifestação de probabilidade
       Deve indicar a proximidade esperada do real, qual a chance de
       acontecer, qual a sua acuidade
  Por exemplo
       Entre 1:02 e 1:47 com 68,26% de chance (1:24 ± 34,13%)
       Entre 0:39 e 2:10 com 95,44% de chance (1:24 ± 47,72%)
  De onde vieram esses números!?
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Distribuição de Probabilidades
  Cada ponto representa uma viagem entre cem viagens




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A Distribuição Normal de Probabilidade
  Descreve dados que se aglomeram em torno da média
       Gráfico associado tem o formato de um sino com o pico na média
       Média, Mediana (50%) e Moda convergem para um ponto único
       Qualquer variável que seja a soma de uma grande número de
       fatores independentes tende a ser distribuída normalmente




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Modelos Estocásticos de Estimativa
  Incluem em sua formulação componentes de incerteza
       Considera o grau de dispersão entre as viagens utilizadas no
       cálculo da média das velocidades do percurso
  Medida mais usada para descrever esse grau de dispersão
  é o desvio padrão
       Resumido como a média dos desvios de cada velocidade
       individual em relação à média das velocidades
       Usado como uma unidade, representado pela letra sigma (σ)




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Modelos Estocásticos de Estimativa




   Considerando uma distribuição normal de probabilidade
        Há uma chance de haver um caso que esteja até 1σ de “distância”
        do centro em 68,26% ou então ±34,13%...
        Em um projeto de software esse desvio é sempre o mesmo
        independente do momento em que se estima?
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Considerando o Momento no Ciclo de Vida




        Além do ponto no ciclo de vida, outro fator afeta o desvio?
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(5) A Quantidade de Funções Estimadas




        O que esperar quanto à evolução do desvio no ciclo de vida?
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Aplicação




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O “Cone da Incerteza”
                 As variáveis de projetos de software
                 seguem necessariamente uma
                 distribuição normal de probabilidade?




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Não. A “Estimativa de Três Pontos”




         Como posso usar essa informação? Se já é difícil dar uma
         estimativa pontual, quanto mais três!
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Integrando os Recursos Disponíveis
  Como estimar o valor mais provável
       Análise de Pontos de Função com uma base histórica de
       produtividade
       COCOMOII
  Onde obter as faixas de acuidade a conforme o momento
  no ciclo de vida e obter uma estimativa de três pontos
       COCOMOII
  Como usar essa informação para assumir um compromisso
  ou determinar uma meta
       PERT/CPM
       Simulação de Monte Carlo

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ISO 14143-1 Medição Funcional de Software




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O Processo de Medição e a ISO 1414-3




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Traduzindo uma arquitetura...




29/05/2009                        27
... para Requisitos Funcionais




29/05/2009                         28
Transformando Requisitos Funcionais...




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... Em Pontos de Função




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APF para Estimar o Valor Mais Provável




  Padrão internacional para medição das funções entregues
  pelo software ao usuário
       Mede O QUE e não COMO as funções são entregues
       Permite estimar o escopo em momentos preliminares do ciclo de
       vida e criar premissas justificáveis
  O Fator de Ajuste é obsoleto e não pondera bem os R.
  técnicos e de qualidade complementares aos R. funcionais
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Capturando o Efeito dos Não Funcionais
  Criar categorias de projetos / demandas que compartilhem
  aspectos técnicos e de qualidade similares
  Usar o COCOMOII conjuntamente com a APF (excluindo o
  VAF)




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COnstructive COst MOdel
  O que é o COCOMO II
      Um dos modelos de estimativa paramétrica mais usados
      mundialmente
      Primeira versão desenvolvida por Barry Boehm em 1981 na USC
      Prediz o esforço e prazo para o desenvolvimento
      de produtos de software baseado primariamente
      no seu tamanho e em outros fatores que afetam a produtividade
  Pelo momento, o que nos interessa não é o modelo, são suas
  premissas
       O estabelecimento de fases para acompanhamento gerencial, externas
       à função de desenvolvimento
       As faixas de acuidade esperada conforme o momento no ciclo de vida

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Algumas Premissas do COCOMOII




29/05/2009                        34
Adicionando uma Perspectiva Estatística




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Aliando o PERT/CPM ao COCOMOII




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Usando o Excel para Elaborar Cenários




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Qual o ponto com 90% de chance?
  Distribuição Normal de probabilidade
       =INV.NORMAL(90%; mediana; desvio padrão)
  Distribuição Beta de probabilidade (PERT/CPM)
       =BETA.ACUM.INV(90%; α; β; Otimista; Pessimista)
              (mediana − otimista )   (mediana − otimista ) × ( pessimista − mediana ) 
      α =
          ( pessimista − otimista )  × 
                                                                                         −1
                                                                                          
                                                     desvio padrão 2                   
              ( pessimista − mediana ) 
      β =
          (mediana − otimista )  × α
                                 
                                
                           pessimista − otimista
       Desvio Padrão =
                                    6
                    otimista + 4 × mais provavel + pessimista
      Mediana =
                                         6
29/05/2009                                                                                       38
Um Pouco Mais sobre o COCOMOII
         estimativa do tamanho
         do produto de software

        atributo de produto,
   processo, plataforma e pessoal      COnstructive

       parâmetros de reutilização,        COst
       manutenção e incremento
                                         MOdel
              dados de projetos de
             software da organização


                                            Modelo calibrado às condições
                                          locais - aos dados da organização


29/05/2009                                                                    39
Os Limites da Compressão de Cronograma
  Estimativas mais prováveis para Prazo e Esforço
  Evita as conseqüências do “Mítico Homem-Mês”
       Lei de Brooks: “Aumentar a equipe para um projeto de
       software atrasado faz com que fique mais atrasado
       ainda”
       A Equipe é uma razão de Esforço e Prazo e não o
       contrário
       Compressão de Prazo máxima de 75%




29/05/2009                                                    40
Relacionado as Chances de Prazo e Esforço
  Com o uso da APF e do COCOMOII já temos
       Estimativas com esforço e prazo otimistas e pessimistas
       As estimativas podem ser elaboradas em unidades de gestão que
       compreendam casos de uso ou conjunto de casos de uso afins
  Por que não simular os diferentes possíveis cenários do
  esforço delimitados por essas estimativas e apurar qual
  seria o prazo para cada uma dessas unidades de gestão,
  consolidar o total e avaliar as possibilidades?
       Essa é a Simulação de Monte Carlo aplicada aos projetos de
       software!


29/05/2009                                                             41
Aplicação da Simulação de Monte Carlo


             75% de chance de
             entregar em cerca
             de 13 meses-
             calendário            50% de chance de
                                   entregar em cerca
                                   de 10 HM




29/05/2009                                             42
Obrigado!




29/05/2009

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  • 1. Estimativas de Software – Fundamentos, Técnicas e Modelos... e o principal, integrando isso tudo! Como usar de forma consistente PF, COCOMOIl, Simulação de Monte Carlo e seu bom senso em estimativas de software Carlos Eduardo Vazquez, CFPS FATTO Consultoria e Sistemas 29/05/2009 1
  • 2. Você sabe estimar? Qual a sua estimativa do deslocamento entre o Rio de Janeiro e Niterói? 29/05/2009 2
  • 3. Dificuldades aos Estimar (1) Ambigüidade, Volatilidade ou Falta de Clareza (2) Falta de Medições Adequadas (3) Falta de Referências Válidas (4) Visão Distorcida do que Seja Estimar (5) A Quantidade de Funções Estimadas 29/05/2009 3
  • 4. (1) Ambigüidade, volatilidade ou falta de clareza Os objetivos da estimativa, seu escopo, seus requisitos, não estão claros ou completos Qual o meio de transporte para esse deslocamento? Onde no Rio de Janeiro? Qual horário? Por qual caminho? Pagar pedágio é uma restrição? Questões que não demandam grande volume de análise, muitas vezes são desconsideradas Não pode ser um empecilho! 29/05/2009 4
  • 5. (2) Falta de Medições Adequadas Garantir que o objeto tenha sido adequadamente medido e estimar consistentemente com realizações passadas Pode não haver vontade ainda que haja condições técnicas! Transferência de poder do indivíduo para a organização 29/05/2009 5
  • 6. (3) Falta de Referências Válidas Iniciativa da organização: Processos estruturados para estimar e descrever o tamanho do software produto (“bussiness”) Estimativas de custo, esforço, prazo e escopo são relacionadas aos valores realizados Modelos de estimativa utilizados são calibrados às condições locais Critérios para normalizar as diferenças entre os projetos e produtos são estabelecidos 29/05/2009 6
  • 7. (4) Visão Distorcida do que Seja Estimar As pessoas tem dificuldade em diferenciar estimativa, meta e compromisso Existe muita confusão entre o que seja: Fornecer uma estimativa, ato técnico que pondera os riscos de escopo e produtividade Estipular uma meta para atender demanda ou projeto, um ato gerencial ou político Assumir um compromisso, uma decisão pessoal 29/05/2009 7
  • 8. Dinâmica entre Meta, Estimativa e Compromisso Considerando apenas o esforço, por exemplo Estimativa é um insumo para que compromissos sejam assumidos Ambos são insumos para que metas sejam estabelecidas Esforço, Prazo e Duração estão inter- relacionados... 29/05/2009 8
  • 9. Exemplo: Um Projeto Time Boxed 29/05/2009 9
  • 10. Objetivos da Palestra Apresentar e discutir Qual a relação entre essas variáveis? Elas podem ser quantificadas? Como? Quais as técnicas e ferramentas que devo conhecer melhor O que há de mito naquilo que é difundido ordinariamente Eliminadas ambigüidades, nivelado o entendimento, identificadas referências válidas, compatíveis com esse entendimento Não é adequado estimar 1:15 para o deslocamento, pontual, sem o destaque que trata-se de uma chance A estimativa pontual é típica de estimativas diretas... 29/05/2009 10
  • 11. Estimativas diretas e estimativas paramétricas Estimativa direta de uma grandeza de interesse Esforço, prazo, custo ou escopo estimados sem parâmetro de referência Contra exemplo de uma estimativa direta Distância entre o Rio de Janeiro e Niterói é de 25 quilômetros Considerando a média das velocidades de 17,5 Km/h fazendo o percurso todo de carro e por volta das 15:00 O resultado da estimativa seria de 1:30 hora 29/05/2009 11
  • 12. Estimativas diretas e estimativas paramétricas Estimativa paramétrica Parâmetro de referência utilizado para derivar a estimativa Resultados da aplicação de modelos de estimativas Desde os mais simples como esse que produziu uma estimativa pontual • Até aqueles que incluem componentes de incerteza (ε) O principal erro ao estimar é desconsiderar que haverá um erro! • Ao estabelecer uma meta ou assumir um compromisso, quem toma a decisão deve ser informado do erro esperado 29/05/2009 12
  • 13. Modelos Determinísticos de Estimativa Esses casos não consideram aleatoriedade ou probabilidade 01:15 é uma estimativa direta e 01:30 ilustra um modelo determinístico Ambos facilmente passam a impressão de certeza Valores determinados assim que as entradas são definidas 01:30 obtida a partir da média das velocidades em outras viagens onde individualmente verificou-se uma determinada velocidade média 29/05/2009 13
  • 14. Modelos Determinísticos de Estimativa A Média foi a medida de tendência de centro nesse caso Valores extremos tendem a diminuir a sua representatividade Medida menos sensível aos valores extremos é a Mediana Uma terceira medida é a Moda (a velocidade média mais comum) Estimativa em software é manifestação de probabilidade Deve indicar a proximidade esperada do real, qual a chance de acontecer, qual a sua acuidade Por exemplo Entre 1:02 e 1:47 com 68,26% de chance (1:24 ± 34,13%) Entre 0:39 e 2:10 com 95,44% de chance (1:24 ± 47,72%) De onde vieram esses números!? 29/05/2009 14
  • 15. Distribuição de Probabilidades Cada ponto representa uma viagem entre cem viagens 29/05/2009 15
  • 16. A Distribuição Normal de Probabilidade Descreve dados que se aglomeram em torno da média Gráfico associado tem o formato de um sino com o pico na média Média, Mediana (50%) e Moda convergem para um ponto único Qualquer variável que seja a soma de uma grande número de fatores independentes tende a ser distribuída normalmente 29/05/2009 16
  • 17. Modelos Estocásticos de Estimativa Incluem em sua formulação componentes de incerteza Considera o grau de dispersão entre as viagens utilizadas no cálculo da média das velocidades do percurso Medida mais usada para descrever esse grau de dispersão é o desvio padrão Resumido como a média dos desvios de cada velocidade individual em relação à média das velocidades Usado como uma unidade, representado pela letra sigma (σ) 29/05/2009 17
  • 18. Modelos Estocásticos de Estimativa Considerando uma distribuição normal de probabilidade Há uma chance de haver um caso que esteja até 1σ de “distância” do centro em 68,26% ou então ±34,13%... Em um projeto de software esse desvio é sempre o mesmo independente do momento em que se estima? 29/05/2009 18
  • 19. Considerando o Momento no Ciclo de Vida Além do ponto no ciclo de vida, outro fator afeta o desvio? 29/05/2009 19
  • 20. (5) A Quantidade de Funções Estimadas O que esperar quanto à evolução do desvio no ciclo de vida? 29/05/2009 20
  • 22. O “Cone da Incerteza” As variáveis de projetos de software seguem necessariamente uma distribuição normal de probabilidade? 29/05/2009 22
  • 23. Não. A “Estimativa de Três Pontos” Como posso usar essa informação? Se já é difícil dar uma estimativa pontual, quanto mais três! 29/05/2009 23
  • 24. Integrando os Recursos Disponíveis Como estimar o valor mais provável Análise de Pontos de Função com uma base histórica de produtividade COCOMOII Onde obter as faixas de acuidade a conforme o momento no ciclo de vida e obter uma estimativa de três pontos COCOMOII Como usar essa informação para assumir um compromisso ou determinar uma meta PERT/CPM Simulação de Monte Carlo 29/05/2009 24
  • 25. ISO 14143-1 Medição Funcional de Software 29/05/2009 25
  • 26. O Processo de Medição e a ISO 1414-3 29/05/2009 26
  • 28. ... para Requisitos Funcionais 29/05/2009 28
  • 30. ... Em Pontos de Função 29/05/2009 30
  • 31. APF para Estimar o Valor Mais Provável Padrão internacional para medição das funções entregues pelo software ao usuário Mede O QUE e não COMO as funções são entregues Permite estimar o escopo em momentos preliminares do ciclo de vida e criar premissas justificáveis O Fator de Ajuste é obsoleto e não pondera bem os R. técnicos e de qualidade complementares aos R. funcionais 29/05/2009 31
  • 32. Capturando o Efeito dos Não Funcionais Criar categorias de projetos / demandas que compartilhem aspectos técnicos e de qualidade similares Usar o COCOMOII conjuntamente com a APF (excluindo o VAF) 29/05/2009 32
  • 33. COnstructive COst MOdel O que é o COCOMO II Um dos modelos de estimativa paramétrica mais usados mundialmente Primeira versão desenvolvida por Barry Boehm em 1981 na USC Prediz o esforço e prazo para o desenvolvimento de produtos de software baseado primariamente no seu tamanho e em outros fatores que afetam a produtividade Pelo momento, o que nos interessa não é o modelo, são suas premissas O estabelecimento de fases para acompanhamento gerencial, externas à função de desenvolvimento As faixas de acuidade esperada conforme o momento no ciclo de vida 29/05/2009 33
  • 34. Algumas Premissas do COCOMOII 29/05/2009 34
  • 35. Adicionando uma Perspectiva Estatística 29/05/2009 35
  • 36. Aliando o PERT/CPM ao COCOMOII 29/05/2009 36
  • 37. Usando o Excel para Elaborar Cenários 29/05/2009 37
  • 38. Qual o ponto com 90% de chance? Distribuição Normal de probabilidade =INV.NORMAL(90%; mediana; desvio padrão) Distribuição Beta de probabilidade (PERT/CPM) =BETA.ACUM.INV(90%; α; β; Otimista; Pessimista)  (mediana − otimista )   (mediana − otimista ) × ( pessimista − mediana )  α =  ( pessimista − otimista )  ×     −1     desvio padrão 2   ( pessimista − mediana )  β =  (mediana − otimista )  × α    pessimista − otimista Desvio Padrão = 6 otimista + 4 × mais provavel + pessimista Mediana = 6 29/05/2009 38
  • 39. Um Pouco Mais sobre o COCOMOII estimativa do tamanho do produto de software atributo de produto, processo, plataforma e pessoal COnstructive parâmetros de reutilização, COst manutenção e incremento MOdel dados de projetos de software da organização Modelo calibrado às condições locais - aos dados da organização 29/05/2009 39
  • 40. Os Limites da Compressão de Cronograma Estimativas mais prováveis para Prazo e Esforço Evita as conseqüências do “Mítico Homem-Mês” Lei de Brooks: “Aumentar a equipe para um projeto de software atrasado faz com que fique mais atrasado ainda” A Equipe é uma razão de Esforço e Prazo e não o contrário Compressão de Prazo máxima de 75% 29/05/2009 40
  • 41. Relacionado as Chances de Prazo e Esforço Com o uso da APF e do COCOMOII já temos Estimativas com esforço e prazo otimistas e pessimistas As estimativas podem ser elaboradas em unidades de gestão que compreendam casos de uso ou conjunto de casos de uso afins Por que não simular os diferentes possíveis cenários do esforço delimitados por essas estimativas e apurar qual seria o prazo para cada uma dessas unidades de gestão, consolidar o total e avaliar as possibilidades? Essa é a Simulação de Monte Carlo aplicada aos projetos de software! 29/05/2009 41
  • 42. Aplicação da Simulação de Monte Carlo 75% de chance de entregar em cerca de 13 meses- calendário 50% de chance de entregar em cerca de 10 HM 29/05/2009 42