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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Um estudo para identificar fatores de influência na produtividade de desenvolvedores em projetos de software
metadata.dc.creator: Morais, Rafael Fernandes Pugliese de
metadata.dc.contributor.advisor1: Costa, Evandro de Barros
metadata.dc.contributor.advisor2: Brito, Patrick Henrique da Silva
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Silva Filho, Reinaldo Cabral
metadata.dc.contributor.referee1: Hernández-Domínguez, Arturo
metadata.dc.contributor.referee2: Santos Neto, Baldoino Fonseca dos
metadata.dc.description.resumo: Procurando aumentar a competitividade, muitas empresas investem em melhorias em processos de software. A aplicação de melhorias em processos de software trás vários benefícios (Silveira et al., 2013; Simões et al., 2011; Tonini et al., 2008; Bouer & Carvalho, 2005), dentre eles, o aumento na qualidade dos dados de predição. Na literatura (Hamdan & Madi, 2011a; Jorgensen, 2011; Lopez-Martin et al., 2012) são identificados vários aspectos negativos por conta de imprecisões em estimativas de projetos de software. Diante deste cenário, este trabalho descreve procedimentos para identificação de fatores que afetam a produtividade em projetos de software modernos, visto que esta medida é fundamental para a elaboração de estimativas de prazo, custo e esforço para projetos. Com a identificação dos fatores que afetam a produtividade de software, é possível entender o comportamento dos desenvolvedores e realizar ações para diminuir a instabilidade da produtividade e consequentemente reduzir os problemas enfrentados por empresas neste contexto, problemas esses que são citados na literatura por autores como Hamdan & Madi (2011b), Jørgensen & Sjøberg (2004) e Lopez-Martin et al. (2012). Os procedimentos elaborados utilizam como ferramentas controle estatístico de processo, regressão linear, gráfico de Pareto e são baseados no arcabouço proposto por Florac & Carleton (1999) e Montoni et al. (2007). Os procedimentos foram aplicados em projetos atuais de uma empresa de desenvolvimento de software de Alagoas e os resultados trouxeram benefícios para o processo de desenvolvimento adotado na empresa.
Abstract: Looking to increase competitiveness, many companies invest in improvements in software processes. The application of improvements in software processes brings several benefits (Silveira et al., 2013; Simões et al., 2011; Tonini et al., 2008; Bouer & Carvalho, 2005), such as improvements on process prediction. In literature (Hamdan & Madi, 2011a; Jorgensen, 2011; Lopez-Martin et al., 2012) several negative aspects are identified due to inaccuracies in software projects estimates. Given this scenario, this master work describes procedures to identify factors that affect productivity in modern software projects, which is fundamental for the elaboration of time, cost and effort estimation in software projects. By identifying the factors that affect software productivity, it is possible to understand the behavior of developers and perform actions to reduce productivity instability and consequently reduce the problems faced by companies in this context, which are related in literature by authors such as Hamdan & Madi (2011b), Jørgensen & Sjøberg (2004) and Lopez-Martin et al. (2012). The elaborated procedures use statistical process control, linear regression, Pareto graph and are based on the framework proposed by Florac & Carleton (1999) and Montoni et al. (2007). The procedures were applied in current projects of a software development company in Alagoas and the results brought benefits to the development process used by the company.
Keywords: Modelagem computacional
Produtividade de software
Controle estatístico de processos
Regressão linear
Gráfico de pareto
Computational modeling
Software Productivity
Statistical process control
Linear Regression
Pareto's chart
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Alagoas
metadata.dc.publisher.initials: UFAL
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento
Citation: MORAIS, Rafael Fernandes Pugliese de. Um estudo para identificar fatores de influência na produtividade de desenvolvedores em projetos de software. 2018. 71 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) – Instituto de Computação, Programa de Pós Graduação em Modelagem computacional de Conhecimento, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2018.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/3063
Issue Date: 7-Mar-2018
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