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Métricas de Software no CMM: Uma comparação entre os Níveis 2 e 4 Gabriela de Fátima Batista Castro SPIN – São Paulo Novembro.

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1 Métricas de Software no CMM: Uma comparação entre os Níveis 2 e 4 Gabriela de Fátima Batista Castro SPIN – São Paulo Novembro 2004

2 Agenda Objetivos da Apresentação Contexto Por que medir ? Conceitos Importantes Métrica - Ciclo de Vida Métricas no Nível 2 Métricas no Nível 4 Conclusão Perguntas & Respostas

3 Agenda Objetivos da Apresentação Contexto Por que medir ? Conceitos Importantes Métricas no Nível 2 Métricas no Nível 4 Métrica - Ciclo de Vida Conclusão Perguntas & Respostas

4 Objetivos da Apresentação Apresentar conceitos relacionados Comparar métricas nos níveis 2 e 4 do CMM Compartilhar parte da experiência do Instituto de Pesquisas Eldorado

5 Instituto de Pesquisas Eldorado Gestão de Projetos P&D em Engenharia de Software P&D em Desenvolvimento de Novos Processos P&D em Engenharia de Produtos Eletroeletrônicos P&D em Automação Industrial P&D, Teste e Qualificação de Produtos Eletroeletrônicos Gestão de Programas de Capacitação Profissional Consultoria em assuntos da Lei de Informática

6 Agenda Objetivos da Apresentação Contexto Por que medir ? Conceitos Importantes Métrica - Ciclo de Vida Métricas no Nível 2 Métricas no Nível 4 Conclusão Perguntas & Respostas

7 Referências SEI X SEL Software Measurement GuideBook – Revision 1 – June 1995 Goal-Driven SW Measurement – A Guidebook – August 1996 SW Metrics – a rigorous & practical approach –Fenton & PFleeger

8 Introdução The man is the measure of all things. (Protágoras 776 B.C. ) Without the right information, you are just another person with an opinion. ( Tracy O`Rourke, CEO of Allen-Bradley) Measurements are important, but what is measured is more important. (Francis S. Patrick) You can't control what you can't measure. (Tom DeMarco)

9 Contexto Necessidade de Melhorar –Gerência do Processo / Projeto do SW

10 Contexto Crise do Software –Capacidade de predizer resultados ( $, schedule) –Características do Produto desejadas pelo cliente – Produtividade

11 Agenda Objetivos da Apresentação Contexto Por que medir ? Conceitos Importantes Métrica - Ciclo de Vida Métricas no Nível 2 Métricas no Nível 4 Conclusão Perguntas & Respostas

12 Por que medir ? Qual o tamanho ? Quanto custa ? ? Qual o tempo de manutenção ? Quantos defeitos ? Quantas modificações ? Qual o tempo de retrabalho ? Você tem clientes satisfeitos ? ? ? ? ? ? ?

13 As 4 Razões Caracterizar (processos, produtos, recursos, ambiente, baseline) Avaliar (trazer de volta ao controle) Prever (estimatives, tendências, projeções) Melhorar (identifica problemas. Causas raízes, ineficiências)

14 Agenda Objetivos da Apresentação Contexto Por que medir ? Conceitos Importantes Métrica - Ciclo de Vida Métricas no Nível 2 Métricas no Nível 4 Conclusão Perguntas & Respostas

15 Programa de Medição (Measurement Program) Meta (goal) Indicador (indicator) Medição (measurement) Métrica (metric) Medida (measure) Conceitos Importantes

16 Exemplo Meta – Taxa da Inspeção de Código entre 50 LOC/h a 150 LOC/h Medida – Tamanho do código Tempo de Inspeção Métrica – Taxa de Inspeção de Código = ________________ Indicador – Satisfação do Cliente Tempo de Inspeção Tamanho do código

17 Agenda Objetivos da Apresentação Contexto Por que medir ? Conceitos Importantes Métrica - Ciclo de Vida Métricas no Nível 2 Métricas no Nível 4 Conclusão Perguntas & Respostas

18 Métrica - Ciclo de Vida

19 Ciclo de Vida - Planejamento

20 Nível 2 Goals indefinidos Muitas métricas Alinhadas às KPAs (desconexas organização) Grande maioria: Métricas de contagem Pouca retro-alimentação (estimativas, planejamento)

21 Ciclo de Vida - Planejamento Nível 4 Prover $ para Programa de Medição Balanced Scorecard – metas organizacionais GQM (goal-driven measurement methodology) Selecionar processos críticos Selecionar as métricas (priorização) Estabelecer CEP Retro-alimentação (previsibilidade, estimativas)

22 Ciclo de Vida - Coleta

23 Nível 2 Documentada (papéis/respons.) porém inconsistente Sem repositório e dispersa Diferentes interpretação por projetos Dependente do PL (cabeça das pessoas / não repetível) Nem sempre armazena dados importantes Tools gerais / manuais (automação ??) Dicionário de Dados simples Diferentes unidades Vai ter coleta de métrica ?

24 Ciclo de Vida - Coleta Nível 4 Há repositório para dados (processo / projeto) – centralizado – base de dados organizacional $ para manter, disponibilizar para todos projs. Automática (somente valor agregado / scripts) Dicionário de Dados detalhado Proprietário da base de dados (repositório) Responsável por prover os dados (treinamento) Unidades iguais ou padronizadas

25 Ciclo de Vida - Validação

26 Nível 2 Nem sabe da existência (expurgar dados)

27 Ciclo de Vida - Validação Nível 4 Separa sinal do ruído Relacionada ao tipo de métrica e a sua natureza Uso de ferramentas (pré e pós)

28 Ciclo de Vida - Análise

29 Nível 2 Mesma visão para diferentes pessoas (relatórios) Sem parâmetro de comparação (perf. baseline) Mensais (reativas) Análise ligada a obrigatoriedade do processo

30 Ciclo de Vida - Análise Nível 4 CEP e outros métodos estatísticas (Pareto, Control chart – estab./capac./perfomance, Trend, estratificação, etc) Visões distintas para diferentes papéis (relatórios) 3x tempo da coleta Análise em tempo real / sempre Metas e Perfomance baseline

31 Ciclo de Vida – Tomada de Ação

32 Ciclo de Vida - Tomada de Ação Nível 2 Pouco feedback para organização (projeto) Mais lenta e menos efetivas (reativa) Ata de reunião (sem ferramenta) Baseado no próprio projeto (PDCA)

33 Ciclo de Vida - Tomada de Ação Nível 4 Oferece feedback ao processo (base histórica) e ao projeto Ajuda na tomada de decisão (novos negócios, replanejamento) Ações em tempo real (ou pró-ativa) Ferramenta para acompanhamento (implementação até seu fechamento) Prevenção de Defeitos (Nível 5)

34 Agenda Objetivos da Apresentação Contexto Por que medir ? Conceitos Importantes Métrica - Ciclo de Vida Métricas no Nível 2 Métricas no Nível 4 Conclusão Perguntas & Respostas

35 Conclusão Métricas ajudam a mostrar os problemas (antecipa e mostra tendências) mas não resolve Tools para suporte que se encaixam no processo Cultura quantitativa Use pilotos Comece pequeno Não se basear no modelo Estude sempre!

36 Próximos Passos

37 Perguntas & Respostas ?

38 Obrigada !

39 Instituto de Pesquisas Eldorado Rod. SP-340 CPS/M.Mirim - Km 118,5 Fazenda Pau d'Alho Campinas - São Paulo - Brasil Phone office: Phone fax:


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