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Flávio Almeida Araújo Sobrinho

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Apresentação em tema: "Flávio Almeida Araújo Sobrinho"— Transcrição da apresentação:

1 Flávio Almeida Araújo Sobrinho
Uma proposta de melhoria no processo de estimativa de tamanho de software para projetos gerenciados por Scrum Flávio Almeida Araújo Sobrinho

2 Motivação Sobre estimativas Objetivo APF PCU Análise APF x PCU Dia Ideal Pontos de estória Planning Poker Visão geral Scrum Estimativa em Scrum Proposta Metodologia Organização e projetos observados Melhoria 1: Pontos de estória e planning poker Melhoria 2: Pontos de estória com uma unidade de medida Melhoria 3: Apenas uma rodada de planning poker Melhoria 4: Velocidade do time e Fator de Ajuste da Produtividade Discussão Considerações finais Contribuições Trabalhos futuros Referências Bibliográficas

3 “...estimar é uma arte das melhores...”
K. Beck e M. Fowler

4 Sobre... Flávio Almeida Estudante do 9º período de Ciência da Computação no CIn Colaborador da Pitang / C.E.S.A.R. Sócio da Proativa (incubada no Centro de Inovação Microsoft) Participou de duas competições internacionais em 2009 Imagine Cup I2P Áreas de interesse: Eng. de Software, Gestão de Projetos e Scrum

5 Motivação Experiência pessoal com desenvolvimento de software e Scrum
Adaptação do Scrum à organização Busca por Sprints mais controláveis Entender a aplicação de técnicas tradicionais X ágeis para estimativa

6 Um ponto-chave sobre estes dados: “Estimativa”
Contexto Desafio da previsibilidade de projetos de software: 27% de projetos finalizados no tempo e custo previstos (2001) 50% dos projetos custaram em média 180% a mais (2001) 16% dos projetos foram bem sucedidos (1994) Fonte: Standish Group (2001) Um ponto-chave sobre estes dados: “Estimativa”

7 Estimativa Uma estimativa é um cálculo aproximado sobre algum fenômeno

8 Estimar tamanho de software
Um dos mais intensos desafios da Engenharia de Software É um passo fundamental para o andamento do projeto Permite derivar esforço, tempo, custos... O sucesso do projeto depende do nível de precisão das estimativas

9 Objetivo Propor uma melhoria no processo de estimativa de tamanho de software para projetos gerenciados por Scrum.

10 Técnicas de estimativa tradicionais
A seguir, uma visão geral sobre Análise de Pontos de Função (APF) Pontos de Caso de Uso (PCU)

11 Análise de Pontos de Função (APF)
Desenvolvida em 1979 por Albrecht, trabalhando na IBM Medir o sistema pela suas funcionalidades e não pelo volume de código Em 1986, criado o International Function Point User Group (IFPUG) Norma ISO/IEC Manual de contagem dos pontos Uma das primeiras métricas a medir o tamanho do software com alguma precisão

12 Análise de Pontos de Função (APF)
Os objetivos da APF, de acordo com a IFPUG, são: Medir o que foi requisitado e recebido pelo usuário Prover uma métrica para a qualidade e análise de produtividade Estimar o tamanho do software independentemente da tecnologia

13 Pontos de Caso de Uso (PCU)
Técnica para estimar tamanho de software baseada na APF Resultado de uma tese de doutorado de Karner (1993) Voltada para sistemas construídos com OO Projetos orientados a objetos podem ser medidos diretamente através dos diagramas de casos de usos Utilizada em empresas como, Rational e SUN Mas, sem disponibilização de novas versões

14 Técnicas de estimativa ágeis
Dia Ideal Pontos de estória do usuário Planning Poker

15 Dia Ideal Definido por K. Beck (1999) como “Ideal Engineering Time”
Tempo necessário para concluir uma estória do usuário “sem interrupções ou reuniões” Os desenvolvedores fazem outras atividades durante o dia Isso dificulta a estimativa real Representa uma grandeza de tamanho, não de tempo de calendário

16 Pontos de Estória Apresentada por M. Cohn (2004) procura sanar alguns problemas do Dia Ideal Unidade arbitrária e indivisível relativa à complexidade Mapeamento no tempo de calendário Analogia entre estórias Estórias semelhante recebem a mesma pontuação Para evitar falsa precisão usar seqüências esparsas

17 Pontos de Estória A velocidade do Time pode ser medida em Pontos de Estória completados por iteração Pode facilitar negociações com o cliente Evita confusão de tempo ideal x tempo de calendário

18 Planning Poker O objetivo é evitar que a estimativa seja “manipulada” por uma pessoa Estudos de Haugen (2006) mostram uma melhora na eficiência das estimativas

19 Visão geral do Scrum Segundo Schwaber (2004) Scrum é:
"... o mais perplexo e paradoxal processo para gerenciamento de projetos complexos. Porém, Scrum é  incrivelmente simples. [...] Scrum não é um processo prescritivo; ele não descreve o que fazer em cada circunstância. Ele é usado para trabalhos complexos nos quais é impossível predizer tudo que irá acontecer."

20 Visão geral do Scrum

21 Processo de estimativa em Scrum
Todo o Product Backlog é estimado Pontos atribuídos através do Planning Poker Procura-se a menor estória As demais estórias são pontuadas por analogia É selecionada um conjunto de estórias que irão compor o Sprint Backlog A partir do segundo Sprint a quantidade de pontos que serão desenvolvidos no Sprint deve ser a mesma do Sprint anterior

22 Proposta Metodologia Melhorias aqui apresentadas são fruto da observação e estudo da metodologia Scrum ao longo de cerca de doze Sprints Um resultado empírico envolvendo a vivência do autor

23 Proposta Organização Pitang – empresa da qual o autor é colaborador
Sobre o projeto estudado Em andamento Estimado em cerca de R$ 2 milhões em dois anos Possui 11 participantes

24 Proposta Melhoria 1: Pontos de estória e planning poker
Existem algumas variações de ponto de vista Neste trabalho Os pontos serão aplicados em planejamento de Sprint e Realease Com planning poker Porém os pontos terão uma unidade e o poker sofrerá uma leve mudança

25 Proposta Melhoria 2: Pontos de estória com uma unidade de medida
Utilizar a noção de Dia Ideal Unidade: homens-dia Conferir uma unidade “concreta” para medida Percebida dificuldade dos desenvolvedores com medida abstrata Alta rotatividade da equipe Depreciação do fator histórico

26 Proposta Melhoria 3: Apenas uma rodada de planning poker
Três ordens de grandeza para estimativa (Hohman, 2005) Aumentar a performance das reuniões de planejamento

27 Proposta Melhoria 4: Velocidade do time e Fator de Ajuste da Produtividade Fator de Ajuste da Produtividade (FAP) é o percentual de tempo útil da equipe Varia no intervalo [0, 1] Pode ser iniciado com um valor qualquer para o primeiro Sprint VS = FAP x ∑homens-dia disponíveis no Sprint FAP = ∑pontos concluídos / ∑homens-dia disponíveis

28 Proposta (Resumo) O time estima o Product Backlog em pontos de estória
Os pontos de estória equivalem à unidade “Homens-dia” O número de pontos de uma estória representa quantos “dias ideais” um homem trabalhando sozinho levaria para completá-la É utilizado o planning poker para esse processo – só deverá ocorrer uma única rodada; caso a equipe não seja unânime nesta rodada, será efetuada a média aritmética entre a maior e menor estimativa

29 Proposta (Resumo) O Scrum Master instancia o Fator de Ajuste de Produtividade para o time do Sprint Caso seja o primeiro Sprint, pode-se usar qualquer valor. Por exemplo, 0,7 Caso contrário, o FAP é calculado de acordo com a velocidade do time no Sprint anterior

30 Proposta (Resumo) O Scrum Master calcula a velocidade do time para conclusão de estórias com base no FAP e no tamanho do Sprint A equipe dá continuidade ao Sprint Planning, escolhendo as estórias que irão compor o Sprint com base na velocidade do time

31 Proposta (Exemplo) (a) Fator de Ajuste de Produtividade: 70% (b) Dias do Sprint: 10 dias (c) Recursos disponíveis: 30 homens-dia (d) Velocidade estimada do time: 0,70 x 31 = 21 pontos (e) Tamanho do Sprint Backlog: 21 pontos

32 Considerações finais O gerente ficou muito satisfeito com as mudanças
O time sentiu o Sprint mais transparente Apesar de ter sido aplicado com equipe iniciante no projeto, os resultados foram excelentes Um dos melhores Sprints O segundo Sprint está em andamento Somente aí teremos consolidação dos resultados Ficou claro que o time estava com problemas de estimativa

33 Considerações finais Apresentada uma proposta de melhoria no processo de estimativa de tamanho de software para projetos que utilizam Scrum Preenchidas necessidades que foram observadas no contexto específico É possível que se aplique a outros contextos Uma compilação das técnicas já utilizadas com algumas modificações Técnicas mais tradicionais não se encaixam muito bem Estimativas são feitas por uma única pessoa (em geral o gerente) Requisitos mutantes Alto custo gerencial

34 Trabalhos futuros Estudo de caso controlado com projetos implementando as indicações deste trabalho Aperfeiçoar e sugerir um novo modelo para estimativas Levantamento e categorização de projetos de software Efetuar um mapeamento das metodologias de estimativa de tamanho para as categorias de projetos conhecidas Sugerir um padrão para estimar software

35 Referências Bibliográficas
Albrecht, A. J. (1979). Measuring Applications Development Productivity. Proceedings of IBM Applications Development Join SHARE/GUIDE Symposium. Monterey, CA. Beck, K. (1999). Extreme Programming Explained: Embrace Change (1 ed.). Addison-Wesley. Cohn, M. (2002). An Overview of Scrum. Acesso em 27 de novembro de 2009, disponível em Mountain Goat Software: Haugen, N. C. (2006). An Empirical Study of Using Planning Poker for User Story Estimation. Proceedings of the Conference on AGILE 2006 (pp ). Washington (DC): IEEE Computer Society.  Hohman, M. M. (2005). Estimating in Actual Time. Proceedings of the Agile Development Conference. IEEE Computer Society. Karner, G. (1993). Use Case Points - Resource Estimation for Objectory Projects. Thechnical Report, Objective Systems SF AB (Rational Software). Schwaber, K. (2004). Agile Project Management with Scrum (1 ed.). Microsoft Press. Standish Group. (2001). Chaos Report Acesso em 20 de novembro de 2009, disponível em The Standish Group International :

36 Flávio Almeida Araújo Sobrinho
Uma proposta de melhoria no processo de estimativa de tamanho de software para projetos gerenciados por Scrum Flávio Almeida Araújo Sobrinho


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