Uma Ferramenta Integrada de Apoio a Estimativas de Tamanho e Esforço em um Ambiente de Desenvolvimento de Software (original) (raw)

EstimaODE: Apoio a Estimativas de Tamanho e Esforço no Ambiente de Desenvolvimento de Software ODE

2006

Software estimation is pointed as one of the most difficult tasks to be performed in software development. Although it will never be an exact science, useful techniques for software estimation do exist. Accurate project estimates generally are produced using more than one technique, and by comparing and reconciling their results. Also there is a consensus that estimation requires experience and access to good historical information. Given software estimation complexity, project managers need tools to support them in doing this task. Ideally, these tools should allow applying different approaches for estimating. This paper presents EstimaODE, a tool that offers functionalities for estimating size and effort, which is integrated to the software engineering environment ODE and uses its framework for flexible similarity computing.

Melhoria Contínua de Estimativa de Esforço para o Desenvolvimento de Software

2005

Look for the continuous improvement of the effort estimate precision can drive the organization to improve its capacity to carry out its commitments, delivering its software products on time and, therefore, bring competitive advantage. We argue that defining a framework of characteristics that impact on software project productivity can improve comparison between finished projects and the new ones that need an effort estimate. This article presents an approach to effort estimate with continuous improvement of the estimates. It is also presented an application of this approach. Resumo: Buscar a melhoria contínua da precisão das estimativas de esforço pode direcionar a organização a melhorar a sua capacidade de cumprir com os seus compromissos, entregando seus produtos de software dentro dos prazos previstos e, portanto, obter vantagens competitivas. Acreditamos que definir adequadamente as características que causam impactos nas produtividades de projetos de software pode melhorar comparações entre projetos realizados e novos projetos a terem seus esforços estimados. Este artigo apresenta uma abordagem de melhoria para as estimativas de esforço, e sua aplicação numa organização.

Avaliação de Estimativa de Tamanho para projetos de Manutenção de Software

The maintenance is a stage in the lifecycle of a software. This activity is identified as the most difficult and it demands such a great effort. The process of maintenance starts after the implementation of the software product to correct defects as well as to improve performance, add attributes and so on forth. As a stage in the lifecycle of a software, organizations need to identify enough effort for software maintenance, know the software size and the necessary time for its implementation. This document shows a narrative about an experience of the application of a software measurement technique known as Function Point Analysis (FPA) in a federal institution just for maintenance projects.

Desenvolvimento de uma Aplicação para Medida de Esforços em Desenvolvimento de Software

2018

A aplicacao PFCalc tem o intuito de auxiliar Analistas de Sistemas a estimar o tamanho, prazo e custos de um software, pois sabe-se que uma ma definicao destes parâmetros pode causar muitos prejuizos que podem vir a denegrir a imagem tanto de um analista de sistemas como de uma empresa de desenvolvimento, pois nao estimar valores e prazos de forma correta pode causar um mal entendimento sobre o que a engenharia de software se propoe que e a solucao de problemas causando um certo desconforto frente as etapas do desenvolvimento de sistemas, portanto torna-se de suma importância o desenvolvimento de ferramentas que ajudem na contagem de pontos por funcao e nas suas estimativas.

Estimativa de Esforço em Projetos de DDS

Resumo. Este artigo apresenta os resultados de uma revisão sistemática da literatura sobre estimativas de esforço em projetos de desenvolvimento distribuído de software. Como os estudos encontrados não exploram explicitamente estimativa de esforço em ambientes distribuídos, o artigo também apresenta os resultados de entrevistas conduzidas com gerentes de projetos de software buscando entender as particularidades do processo e das técnicas de estimativas de esforço no contexto de projetos distribuídos.

Um framework para apoiar estimativa de esforço em atividades de manutenção e evolução de software

Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI)

O surgimento de métodos ágeis no desenvolvimento de software tem apresentado muitas oportunidades e desafios para pesquisadores e profissionais da área. Um dos principais desafios é a estimativa de esforço para desenvolvimento ágil de software. Quando a estimativa de esforço não está bem definida ou é imprecisa, os resultados obtidos podem refletir diretamente na entrega do software, causando insatisfação do cliente ou a diminuição da qualidade do produto, levando assim a necessidade de novos mecanismos que possam auxiliar nesse processo. Diante dessa necessidade, este trabalho apresenta um framework, chamado GiveMe Effort, para apoiar as atividades de estimativa de esforço na manutenção e evolução de software em métodos ágeis. A solução se baseia em dados históricos de requisições de mudanças, associados à manutenção e evolução de software.

Utilizando Redes Neurais para Estimar o Tamanho de um Software

Anais do 6. Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 2016

Prediction models are fundamental at the early stages of the software development where decisions must be taken without the required information. A typical information that is not available in these stages is the number of lines of code (LOC), that is the most known and used software size metric. LOC estimation is a hard task that includes historical data and empirical studies. Usually, models for LOC estimation are obtained using statistical regression methods. However, the characteristics of the LOC estimation task make this problem specially interesting for the application of neural network techniques. This work explores Neural Networks techniques in this context. Two different data sets were used to obtain two models to estimate LOC using respectively the metrics function points and number of components, as independent variables. The results show some insights about the use of Neural Network for this task.

Estimativa de Esforço em Atividades de Manutenção de Software: Um Mapeamento Sistemático

Anais da IV Escola Regional de Engenharia de Software (ERES 2020), 2020

Durante o ciclo de vida do software, o correto levantamento de estimativas de esforço permite que a equipe tome decisões sobre como será o andamento das atividades de desenvolvimento e manutenção, qual a viabilidade de novas alterações, e se estas serão entregues de acordo com os prazos. Neste artigo, é apresentado um mapeamento sistemático com o objetivo de identificar evidências na literatura com relação a métricas e abordagens para o cálculo de estimativa de esforço durante a fase de manutenção de software. Foram analisados 521 estudos e selecionados 17 estudos primários; a maioria das abordagens utiliza de métricas ou dados históricos para estimativa de novas atividades, e apenas um framework foi proposto, o que ressalta a importância de gerar novas ferramentas que facilitem a geração das novas estimativas.

Um programa de melhoria de estimativas em uma organização desenvolvedora de software

2009

The constant growth in size and complexity of today's software products forces software development organizations to continuously improve their project management processes. In this context, performing good estimation is vital to good project planning and successful schedule and cost commitments. The work reported here presents an estimation improvement program, performed inside a software development organization. This program used a well defined process, covering estimation for all phases of the software development life-cycle. The improvements proposed in this work are based on best practices found in the literature, and were validated using pilot projects, before being incorporated in the organization's software development processes. The results of this program will hopefully be useful to other organizations interested in improving their estimation processes.