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Métricas. Processo de Engenharia de Software III Bacharelado em Ciência da Computação UEM-DIN 2006 Profa. Dra. Elisa H. M. Huzita. Motivação.

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Presentation Transcript
m tricas

Métricas

Processo de Engenharia de Software III

Bacharelado em Ciência da Computação

UEM-DIN 2006

Profa. Dra. Elisa H. M. Huzita

motiva o
Motivação

Um dos objetivos básicos da Engenharia de Software é: a transformação da criação de sistemas software de uma maneira artística, indisciplinada e pouco entendível para uma forma devidamente controlada, quantificada e previsível

“Métricas de Software” é um assunto discutido há mais de 20 anos na engenharia de software ... e no entanto não é verificada sua utilização, na prática, pela grande maioria dos projetos de construção de software

  • Pesquisas realizadas em empresas de software indicam que mais da metade de grandes projetos de software se deparam com algum tipo de atraso, excesso de custo ou prazo ou algum fracasso na execução quando implantado Falta de controle dos projetos
motiva o1
Motivação
  • “Não se pode gerenciar o que não se pode medir”.

Tom De Marco

  • “Se você não sabe para onde você quer ir, qualquer caminho você pode seguir. Se você não sabe onde você está, um mapa não vai ajudar!”.

Roger Pressman

o que s o m tricas de software
O que são métricas de software?
  • Uma métrica é a medição de um atributo (propriedades ou características ) de uma determinada entidade (produto, processo ou recursos). Exemplos:
    • Tamanho do produto de software (ex: Número de Linhas de código)
    • Número de pessoas necessárias para implementar um caso de uso
    • Número de defeitos encontrados por fase de desenvolvimento
o que s o m tricas de software1
O que são métricas de software?
  • Esforço para a realização de uma tarefa
  • Tempo para a realização de uma tarefa
  • Custo para a realização de uma tarefa
  • Grau de satisfação do cliente (ex: adequação do produto ao propósito, conformidade do produto com a especificação)
por que medir software
Por que medir software?
  • Entender e aperfeiçoar o processo de desenvolvimento
  • Melhorar a gerência de projetos e o relacionamento com clientes
  • Reduzir frustrações e pressões de cronograma
  • Gerenciar contratos de software
  • Indicar a qualidade de um produto de software
  • Avaliar a produtividade do processo
por que medir software1
Por que medir software?
  • Avaliar os benefícios (em termos de produtividade e qualidade) de novos métodos e ferramentas de engenharia de software
  • Avaliar retorno de investimento
  • Identificar as melhores práticas de desenvolvimento de software
  • Embasar solicitações de novas ferramentas e treinamento
  • Avaliar o impacto da variação de um ou mais atributos do produto ou do processo na qualidade e/ou produtividade
slide8
Formar uma baseline para estimativas  Melhorar a exatidão das estimativas
  • Oferecer dados qualitativos e quantitativos ao gerenciamento de desenvolvimento de software realizar melhorias em todo o processo de desenvolvimento de software
propriedades desej veis de uma m trica
Propriedades desejáveis de uma métrica
  • Facilmente calculada, entendida e testada
  • Passível de estudos estatísticos
  • Expressa em alguma unidade
  • Obtida o mais cedo possível no ciclo de vida do software
  • Passível de automação
  • Repetível e independente do observador
  • Sugere uma estratégia de melhoria
em resumo
Em resumo...
  • Uma métrica deve ser:
    • Válida: quantifica o que queremos medir
    • Confiável: produz os mesmos resultados dadas as mesmas condições
    • Prática: barata, fácil de computar e fácil de interpretar
  • Dois contextos para medição de software
    • Processo: ex. produtividade
    • Produto: ex. qualidade
categoriza o de m tricas
Categorização de Métricas
  • Métricas diretas (fundamentais ou básicas)
    • Medida realizada em termos de atributos observados (usualmente determinada pela contagem)
    • Ex.: custo, esforço, no. linhas de código, capacidade de memória, no. páginas, no. diagramas, etc.
  • Métricas indiretas (derivadas)
    • Medidas obtidas a partir de outras métricas
    • Ex.: complexidade, eficiência, confiabilidade, facilidade de manutenção
categoriza o de m tricas1
Categorização de Métricas
  • Métricas orientadas a tamanho
    • São medidas diretas do tamanho dos artefatos de software associados ao processo por meio do qual o software é desenvolvido.
    • Ex.: esforço, custo, no. KLOC, no. páginas de documentação
  • Métricas orientadas por função
    • método para medição de software do ponto de vista do usuário, determinando de forma consistente o tamanho e a complexidade de um software.
categoriza o de m tricas2
Categorização de Métricas
  • Métricas de produtividade
    • Concentram-se na saída do processo de engenharia de software.
    • Ex.: no. de casos de uso/iteração.
  • Métricas de qualidade
    • Oferecem uma indicação de quanto o software se adeqüa às exigências implícitas e explícitas do cliente.
    • Ex.: erros/fase
categoriza o de m tricas3
Categorização de Métricas
  • Métricas técnicas
    • Concentram-se nas características do software e não no processo por meio do qual o software foi desenvolvido.
    • Ex.: complexidade lógica e grau de manutenibilidade
poss veis problemas com m tricas
Possíveis problemas com métricas
  • Ex: Comparar a produtividade de engenheiros em termos de linha de código
    • Está sendo utilizado a mesma unidade de medida?
      • O que é uma linha de código válida?
    • O contexto considerado é o mesmo?
      • Todos os engenheiros são familiarizados com a linguagem de programação?
    • O que se quer realmente é o tamanho do código?
      • E a qualidade do código?
poss veis problemas com m tricas1
Possíveis problemas com métricas
  • Como o resultado será interpretado?
    • Produtividade média de um engenheiro?
  • O que se quer com o resultado?
    • Comparar a produtividade do processo de software?
teoria da medi o
Teoria da Medição
  • Teoria sobre métricas pode ajudar a resolver estes problemas.
rela es emp ricas
Relações Empíricas
  • Ajudam a observar as relações do tipo verdadeiro/falso entre entidades do mundo real
  • Ex. Relações empíricas entre o atributo altura das pessoas
    • Binária: O Super-homem é mais alto do que papai Noel
    • Unária: O Super-homem é alto
    • Ternária: O Super-homem é mais alto do que papai Noel e mamãe Noel
medi o
Medição
  • É a atribuição de uma medida (através de um símbolo) a um atributo do mundo real
  • Propósito: manipular símbolos => determinar conclusões sobre os atributos do domínio
  • Para ser precisa, a medição deve especificar
    • Domínio: Será medido a largura ou altura das pessoas?
    • Faixa: A medida da altura foi feita em m ou cm?
    • Regras de mapeamento: Será permitido medir altura considerando pessoas calçadas?
escala
Escala
  • Representa os símbolos na faixa de uma medida mais as manipulações permitidas
  • Ex. de manipulações:
    • Mapeamento: transformar símbolos em um conjunto em outros símbolos em outro conjunto.
      • {verdadeiro, falso}  {1, 0}
os quatros pap is de medi o

Entender

Avaliar

Prever

Controlar

Os Quatros papéis de Medição
  • Segundo Humphrey, são quatro os principais papéis de Medições de Software:

Processos, Produtos e Serviços de Software

os quatros pap is de medi o1
Os Quatros papéis de Medição
  • Entender
    • Métricas ajudam a entender o comportamento e funcionamento de processos, produtos e serviços de software
  • Avaliar
    • Métricas podem ser utilizadas para tomar decisões e determinar o estabelecimento de padrões, metas e critérios de aceitação
os quatros pap is de medi o2
Os Quatros papéis de Medição
  • Controlar
    • Métricas podem ser utilizadas para controlar processos, produtos e serviços de software
  • Prever
    • Métricas podem ser utilizadas para prever valores de atributos
o paradigma goal question metrics gqm
O Paradigma Goal Question Metrics (GQM)
  • Usado para definir o conjunto de métricas a ser coletado
  • Proposto por:
    • Basili and Rombach’s, Goal-Question-Metrics Paradigm, IEEE Transactions on Software Engineering, 1988.
  • Baseia-se no fato de que deve existir uma necessidade clara associada a cada métrica
o paradigma goal question metrics gqm1
O Paradigma Goal Question Metrics (GQM)
  • Inicia-se com a identificação dos interessados na medição.
  • Com base nos interessados, estabelecem-se os principais objetivos da medição para a organização, o projeto ou uma tarefa específica. Ex: reduzir defeitos, aumentar produtividade, etc.
o paradigma goal question metrics gqm2
O Paradigma Goal Question Metrics (GQM)
  • A partir dos objetivos, geram-se perguntas cujas respostas dirão se os objetivos foram ou não alcançados (ex: Qual a taxa de defeito atual? Qual a taxa de defeito após a implantação do novo processo?)
  • A partir das perguntas, definem-se métricas: que dados serão necessários? Quais os formatos? Como coletar (fórmula e processo)? Onde armazenar e como utilizar?
o paradigma goal question metrics gqm3

Goal 2

Goal 1

Questão 3

Questão 1

Questão 4

Questão 2

Métrica 1

Métrica 3

Métrica 4

Métrica 5

Métrica 2

O Paradigma Goal Question Metrics (GQM)
exemplo do uso do gqm
Exemplo do uso do GQM
  • Objetivo: Assegurar que todos os defeitos são corrigidos antes do software ser liberado para uso.
  • Perguntas:
    • Quantos defeitos temos atualmente?
    • Qual o status de cada defeito?
    • Qual a cobertura dos testes?
exemplo do uso do gqm1
Exemplo do uso do GQM
  • Métricas:
    • Número de defeitos
    • Número de defeitos por status
    • Número de casos de testes planejados x executados
    • Número de requisitos testados
selecionando objetivos
Selecionando Objetivos
  • Devem estar associados a um período de tempo
    • Aumentar a produtividade em 20% no prazo de 12 meses
    • Facilita o acompanhamento e a tomada de ações para viabilizar objetivo  pois existe um prazo!!!
selecionando objetivos1
Selecionando Objetivos
  • Estudos indicam que objetivos muito complexos e de longo prazo podem causar impacto na motivação
    • Objetivos menores, a curto prazo, permitem que as pessoas visualizem o progresso e alcancem sucessos
    • Com o tempo e com a maturidade da organização, os objetivos devem se tornar mais complexos e mais desafiadores
selecionando m tricas
Selecionando Métricas
  • Seja realista e prático
  • Considere o processo e o ambiente de desenvolvimento atual
    • Não selecione métricas em que os dados sejam difíceis de serem coletados na sua realidade
  • Comece com o que for possível
  • Utilize a abordagem incremental
    • Com o tempo, com os benefícios, mais dados estarão disponíveis...
selecionando m tricas1
Selecionando Métricas
  • Objetivo: Aumentar satisfação do cliente
    • Que atributos dos nossos produtos e serviços são mais importantes para os nossos clientes?
o processo de medi o
O processo de medição
  • É um processo cíclico que envolve:
    • Planejar
    • Medir
    • Analisar os dados
    • Tomar decisões baseadas na análise
    • Implementar as decisões
    • Voltar a planejar e medir
princ pios de um processo de medi o
Princípios de um Processo de Medição
  • Um processo de medição deve:
    • Fornecer uma base para melhoria contínua do processo
    • Quantificar a qualidade e produtividade
    • Estar integrado com o ciclo de vida de desenvolvimento
    • Medir o impacto de vários métodos, ferramentas, e técnicas de melhorias
princ pios de um processo de medi o1
Princípios de um Processo de Medição
  • Medições devem ser usadas para medir processos, não pessoas
  • O processo de medição deve ter objetivos claros e bem-definidos
  • O processo de medição deve ser fortemente acoplado com o processo de gerência da qualidade e integrado dentro de planos e orçamentos
princ pios de um processo de medi o2
Princípios de um Processo de Medição
  • O processo de coleta de dados deve ser simples, e ferramentas automáticas para extração de dados devem ser usadas
  • O processo de medição é contínuo e sujeito a melhoria
caracter sticas de um programa efetivo de medi o
Características de um programa efetivo de medição
  • Escolha um conjunto adequado de métricas
  • Relacione as métricas ao processo de tomada de decisão (suportado pela alta administração)
  • Avalie processos e não pessoas (explique os objetivos da medição)
  • Não use as métricas para punir
  • Envolva várias pessoas na seleção e formulação das métricas
  • Estabeleça alta prioridade (recursos, ferramentas, etc.)
caracter sticas de um programa efetivo de medi o1
Características de um programa efetivo de medição
  • Integre o programa ao desenvolvimento de software
  • Alinhe aos objetivos de negócio
  • Padronize e documente
  • Compartilhe as métricas obtidas
  • Institucionalize como parte da cultura da organização
  • Integre com o programa de melhorias (ilustre o progresso e as melhorias obtidos a partir do programa)
  • Ofereça planos de ação
plano de m tricas
Plano de Métricas
  • Para cada objetivo técnico o plano contém informação sobre:
    • POR QUE as métricas satisfazem o objetivo
    • QUAIS métricas serão coletadas, como elas serão definidas, e como serão analisadas
    • QUEM fará a coleta, quem fará a análise, e quem verá os resultados
    • COMO será feito: que ferramentas, técnicas e práticas serão usadas para apoiar a coleta e análise das métricas
    • QUANDO no processo e com que freqüência as métricas serão coletadas e analisadas
    • ONDE os dados serão armazenados
especificando as medi es defini es operacionais
Especificando as Medições – Definições Operacionais

Definir e documentar para cada métrica :

  • Objetivos
  • Público alvo da métrica
    • Quem precisa da informação?
    • Quem irá usar as informações fornecidas pela métrica?
    • Uma métrica útil sempre tem um cliente
caracter sticas de um programa efetivo de medi o2
Características de um programa efetivo de medição
  • Procedimento de coleta e armazenamento
    • Quando coletar? Periodicamente ou por eventos?
    • Quem é o responsável por coletar e armazenar?
    • Onde armazenar? Quando armazenar ?
    • Como coletar o dado? A partir de que ferramentas e produtos de trabalho do projeto / organização?
    • Avaliar métricas que podem acarretar em muito esforço e pouco valor
    • Buscar automatizar a coleta dos dados (Ferramentas para controle de tempo, helpdesk, controle de versão, gestão de requisitos)
especificando as medi es defini es operacionais1
Especificando as Medições – Definições Operacionais
  • Procedimentos de Análise
    • Necessários para
      • Entendimento da métrica
      • Avaliação (critério para tomada de decisão)
    • Seleção dos métodos e ferramentas de análise:
      • Como a métrica será visualmente apresentada?
      • Gráficos de barras, linhas, colunas, pizza, histogramas, tabelas...
especificando as medi es defini es operacionais2
Especificando as Medições – Definições Operacionais
  • A equipe de desenvolvimento deve ser envolvida sempre que necessário
  • Para métricas de controle:
    • Estabelecimento de limites de controle
    • Padrões ou requisitos de mercado de performance
      • Média de mercado para custo da baixa qualidade = 4%
        • Temos que correr atrás dessa meta!!!
ap s todo o planejamento
Após todo o planejamento...
  • Executar as atividades com base no planejamento realizado
    • Utilizar o plano de medição como base!!
  • Ajustar o processo com melhorias a partir dos resultados de sua execução:
    • Inicialmente vai ser difícil definir todos esses procedimentos da melhor forma
    • Eles devem ser melhorados a medida em que o processo é executado
    • Novos objetivos e métricas surgem...
    • Melhores forma de coleta são identificadas
    • As orientações para realização da análise vão sendo refinadas a medida que conhecemos melhor os dados

Comunicar os resultados ao público alvo de cada métrica

  • Tomar ações com base nos resultados
    • Acompanhar os itens de ação
ap s todo o planejamento1
Após todo o planejamento...
  • Armazenar os resultados
    • Tanto os dados, como os resultados, as ações tomadas, tudo que for relevante
    • Toda informação que contextualize a métrica ou que forneça alguma informação adicional

Dados históricos não são apenas números

cuidado com
Cuidado com...
  • Elaborar um política de controle de acesso
    • Apenas pessoas autorizadas devem ter acesso a certos tipos de dados
  • Evitar o uso indevido dos dados
    • Avaliação de pessoas
    • Comparação entre projetos, grupos ou áreas da empresa de forma indevida
    • Publicação de informações que foram fornecidas de forma confidencial
a d cada de 70 medi o do c digo fonte
A Década de 70: Medição do Código Fonte
  • Caracterizada por
    • Métricas para código fonte propostas por Halstead (ex: número de operadores distintos, número de operandos distintos, etc.)
    • Métricas de Complexidade Ciclomática de McCabe
      • Medida do número de caminhos linearmente independentes num módulo
a d cada de 70 medi o do c digo fonte1
A Década de 70: Medição do Código Fonte
  • Influenciada por:
    • Aceitação crescente da programação estruturada
    • Primeiras noções de complexidade cognitiva
a d cada de 80 medi o no in cio do ciclo de vida
A Década de 80: Medição no início do ciclo de vida
  • Estimativas de medição: esforço e custo
  • Medidas na etapa de projeto
  • Medidas na etapa de especificação
a d cada de 90 um perspectiva mais ampla
A Década de 90: Um perspectiva mais ampla
  • Surgimento de relatórios sobre programas de métricas aplicados em empresas
  • Benchmarking
  • Impacto do modelo CMM
  • Surgimento de ferramentas para medição
  • Surgimento de uma teoria de medição como um framework unificado
  • Surgimento de padrões internacionais de medição de software (ex: Análise de pontos de função)
tend ncias procura por m tricas mais espec ficas
Tendências: procura por métricas mais específicas
  • Medidas que:
    • capturem a complexidade cognitiva
    • capturem a complexidade estrutural
    • capturem a complexidade funcional
    • sejam independentes de linguagem
    • possam ser extraídas nas etapas iniciais do ciclo de vida
isbsg
ISBSG
  • International Software Benchmarking Standards Group
    • Organização sem fins lucrativos
    • Mantém um banco de dados de métricas de projetos de software para auxiliar na melhoria gerência de recursos de TI
m tricas de software resumo
Métricas de Software: Resumo
  • As atividades de medição devem ser guiadas por objetivos
  • Plano de Métricas detalham como criar programas de medição para atender a objetivos técnicos específicos
  • Tendências recentes: evolução de métricas ou modelos específicos para amplos programas organizacionais de métricas
principais barreiras
Principais Barreiras

Falta de comprometimento da alta gerência

Medir custa caro

Os maiores benefícios vêm a longo prazo

Má utilização das métricas

Grande mudança cultural necessária

Dificuldade de estabelecer medições apropriadas e úteis

Interpretações dos dados realizadas de forma incorreta

Obter o comprometimento de todos os envolvidos e impactados

Estabelecer um programa de medições é fácil, o difícil é manter!!

mas podemos contornar
Mas podemos contornar...

Foco desde os estágios iniciais da melhoria de processo

Medição faz parte do TODO

Começar Pequeno

Selecionar um conjunto coerente

É importante definir cada detalhe da métrica

Descartar o que não estiver sendo útil

Fornecer as informações corretas, para as pessoas certas

“Agregar valor”, ao invés de gerar apenas dados

mas podemos contornar1
Mas podemos contornar...

Incentivar a equipe de desenvolvimento a fazer uso das métricas

Envolvimento de todos os impactados

Estabelecer as expectativas

Educação e Treinamento

Ganhar Confiança

Adotar uma Abordagem Evolucionária

Compreender que a Adoção leva Tempo