Um método baseado em modelo probabilístico para auxílio na detecção de problemas na utilização do scrum em projetos de desenvolvimento de software.

Ha uma taxa elevada de projetos de desenvolvimento de software que não alcançam seus objetivos. Quanto antes os problemas no projeto forem detectados, maior sua probabilidade de sucesso e menor sera o prejuízo financeiro e de tempo. A utilização de metodologias e arcabouços ágeis em projetos de dese...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: PERKUSICH, Mirko Barbosa.
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2013
País:Brasil
Institución:Universidade Católica de Brasília (UCB)
Repositorio:Repositório Institucional da UCB
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:localhost:riufcg/7420
Acceso en línea:http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/7420
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Projeto de Desenvolvimento de Software
Arcabouço Ágil
Redes Bayesianas
Scrum
ScrumMaster
Extreme Programming
Software Development Project
Agile Framework
Bayesian Networks
Ciência da Computação
Descripción
Sumario:Ha uma taxa elevada de projetos de desenvolvimento de software que não alcançam seus objetivos. Quanto antes os problemas no projeto forem detectados, maior sua probabilidade de sucesso e menor sera o prejuízo financeiro e de tempo. A utilização de metodologias e arcabouços ágeis em projetos de desenvolvimento de software vem se popularizando por possuir praticas, regras e princípios leves que agilizam a detecção de problemas e permitem mudanças frequentes nos projetos. O arcabouço ágil mais popular e o Scrum. Mesmo o Scrum tendo praticas, regras e princípios simples, profissionais encontram dificuldades em aplica-lo na industria, principalmente em equipes acostumadas ao modelo tradicional de gerencia de projetos. Para auxiliar o ScrumMaster no seu papel de facilitar a aplicação do Scrum, um método para detectar problemas na sua aplicação em projetos de desenvolvimento de software e apresentado nesta dissertação. Trata-se de um método cíclico que utiliza um modelo probabilístico que serve para prover dados referentes ao projeto para o ScrumMaster. Dada a capacidade de modelar incertezas e sua flexibilidade para modificacoes, Redes Bayesianas foram utilizadas para implementar o modelo. O modelo foi validado a partir de testes em cenários, e o método a partir de um estudo de caso em dois projetos de uma empresa. Os resultados obtidos demonstram que a utilização do método e capaz de detectar problemas na aplicação do Scrum com custo-beneficio positivo e útil para guiar a equipe na busca por excelência.