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...
| Autor: | |
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| 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 |
| 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. |
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