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Document type: Dissertação
Title: Avaliação de desempenho de equipes de projetos de desenvolvimento de software através de modelos probabilísticos
Other Titles: Performance evaluation of software development project teams through probabilistic models
Author: Gomes, Marcelo Vasconcellos 
Advisor: Fernandes, Paulo Henrique Lemelle
Abstract (native): Este estudo apresenta um método para avaliar o desempenho de equipes de projetos de desenvolvimento de software usando Redes de Autômatos Estocásticos. Para a aplicação deste método foi criada a ferramenta ’Avaliação de Desempenho’. Esta ferramenta pode ser usada por Gerentes de Projetos e Analistas de Métricas para simular cenários de execução dos projetos. De acordo com o desempenho atual da equipe do projeto, o Gerente de Projetos poderá prever o esforço necessário para realizar o projeto, a data provável para a sua conclusão e o seu custo total. Através do resultado desta simulação, o Gerente de Projetos será capaz de tomar as ações necessárias para mitigar o impacto no prazo e custo do projeto. Além disso, o Analista de Métricas poderá validar a melhor produtividade a ser usada no projeto. A ferramenta tem um grande potencial para ser usada em conjunto com as boas práticas de gestão de projetos descritas no Guia do PMBoK. O estudo descreve todos os processos do PMBoK com foco no grupo de processos de monitoramento e controle e como a ferramenta de avaliação de desempenho pode contribuir na gestão do projeto. O estudo também apresenta trabalhos relacionados onde Redes de Autômatos Estocásticos podem contribuir significativamente para a área da Engenharia de Software. O estudo também apresenta a avaliação de dois cenários que foram criados na ferramenta com dados reais de dois projetos e no final foi realizada uma comparação entre os dados reais e os resultados da simulação. Por fim, são apresentadas melhorias e sugestões para futuras implementações na ferramenta ’Avaliação de Desempenho’.
Abstract (english): This study presents a method to evaluate the performance of teams of software development projects using Stochastic Automata Networks. For the application of this method, a ’Performance Evaluation’ tool was created. This tool can be used by Project Managers and Metrics Analysts to simulate scenarios of execution in the projects. According to the present performance of the project team, the Project Manager can foresee the necessary effort to accomplish the project, probable date for its conclusion and its total cost.Through the result of this simulation, the Project Manager will be able to take the necessary actions to mitigate the impact in the project deadlines and cost. Furthermore, the Metrics Analyst can validate the best productivity to be used in the project. The tool has a great potential to be used together with good project management practices described in the PMBoK Guide. The study describes all the processes of the PMBoK with focus in the group of monitoring and control processes and how the Performance Evaluation tool can contribute to the project management. The study also presents related works where Stochastic Automata Networks can contribute significantly to Software Engineering area. The study also presents the evaluation of two scenarios that were created in the tool using real data of two projects and in the end a comparison was made between the real data and the simulation results. Finally, improvements and suggestions are presented for future implementations in the ’Performance Evaluation’ tool.
Keywords: ENGENHARIA DE SOFTWARE
AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO (INFORMÁTICA)
ADMINISTRAÇÃO DE PROJETOS
REDES DE AUTÔMATOS ESTOCÁSTICOS
INFORMÁTICA
CNPQ Knowledge Areas: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Institution Acronym: PUCRS
Department: Faculdade de Informática
Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Access type: Acesso Aberto
URI: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6967
Issue Date: 30-Jun-2016
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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