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dc.creator.IDSARAIVA, R. M.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8287274841928479pt_BR
dc.contributor.advisor1ALMEIDA, Hyggo.-
dc.contributor.advisor1IDAlmeida, H. O. dept_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4993914550234923pt_BR
dc.contributor.referee1GORGÔNIO, Kyller Costa-
dc.contributor.referee2SANTOS, Danilo Freire de Souza.-
dc.contributor.referee3ANDRADE, Rossana Maria de Castro.-
dc.contributor.referee4SILVA, Lenardo Chaves e.-
dc.description.resumoCom a evolução da tecnologia e a alta competitividade, é cada vez maior a necessidade das empresas de software de reduzir custos, melhorar a produtividade e a qualidade dos produtos entregues. Neste contexto, medidas de software são recursos essenciais para se alcançar tais objetivos. Estudos indicam que medidas, quando usadas precocemente no ciclo de desenvolvimento de software, ajudam a corrigir falhas de requisitos e prevenir erros, diminuindo o custo de desenvolvimento e prevenindo efeitos colaterais oriundos de modificações tardias. Outros estudos revelam que, a partir dos dados fornecidos pela medição, o usuário de medição pode ter uma visão concreta do andamento dos projetos e, desta forma, consegue tomar decisões baseadas em informações objetivas. Contudo, apesar dos benefícios descritos, é importante destacar que um processo de medição mal elaborado pode acarretar vários problemas, como a coleta de dados irrelevantes, redundantes, incompletos ou de baixa qualidade, tendo como consequências o desperdício de esforço e a análise de dados inconclusiva ou errônea. Neste contexto, para garantir que o usuário de medição irá tomar a decisão com base em informações coerentes e representativas da situação, é imprescindível que ele entenda o valor atribuído à medida, considerando os fatores que influenciam neste valor. Assim, dado esse objetivo e tendo como base o processo de medição abordado na ISO/IEC 15939:2007, o escopo desta tese centra-se sobre quatro etapas que impactam a interpre- tação de medidas: seleção de medidas, validação de medidas, validação de dados e definição de thresholds ou valores de referência. Na literatura, é possível encontrar diversas pesquisas abordando medidas de software, inclusive pesquisas que abrangem as etapas supracitadas. Contudo, a maioria delas, além de não ter esse viés voltado para a interpretação de medidas, trata de uma ou outra etapa de forma isolada. Com base nisto, neste trabalho de tese propõe-se um método para medição de software, que contempla as quatros etapas descritas de forma integrada, com foco no suporte à interpretação de medidas. Para fins de aplicação do método e considerando a incerteza envolvida nesta problemática, utilizou-se Redes Bayesianas. A validação do trabalho foi realizada a partir de um estudo de caso e de um grupo de foco com praticantes da indústria, evidenciando que o método em questão é útil para uma tomada de decisão mais assertiva.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.titleUm método para medição de software com foco na interpretação de medidas.pt_BR
dc.date.issued2020-08-20-
dc.description.abstractWith the evolution of technology and high competitiveness, there is an increasing need for software companies to reduce costs and improve the productivity and the quality of the products delivered. In this context, software measures are essential resources to achieve these objectives. Studies indicate that measures, when used early in the software development cycle, help correct requirements flaws, prevent errors, decrease the development cost, and prevent side effects from late changes. Other studies reveal that, from the data provided by the measurement, the measurement user can view the progress of the projects and make decisions based on objective information. However, despite the benefits described, it is essential to highlight that a poorly designed measurement process can lead to several problems: the collection of irrelevant, redundant, incomplete, or low-quality data, resulting in wasted effort and inconclusive or erroneous data analysis. In this context, to ensure that the measurement user will make the decision based on coherent and representative information of the situation, he/she must understand the value attributed to the measure, considering the factors that influence this value. Thus, given this objective and based on the measurement process covered in ISO/IEC 15939:2007, this thesis’s scope focuses on four steps that impact the interpretation of measures: measure selection, measure validation, data validation, and definition of thresholds or reference values. In the literature, it is possible to find several studies addressing software measures, including ones that cover the steps mentioned earlier. However, most studies, besides not focusing on the interpretation of measures, deal with one or another step in isolation. Based on this, this thesis proposes a method for measuring software, which contemplates the four steps described in an integrated manner, with a focus on supporting the interpretation of measures. Further, it models the uncertainty involved in this problem using Bayesian Networks. The validation of the work was carried out based on a case study and a focus group with industry practitioners. The results show that the method in question is useful for a more confident decision.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/16528-
dc.date.accessioned2020-11-28T15:14:49Z-
dc.date.available2020-11-28-
dc.date.available2020-11-28T15:14:49Z-
dc.typeTesept_BR
dc.subjectMedição de softwarept_BR
dc.subjectSoftware measurementpt_BR
dc.subjectMedición de softwarept_BR
dc.subjectRedes Bayesianaspt_BR
dc.subjectBayesian Networkspt_BR
dc.subjectDesenvolvimento de softwarept_BR
dc.subjectSoftware developmentpt_BR
dc.subjectDesarrollo de softwarept_BR
dc.subjectProtocolospt_BR
dc.subjectProtocolspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorSARAIVA, Renata Mendonça.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeA method for measuring software with a focus on the interpretation of measurements.pt_BR
dc.identifier.citationSARAIVA, R. M. Um método para medição de software com foco na interpretação de medidas. 2020. 190 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2020. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/16528pt_BR
Appears in Collections:Doutorado em Ciência da Computação.

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RENATA MENDONÇA SARAIVA – TESE (PPGCC) 2020.pdfRenata Mendonça Saraiva - Tese (PPGCC) 2020. 3.79 MBAdobe PDFView/Open


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