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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: PERKUSICH, Mirko Barbosa. lattes
Orientador(a): ALMEIDA, Hyggo Oliveira de. lattes
Banca de defesa: ARAÚJO, Joseana Macedo Fechine Régis de., PAES, Rodrigo de Barros.
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Projeto de Desenvolvimento de Software
Arcabouço Ágil
Redes Bayesianas
Scrum
ScrumMaster
Extreme Programming
Software Development Project
Agile Framework
Bayesian Networks
Área do conhecimento CNPq:
Ciência da Computação
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/7420
Resumo: 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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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.There is a high rate of software development projects that fail. Whenever problems can be detected ahead of time, projects may have better chances of success, and therefore save money and time. Recently, the usage of agile methodologies and frameworks have been increasing due to its lightweight practices, rules and principles that allow frequent changes during project execution. Scrum is the most popular agile framework. Even though it is composed of simple practices, rules and principles, professionals find it hard to apply it in the industry, specially, in teams used to traditional project management. To help ScrumMasters to fulfill their duty of facilitating the usage of Scrum, this dissertation presents a method to detect problems regarding its application in software development projects. The method is cyclic and uses a probabilistic model to present project data to the ScrumMaster. Given its capacity to handle uncertainties and flexibility to modifications, Bayesian Networks were used to implement the model. The model was validated using scenarios to test it and the method through a case study in two projects in a company. The results show that using the method helps to detect problem in software development projects using Scrum with a positive cost-benefit and useful to guide the team to achieve excellence.Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2019-09-27T13:16:19Z No. of bitstreams: 1 MIRKO BARBOSA PERKUSICH - DISSERTAÇÃO PPGCC 2013.pdf: 24314473 bytes, checksum: 14f0a19a6981838851380c021700aa34 (MD5)Made available in DSpace on 2019-09-27T13:16:19Z (GMT). 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Um método baseado em modelo probabilístico para auxílio na detecção de problemas na utilização do scrum em projetos de desenvolvimento de software. 2013. 154 f. (Dissertação) Mestrado em Ciência da Computação, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2013. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/7420info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGORIGINALMIRKO BARBOSA PERKUSICH - DISSERTAÇÃO PPGCC 2013.pdfMIRKO BARBOSA PERKUSICH - DISSERTAÇÃO PPGCC 2013.pdfapplication/pdf26446574http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/7420/3/MIRKO+BARBOSA+PERKUSICH+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+PPGCC+2013.pdf34a93ca1a6d44bb373f7437291f56062MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/7420/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52riufcg/74202022-03-21 17:12:44.889oai:localhost: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512022-03-21T20:12:44Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
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