Segmentação de estimativas no desenvolvimento ágil de software: uma análise empírica de times Scrum com especialistas em back-end e front-end.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Morais, Diego de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-28012025-083540/
Resumo: A estimativa de esforço é essencial para o planejamento eficaz e para a gestão de recursos, prazos e custos. No Desenvolvimento Ágil de Software, a estimativa é realizada de forma iterativa em diferentes níveis. Embora a prática recomendada seja atribuir uma única estimativa agregada para cada item do backlog, tipicamente uma História de Usuário, alguns times optam por segmentar as estimativas com base na especialidade do time ou subtime. Essa prática, denominada aqui como segmentação de estimativas, reflete a complexidade e os diferentes esforços exigidos em cada área. No entanto, também introduz desafios semelhantes aos encontrados na coordenação de múltiplos times, como sincronização, transparência, comunicação entre especialidades e a manutenção de uma visão unificada do progresso do projeto. Esta pesquisa investiga a segmentação de estimativas em times Scrum compostos por especialistas em back-end e front-end, com o objetivo de compreender como essa prática é implementada, suas implicações e o processo de decisão por trás de sua adoção. Por meio de entrevistas semi-estruturadas e análise temática, foram explorados os processos, dificuldades e benefícios percebidos dessa segmentação. Os resultados indicam que os principais desafios incluem problemas recorrentes de comunicação e colaboração entre as áreas, além da falta de transparência, o que pode impactar a eficiência e a motivação da equipe de desenvolvimento. Os times adotam diferentes estratégias para lidar com a divisão de trabalho, variando entre divisões intra-time e entre times, bem como abordagens como desenvolvimento sequencial ou paralelo. A pesquisa conclui que, apesar de o Scrum incentivar a multifuncionalidade, ele não oferece diretrizes claras para times compostos exclusivamente por especialistas. A ausência de orientações definidas, junto com a crescente especialização nas carreiras, exige que cada time adapte suas práticas ao seu contexto específico. Isso sugere duas direções potenciais: a formação de times híbridos, compostos por especialistas e profissionais full-stack, e/ou a revisão do Scrum para melhor atender às necessidades de times de especialistas.
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spelling Segmentação de estimativas no desenvolvimento ágil de software: uma análise empírica de times Scrum com especialistas em back-end e front-end.Segmentation of estimates in agile software development: an empirical analysis of Scrum teams with back-end and front-end specialists.Agile methodsEngenharia de softwareGestão de projetosMétodos ágeisProject managementSoftware engineeringA estimativa de esforço é essencial para o planejamento eficaz e para a gestão de recursos, prazos e custos. No Desenvolvimento Ágil de Software, a estimativa é realizada de forma iterativa em diferentes níveis. Embora a prática recomendada seja atribuir uma única estimativa agregada para cada item do backlog, tipicamente uma História de Usuário, alguns times optam por segmentar as estimativas com base na especialidade do time ou subtime. Essa prática, denominada aqui como segmentação de estimativas, reflete a complexidade e os diferentes esforços exigidos em cada área. No entanto, também introduz desafios semelhantes aos encontrados na coordenação de múltiplos times, como sincronização, transparência, comunicação entre especialidades e a manutenção de uma visão unificada do progresso do projeto. Esta pesquisa investiga a segmentação de estimativas em times Scrum compostos por especialistas em back-end e front-end, com o objetivo de compreender como essa prática é implementada, suas implicações e o processo de decisão por trás de sua adoção. Por meio de entrevistas semi-estruturadas e análise temática, foram explorados os processos, dificuldades e benefícios percebidos dessa segmentação. Os resultados indicam que os principais desafios incluem problemas recorrentes de comunicação e colaboração entre as áreas, além da falta de transparência, o que pode impactar a eficiência e a motivação da equipe de desenvolvimento. Os times adotam diferentes estratégias para lidar com a divisão de trabalho, variando entre divisões intra-time e entre times, bem como abordagens como desenvolvimento sequencial ou paralelo. A pesquisa conclui que, apesar de o Scrum incentivar a multifuncionalidade, ele não oferece diretrizes claras para times compostos exclusivamente por especialistas. A ausência de orientações definidas, junto com a crescente especialização nas carreiras, exige que cada time adapte suas práticas ao seu contexto específico. Isso sugere duas direções potenciais: a formação de times híbridos, compostos por especialistas e profissionais full-stack, e/ou a revisão do Scrum para melhor atender às necessidades de times de especialistas.Effort estimation is crucial for the effective planning and management of resources, deadlines, and costs. In Agile Software Development, estimations are performed iteratively at different levels. While the recommended practice is to assign a single aggregated estimate to each backlog item, typically a User Story, some teams opt to segment estimates based on the team\'s or sub-team\'s specialty. This practice, referred to here as estimation segmentation, reflects the complexity and distinct effort required in each area. However, it also introduces challenges like those found in multi-team coordination, such as synchronization, transparency, communication across specialties, and maintaining a unified view of project progress. This research investigates estimation segmentation in Scrum teams composed of back-end and front-end specialists, aiming to understand how this practice is implemented, its implications, and the decision-making process behind its adoption. Through semistructured interviews and thematic analysis, we explored the processes, challenges, and perceived benefits of segmentation. The findings indicate that the primary challenges include frequent communication and collaboration issues between areas, as well as a lack of transparency, both of which can impact team efficiency and motivation. Teams adopt different strategies to manage work division, ranging from intra-team to inter-team divisions, with approaches such as sequential or parallel development. The research concludes that, despite Scrum encouraging crossfunctionality, it does not provide clear guidance for teams composed solely of specialists. The lack of explicit guidelines, coupled with increasing career specialization, requires teams to tailor their practices to their specific contexts. This suggests two potential paths forward: forming hybrid teams of specialists and full-stack professionals, and/or revising Scrum to better accommodate specialist teams.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAlmeida Junior, Jorge Rady deSiqueira, Fabio LevyMorais, Diego de2024-10-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-28012025-083540/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-01-28T11:52:02Zoai:teses.usp.br:tde-28012025-083540Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-01-28T11:52:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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