Registro y predicción del esfuerzo de las actividades técnicas del proceso de producción de Software en Lazos S.A. [recurso electrónico] / Nicolás Antonio Toro Barrientos ; profesor guía : Jorge Eduardo Díaz Villegas.

CD-ROM contiene tesis digital en formato PDF (2.464 KB)

Incluye índice de contenido, índice de figuras, anexos.

Tesis : (Ingeniero Civil Industrial mención Informática).-- Universidad de La Frontera, Facultad de Ingeniería y Ciencias, 2012.

Bibliografía: hojas 60-61.

Este documento presenta el trabajo de título en modalidad de práctica controlada para optar al título de Ingeniero Civil Industrial mención Informática de la Universidad de La Frontera. El alumno realizó la práctica controlada en la empresa Lazos S.A., dedicada al desarrollo de software web entre otros. El informe expone la solución planteada por el alumno ante la dificultad que presenta la empresa cuando ésta realiza la planificación de un nuevo proyecto de desarrollo de software. Ya que la empresa al momento de estimar el costo y duración de un proyecto utiliza juicio de experto, junto con un método de estimación propio que no refleja la productividad actual del equipo de desarrollo, esto genera una estimación de costo y duración poco acertados. Por los motivos expuestos anteriormente es necesario mejorar la estimación del esfuerzo (base para calcular el costo y duración del proyecto), a partir del diseño de un modelo que incorpore el registro de mediciones, atributos del proyecto, y utilizar los registros históricos para predecir el esfuerzo de las actividades técnicas del proceso de producción de un nuevo proyecto de desarrollo. Para obtener los modelos predictivos se describen las principales actividades y métricas que se pueden obtener, incorporando las métricas que utiliza la empresa, además se selecciona un algoritmo para predecir el esfuerzo de las actividades, a continuación se seleccionan las métricas descriptivas del esfuerzo para cada actividad. A partir de un conjunto de mediciones históricas se induce una relación entre las métricas descriptivas y la métrica a predecir (el esfuerzo de las actividades) obteniendo el modelo predictivo, luego se verifica el grado de explicación del modelo ya que puede ser necesario utilizar otras métricas descriptivas y/o verificar que los datos utilizados no contengan ruidos, finalmente el modelo puede ser utilizado cuando cumple con los requisitos expuestos. Una vez que se obtiene el primer modelo a partir de las mediciones registradas, se observa una fuerte relación entre la complejidad del desarrollo de un nuevo módulo y el esfuerzo realizado en la actividad de codificación, también se observa una relación entre la complejidad medida en la fase de planificación y la complejidad medida al completar el desarrollo del nuevo módulo. A pesar de la pequeña cantidad de mediciones registradas, se encuentra una fuerte relación entre el tamaño funcional y el esfuerzo de la actividad codificación, es de esperar que con mayor cantidad de registros se encuentren nuevas relaciones que expliquen el esfuerzo del resto de las actividades. Por otro lado el modelo siempre se ajusta con los últimos proyectos terminados, reflejando la realidad de la empresa, lo cual representa una mejora con respecto al estático método anterior. Pero la gran ganancia obtenida son las métricas registradas, ya que pueden ser utilizadas con fines distintos a la predicción de esfuerzo, por ejemplo validar una nueva herramienta o método de trabajo calculando las productividades del antes y el después.