Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000399218-Texto+Completo-0.pdf: 2830985 bytes, checksum: ffa3a6af739950b3c3732472c58fb2c7 (MD5) Previous issue date: 2006 / Software quality is important and necessary for organizations. They are interested on how to measure and quantitative analyze the processes quality. As organizations work with different projects, processes and metrics, they should looking for alternatives that provide a unified vision using the centralization of different projects data and provide quantitative analysis about Software Development Processes (SDP) through a Metric Program (MP). Thus, the software maturity models suggest the construction of a organizational repository of metrics. However, the construction of a repository that attends the data management and analysis functionality is not a trivial task. This work describes briefly the environment architecture for Data Warehousing that provides support for MP adoption through data stored that means different processes in a unified database. This volume describes two components: the analytic model based on the Data Warehouse (DW), and the presentation component that uses analytic resources to facilitate the users analyses. The development of a repository should consider the particularities of MP and the environment of PDS. About the metrics that compose MP, some of them represent non addictive data what can made the analysis difficult about the environment, the PDS features made difficult the unified model definition that supports distinct characteristics. Besides the data storage, the manner who it is available also must be considered once the users has different analysis needs. Thus, the complexity of the model development and analysis resource availability is high. Thus, the analytic model proposed intends to store metrics and SDP data, according to analysis requirements, considering the MP features particularity and the SDP environment. The definition of analytic resources considers users with different profiles. These resources attend the analysis requirements for each profile and shows the information through many granularity levels, including mechanisms that provide more semantic for the data. Thus, this work provides an infra-structure that supports different SDP and quantitative analyses for different profiles base on MP. / A busca pela qualidade sobre produtos de software se faz cada vez mais presente e necessária em organizações de software. Neste sentido, essas organizações buscam opções de como medir e analisar quantitativamente a qualidade de seus processos de desenvolvimento. No entanto, organizações trabalham com diferentes projetos que, por sua vez, utilizam-se de diversos processos e métricas. Partindo desta premissa, tais organizações devem buscar alternativas de como prover uma visão unificada através da centralização dos dados dos diferentes projetos e ainda disponibilizar, a seus usuários, análises quantitativas de seus Processos de Desenvolvimento de Software (PDS) através de um Programa de Métricas (PM). Para tal, os modelos de qualidade de software sugerem a construção de um repositório organizacional de métricas. Contudo, a construção de um repositório que atenda as características tanto de suporte ao armazenamento dos dados, como da disponibilização de análises aos usuários organizacionais não mostra-se uma tarefa trivial. Perante esta realidade, este trabalho descreve sucintamente a arquitetura de um ambiente de Data Warehousing que provê suporte a adoção de um PM através do armazenamento de dados resultantes de diferentes PDS em uma base de dados unificada e centralizada. Este volume dedica-se a apresentação de dois componentes deste ambiente: o modelo analítico, base do Data Warehouse (DW), e o componente de apresentação no qual definem-se recursos analíticos que facilitam as análises realizadas pelos usuários organizacionais. O desenvolvimento de um repositório deve considerar tanto as especificidades do PM adotado como as do próprio ambiente dos PDS. Quanto às métricas que compõem o PM, algumas representam dados não aditivos que podem comprometer as análises a serem realizadas.Já, quanto ao ambiente, especificidades dos PDS dificultam a definição de um único modelo que comporte características distintas. Além do armazenamento dos dados, a forma como estes serão disponibilizados também deve ser considerada, uma vez que usuários possuem características e necessidades de análise distintas. Por conseqüência, a complexidade de se desenvolver um modelo e prover recursos de análise neste contexto é muito alta. Desta forma, o modelo analítico proposto visa armazenar métricas e dados resultantes dos PDS, considerando as necessidades de análises e tratando tanto as especificidades do PM adotado como também as do ambiente do PDS. A definição dos recursos analíticos propostos, considera usuários com diferentes perfis, bem como suas particularidades. Estes recursos visam satisfazer as necessidades de análise destes perfis disponibilizando informações através de vários níveis de granularidade e disponibilizando mecanismos que forneçam maior semântica aos dados. Assim, este trabalho provê uma infraestrutura que suporta dados resultantes de diferentes PDS e análises quantitativas que consideram diferentes perfis de usuários embasadas em um PM.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:48:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 399218.pdf: 2830985 bytes, checksum: ffa3a6af739950b3c3732472c58fb2c7 (MD5) Previous issue date: 2006-03-02 / A busca pela qualidade sobre produtos de software se faz cada vez mais presente e necess?ria em organiza??es de software. Neste sentido, essas organiza??es buscam op??es de como medir e analisar quantitativamente a qualidade de seus processos de desenvolvimento. No entanto, organiza??es trabalham com diferentes projetos que, por sua vez, utilizam-se de diversos processos e m?tricas. Partindo desta premissa, tais organiza??es devem buscar alternativas de como prover uma vis?o unificada atrav?s da centraliza??o dos dados dos diferentes projetos e ainda disponibilizar, a seus usu?rios, an?lises quantitativas de seus Processos de Desenvolvimento de Software (PDS) atrav?s de um Programa de M?tricas (PM). Para tal, os modelos de qualidade de software sugerem a constru??o de um reposit?rio organizacional de m?tricas. Contudo, a constru??o de um reposit?rio que atenda as caracter?sticas tanto de suporte ao armazenamento dos dados, como da disponibiliza??o de an?lises aos usu?rios organizacionais n?o mostra-se uma tarefa trivial. Perante esta realidade, este trabalho descreve sucintamente a arquitetura de um ambiente de Data Warehousing que prov? suporte a ado??o de um PM atrav?s do armazenamento de dados resultantes de diferentes PDS em uma base de dados unificada e centralizada. Este volume dedica-se a apresenta??o de dois componentes deste ambiente: o modelo anal?tico, base do Data Warehouse (DW), e o componente de apresenta??o no qual definem-se recursos anal?ticos que facilitam as an?lises realizadas pelos usu?rios organizacionais. O desenvolvimento de um reposit?rio deve considerar tanto as especificidades do PM adotado como as do pr?prio ambiente dos PDS. Quanto ?s m?tricas que comp?em o PM, algumas representam dados n?o aditivos que podem comprometer as an?lises a serem realizadas. J?, quanto ao ambiente, especificidades dos PDS dificultam a defini??o de um ?nico modelo que comporte caracter?sticas distintas. Al?m do armazenamento dos dados, a forma como estes ser?o disponibilizados tamb?m deve ser considerada, uma vez que usu?rios possuem caracter?sticas e necessidades de an?lise distintas. Por conseq??ncia, a complexidade de se desenvolver um modelo e prover recursos de an?lise neste contexto ? muito alta. Desta forma, o modelo anal?tico proposto visa armazenar m?tricas e dados resultantes dos PDS, considerando as necessidades de an?lises e tratando tanto as especificidades do PM adotado como tamb?m as do ambiente do PDS. A defini??o dos recursos anal?ticos propostos, considera usu?rios com diferentes perfis, bem como suas particularidades. Estes recursos visam satisfazer as necessidades de an?lise destes perfis disponibilizando informa??es atrav?s de v?rios n?veis de granularidade e disponibilizando mecanismos que forne?am maior sem?ntica aos dados. Assim, este trabalho prov? uma infraestrutura que suporta dados resultantes de diferentes PDS e an?lises quantitativas que consideram diferentes perfis de usu?rios embasadas em um PM.