Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Para estimar recursos necessários em um projeto de desenvolvimento de software, foram propostas e utilizadas pela indústria várias técnicas ao longo dos últimos 40 anos. Algumas se consolidaram nos últimos anos, como COCOMO e Pontos de Função, e outras ainda estão em processo de consolidação, tal como Pontos de Caso de Uso. Todas estas técnicas tentam responder com um nível alto de acurácia a principal dúvida que persegue todo desenvolvedor de software quando necessita estimar o custo e duração de um projeto: que tamanho terá o software que eu estou prestes a construir? Para responder a esta dúvida, neste trabalho são estudadas as principais técnicas para estimativa de tamanho de software, considerando a adoção das mesmas pela indústria e literatura. É definido um processo de seleção de uma técnica para a empresa estudo de caso do trabalho (PITANG1), explicitando os motivos da seleção e detalhando a implementação da técnica selecionada, considerando o processo, ferramentas, guias, templates e métricas criadas e utilizadas em tal implementação. A aplicação do processo definido fluxos de suporte à pré-venda e de acompanhamento de projetos em 36 projetos da organização estudada, permite o refinamento do processo proposto, gerando como resultado final um processo de estimativa ágil, baseado em requisitos, negociável com o usuário e facilmente replicável. Consideramos por fim, que a adoção do processo detalhado neste trabalho contribuirá para que empresas possam disciplinar e melhorar a qualidade de seus processos de desenvolvimento de software, usando um processo de estimativas estruturado, de fácil institucionalização e adequado às demandas do mercado

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-01-16T13:41:31Z No. of bitstreams: 1 marcosalexandremiguel.pdf: 10203756 bytes, checksum: 35844967ee919f58955320a1c591c5dc (MD5) / Approved for entry into archive by Diamantino Mayra (mayra.diamantino@ufjf.edu.br) on 2017-01-31T10:34:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 marcosalexandremiguel.pdf: 10203756 bytes, checksum: 35844967ee919f58955320a1c591c5dc (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-31T10:34:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 marcosalexandremiguel.pdf: 10203756 bytes, checksum: 35844967ee919f58955320a1c591c5dc (MD5) Previous issue date: 2016-09-01 / Muitas organizações encontram problemas na tentativa de estimar esforço em atividades de manutenção de software. Quando a estimativa de esforço não está bem definida ou é imprecisa, os resultados obtidos podem refletir diretamente na entrega do software, causando insatisfação do cliente ou diminuição da qualidade do produto. O sucesso ou fracasso de projetos depende da precisão do esforço e do cronograma das atividades envolvidas. O surgimento de métodos ágeis no campo de desenvolvimento de software tem apresentado muitas oportunidades e desafios para pesquisadores e profissionais da área. Um dos principais desafios é a estimativa de esforço para as atividades de manutenção no desenvolvimento ágil de software. Nesse contexto, este trabalho apresenta um framework, nomeado GiveMe Effort, o qual objetiva apoiar as atividades de estimativa de esforço na manutenção de software usando dados históricos e informações de compreensão de software. / Many organizations encounter problems when estimating effort for software maintenance activities. When estimating effort is not well defined or are inaccurate, the results may reflect directly into the software delivery, causing customer dissatisfaction or decreased product quality. The success or failure of projects depends on the accuracy of the effort and the schedule of involved activities. The rise of agile methods in software development has presented many opportunities and challenges for researchers and professionals. In this context, a key challenge is the effort estimate for maintenance activities in the agile software development context. This work presents a framework, called GiveMe Effort, to support the effort estimation activities in software maintenance. It is based on historical data and software comprehension information.