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Startup Kaizen: uma metodologia ágil para desenvolvimento de software em startups / Startup Kaizen: an agile methodology for software development startups

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Previous issue date: 2016-12-12 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / The methodologies currently used by startups for market discovery and software development focus on a more agile and fast development, aiming to obtain learning about the potential market. Often, these methodologies set aside good software development practices to make the process faster and more dynamic, with constant end-user participation. If, on the one hand, the use of methodologies such as Scrum and RUP for software development can result in the development of technological solutions that are not used by users due to the lack of participation in software construction, on the other hand, they bring many benefits when it comes to project management and software quality. In contrast, the opposite occurs to the methodologies and tools currently used by startups, such as Lean Startup, Customer Development, Thinking Design and Business Model Canvas. These methodologies and tools focus on the discovery and validation of the market, without concern for the final quality of the product developed for the client, impacting directly. This impact can also be a waste of time in developing a product that no one will be able to use because of the large number of failures or even it never be finalized due to management problems. The lack of concern for good management of a development project, and its final quality, can do as much damage as the lack of approximation with the potential client. Moreover, in an environment of extreme uncertainty, unknown variables should be reduced in order to achieve overall development success, not just business models. The use of good Software Engineering practices may allow obtaining more information and technical data about the solution developed, which directly impact the user. This information can be used as a basis for decision making, thereby reducing risks related to final product quality and project management, making it easier for potential customers to use, and leaner development. In this sense, this work proposes a software development methodology for startups, Startup Kaizen (SK). SK integrates good practices of methodologies such as RUP and Scrum with methodologies focused on validation and market discovery, such as Lean Startup, Customer Development, Thinking Design and Business Model Canvas. This union of good software engineering practices with market discovery aims to minimize the risk variables for the creation of a new company, whether related to market or management and software quality. After the creation of Startup Kaizen, a case study was performed with its application with graduate students in Computer Science at the Federal University of São Carlos in Sorocaba. This application allowed the data collection to analyze the results in the form of a case study. / As metodologias atualmente utilizadas por startups para descoberta de mercado e desenvolvimento de software focam no desenvolvimento mais ágil e rápido, visando a obtenção de aprendizado sobre o mercado de atuação. Muitas vezes, essas metodologias deixam de lado boas práticas de desenvolvimento de software para que ele seja realizado de forma mais dinâmica e rápida, com constante participação do usuário final. Se, por um lado, a utilização de metodologias ágeis como Scrum e metodologias mais tradicionais como RUP, para o desenvolvimento de software pode resultar no desenvolvimento de soluções tecnológicas que não são utilizadas pelos usuários por falta de uma constante participação deles na construção do software, por outro lado, elas trazem inúmeros benefícios quando se trata de gerenciamento de projeto e qualidade de software. Em contrapartida, o oposto ocorre para as metodologias e ferramentas atualmente utilizadas por startups, tais como Lean Startup, Customer Development, Design Thinking e Business Model Canvas. Essas metodologias e ferramentas focam na descoberta e validação de mercado, sem a preocupação com a qualidade final do produto desenvolvido para o cliente, impactando-o diretamente. Esse impacto pode também acarretar um desperdício de tempo no desenvolvimento de um produto que ninguém conseguirá utilizar, devido à grande quantidade de falhas, ou até que nunca será finalizado, devido a problemas de gerenciamento. A falta de preocupação com um bom gerenciamento de um projeto de desenvolvimento, e sua qualidade final, podem trazer tantos prejuízos quanto a falta de aproximação com o potencial cliente. Além disso, no ambiente de extrema incerteza, as variáveis de insegurança devem ser reduzidas ao máximo possível visando a obtenção de sucesso no desenvolvimento como todo, e não apenas em relação a modelos de negócios. A utilização de boas práticas de engenharia de software pode possibilitar a obtenção de mais informações e dados técnicos sobre a solução desenvolvida, que impactam diretamente o usuário. Essas informações podem ser utilizadas como base na tomada de decisão, diminuindo assim, os riscos relacionadas a qualidade final do produto e gerenciamento de projeto, facilitando a utilização por seus potenciais clientes, além de um desenvolvimento mais enxuto. Neste sentido, este trabalho propõe uma metodologia de desenvolvimento de software para startups, o Startup Kaizen (SK). O SK agrega boas práticas de metodologias como RUP e Scrum com metodologias com foco na validação e descoberta de mercado, como Lean Startup, Customer Development, Design Thinking e Business Model Canvas. Essa união de boas práticas de engenharia de software com a descoberta de mercado, tem como objetivo minimizar as variáveis de risco para a criação de uma nova empresa, sejam elas relacionadas a mercado ou gerenciamento e qualidade de software. Após a criação do Startup Kaizen, foi realizado um estudo de caso com sua aplicação com alunos de pós-graduação em Ciências da Computação da Universidade Federal de São Carlos em Sorocaba. Essa aplicação permitiu a coleta de dados para análise dos resultados na forma de estudo de caso. / 33001014

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/8802
Date12 December 2016
CreatorsLeonessa, Nathália Maria Rapuano de Lira Novaes
ContributorsÁlvaro, Alexandre
PublisherUniversidade Federal de São Carlos, Câmpus Sorocaba, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (Campus SOROCABA), UFSCar
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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