Monitoramento de Riscos em Projetos de Software: Uma Abordagem Baseada em Dinâmica de Sistemas

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA PROJETO DE PESQUISA Monitoramento de Riscos em Projetos de Software: Uma Abordagem Baseada em Dinâmica de Sistemas Marcelo Santos Daibert Mestrando em Ciência da Computação José Luis Braga, D. Sc. (Orientador) Alcione de Paiva Oliveira, D. Sc. (Co-Orientador) Mauro Nacif Rocha, D. Sc. (Co-Orientador) Viçosa Minas Gerais Junho de 2008

2 1 SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO O Problema e Sua Importância Hipótese Objetivos Objetivos Gerais Objetivos Específicos REFERENCIAL TEÓRICO Dinâmica de Sistemas Qualidade de Software Risco de Software Sistemas de Apoio à Decisão METODOLOGIA Fonte de Dados REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS RESUMO CRONOGRAMA ORÇAMENTO... 20

3 2 1. Introdução Há vinte, trinta anos o cenário de desenvolvimento de software era limitado quando comparado com os tempos atuais. Naquela época existiam várias limitações, como poder de processamento das máquinas, linguagens de programação, a falta de um ambiente integrado e visual para o desenvolvimento, entre outros. Mas o escopo que se enquadrava o software era muito bem definido. Sabia-se onde o software iria iniciar a sua atuação e onde iria terminar. De fato, o problema que o software iria resolver era muito específico e com poucos fatores de influência na maioria dos casos. Com este escopo bem definido era possível então construir um sistema de forma rápida e eficiente, guardadas as devidas proporções. Com a evolução tecnológica encadeada com a profunda modificação do pensamento humano que foi possível observar nos últimos anos, os sistemas de informação foram cada vez mais inseridos no cotidiano das pessoas com o simples objetivo de substituir o que pudera ser automatizado. Com isso, a complexidade destes sistemas foram aumentando a níveis nunca planejados. Da mesma forma, a dificuldade de desenvolvimento também foi incrementada. O foco então muda da dificuldade tecnológica antes identificada, para a dificuldade de compreensão dos requisitos a serem implementados em um escopo ora não muito bem definido, ora bem definido, mas muito grande e de difícil compreensão. É fato que hoje são disponibilizadas máquinas com alto poder de processamento, linguagens maduras com um intuitivo ambiente visual integrado para o desenvolvimento, entre outros. Ou seja, a tecnologia existe, mas hoje, a dificuldade está na identificação e definição do problema e suas influências. A utilização de sistemas deixou de ser um luxo para ser uma necessidade mercadológica, com profundo impacto estratégico. A computação tornou e ainda torna possível a descoberta de vários dados e informações nas mais diversas áreas, onde somente com o esforço do homem seria impossível atingir estes resultados. O software tornou-se então um elemento estratégico para a diferenciação de produtos e serviços (PRESSMAN, 2006), além de necessário

4 3 para realização de várias atividades das mais diversas áreas. Cada uma dessas áreas apresenta diferentes tipos de perfis de problemas, sendo que cada perfil apresenta características específicas inerentes ao seu ambiente. Neste contexto, a Engenharia de Software se apresenta como uma disciplina que busca tratar estas questões relativas ao desenvolvimento de sistemas, levando em consideração todos os aspectos relacionados ou corelacionados da área, como a análise e levantamento de requisitos, gerenciamento destes requisitos, projeto e gerência do desenvolvimento, a sua execução e codificação, testes, fornecimento, manutenção, entre outros. Os primeiros esforços que buscaram disciplinar o processo de software como um todo surgiram em meados dos anos 90, com algumas propostas de modelos de processo de software. A primeira proposta que teve destaque era baseada em um modelo seqüencial linear, que apresentava uma abordagem linear para o desenvolvimento de software com os seguintes processos: análise e definição dos seus requisitos, projeto de sistema e de software, implementação, integração e testes e operação e manutenção. Um exemplo conhecido deste modelo é o modelo em cascata ou waterfall model (PFLEEGER, 2004). Evoluções foram ocorrendo e os processos de software também caminhavam nestas evoluções, principalmente pela mudança das necessidades de mercado (SOMMERVILLE, 2003). Com isso, surgiram vários outros processos e modelos de desenvolvimento de software (DEMARCO e PLAUGER, 1979), como, por exemplo, a abordagem de desenvolvimento evolucionário, o incremental e mais recentemente o modelo em espiral (BOEHM, 1988). Neste contexto, é importante destacar as abordagens dos métodos ágeis, que são baseados em ciclos curtos de desenvolvimento (AGILE MANIFESTO, AGILE ALLIANCE, 2008). São mais adequados para problemas cujo contexto muda constantemente. A comunicação tem uma grande importância e é mais informal. Há um maior envolvimento do cliente na verificação de requisitos, definição de

5 4 prioridades, planejamento e validação. SCRUM (SCRUM, 2008) e XP (Extreme Programming) (XP, 2008) são alguns dos exemplos para métodos ágeis. O desenvolvimento de software está longe de ser uma tarefa trivial. São várias as influências que esta atividade sofre, e existir um modelo de desenvolvimento de software perfeito está longe de acontecer. Por isso, o ideal é estabelecer um processo de desenvolvimento de software para cada empresa, de forma personalizada, analisando o ambiente particular de cada uma, seus funcionários, o tipo de software construído, entre outros. Assim, contribuindo para um melhor de desenvolvimento, e conseqüentemente em um produto final melhor e com mais qualidade. A dinâmica de sistemas, criada por Jay Forrester em 1958, tem uma abrangência muito grande, sendo utilizada nas mais diversas áreas, principalmente na área da economia, para criar modelos e ambientes de simulação. No entanto, não foram encontrados relatos da sua utilização na área de engenharia de software na área comercial (ABDEL-HAMID, 1989) (ABDEL- HAMID, 1991). Foi possível observar apenas um grupo de pesquisa na universidade do Sul da Califórnia (USC, 2008) que trabalhou com este tema. Este grupo é comandado por Barry Boehm e Ray Madachy (SPMSD, 2008) e teve seus últimos resultados publicados em 2008 no livro Software Process Dynamics (MADACHY, 2008) O Problema e Sua Importância Devido à dificuldade apresentada no contexto atual de desenvolvimento de software, muito se discute sobre a baixa qualidade e produtividade no desenvolvimento de sistemas, que causa insatisfação dos usuários e prejuízos financeiros. Na tentativa de solucionar esses problemas, a Engenharia de Software estuda também os processos de desenvolvimento de software e o gerenciamento destes processos, buscando principalmente uma melhoria de qualidade. Um dos esforços significativos corresponde à definição de métodos voltados à disciplinar o processo de desenvolvimento de software através de

6 5 práticas sistemáticas proporcionando um controle para o processo. Contudo, os processos de software buscam disciplinar as atividades pertinentes ao desenvolvimento. Ou seja, definem os processos, mas não provêm métodos para resolução de problemas quando os mesmos ocorrem. Seguem abaixo alguns exemplos de fatores que influenciam diretamente o processo de desenvolvimento de software, mas que os processos de software não levam em consideração: rotatividade de profissionais na equipe (índice de turn-over); estratégias para levantamento de requisitos de software; estabilidade/dinamismo dos requisitos de software; fadiga da equipe de desenvolvimento; carga horária exigida pelas organizações; problemas pessoais dos membros da equipe; entre outros. Não gerenciar estes fatores no processo de desenvolvimento de software pode contribuir para o fracasso do projeto, uma vez que muitos destes fatores se apresentam como um risco (BOEHM, 1991) (CHARETTE, 1990) (FAIRLEY, 1994) (HIGUERAG, 1994) Hipótese A utilização de uma ferramenta de suporte à decisão com base em modelos e simulações de dinâmica de sistemas possibilitará o monitoramento de riscos inerentes a projetos de desenvolvimento de software Objetivos Objetivos Gerais

7 6 Definir um framework conceitual para identificação de riscos e suas influências no processo de desenvolvimento de software, especificamente na etapa de levantamento de requisitos, com suporte às técnicas de modelagem e simulação da dinâmica de sistemas Objetivos Específicos Estudar e analisar a utilização das técnicas de modelagem e simulação de dinâmica de sistemas em outras áreas (como por exemplo a área da economia); contextualizar a utilização da dinâmica de sistemas com a engenharia de software e analisar os trabalhos existentes relacionados à este tema; avaliar a aplicabilidade dos modelos de processos de software definidos com dinâmica de sistemas em ambiente profissional, buscando identificar suas forças, oportunidades, fraquezas, oportunidades e ameaças; construir um modelo de dinâmica de sistemas aplicado para a fase de levantamento de requisitos, apresentando todos os seus fatores de influência e suas relações, com bases nas propostas de Ambrósio (2008); com base no modelo construído, definir um sistema de informação executiva (IES Information Executive System) (TURBAN e ARONSON, 1998). Este um de sistema de apoio a decisão (SAD), para auxiliar a tomada de decisão no ambiente de desenvolvimento de software, na fase de levantamento de requisitos. A proposta deste sistema é de monitorar os riscos envolvidos na atividade de desenvolvimento de software e ao passo que algum risco ou um conjunto de riscos ultrapassem o seu valor definido como limite, o sistema alertaria o gestor (BOEHM, 1991) (CHARETTE, 1990) (FAIRLEY, 1994) (HIGUERAG, 1994).

8 7 2. Referencial Teórico 2.1. Dinâmica de Sistemas A dinâmica de sistemas (DS) foi criada por Jay Forrester em 1958, no entanto ele foi publicar o seu primeiro livro sobre o assunto em Inicialmente foi atribuído o nome de dinâmica industrial, já que o mesmo era utilizado em problemas de foro industrial, como flutuação de estoques, instabilidades da força de trabalho e queda na participação de mercado. Mas com o avançar dos anos, esta teoria foi evoluindo e sendo aplicada nas mais diversas áreas e por isso foi chamada de dinâmica de sistemas. Se baseia em teorias e modelos matemáticos para simulação de sistemas complexos, não lineares e que contenham estruturas de repetição, os chamados feedback loops ou arquétipos (STERMAN, 2000). Em geral, a dinâmica de sistemas, não está interessada em valores precisos. O foco principal está nas tendências do sistema. O objetivo é saber se o sistema está estável ou instável, se tente crescer, oscilar, declinar ou manter o equilíbrio. A base das teorias da dinâmica de sistemas é o comportamento dinâmico que é causado por sua estrutura causal (FORRESTER, 1961). Para Sterman (2000), a dinâmica de sistemas é um método para aumentar o aprendizado em sistemas complexos. Assim como empresas de aviação usam simuladores de vôo para auxiliar pilotos, a dinâmica de sistemas, é em parte, um método para construção e desenvolvimento destes simuladores de vôo. O conceito central deste método é a two-way causation ou feedback. O pressuposto é que decisões são derivadas de informações sobre o sistema. Essas decisões resultam em ações que têm como objetivo mudar o sistema (COBERTT NETO, 2002). Quando nova informação chega sobre as condições do sistema podemos, então, verificar se o próprio sistema mudou ou não, isto é, se a ação foi ou não eficaz. Essa nova informação gera outras decisões/ações que podem produzir mais mudanças no sistema. Isso é uma seqüência circular de causas e efeitos, o que a dinâmica de sistemas chama de feedback loop. Com isso, a

9 8 dinâmica de sistemas se apresenta como uma importante ferramenta de apoio à decisão. Os sistemas de apoio à decisão podem ser baseados em dados, em que o sistema é construído com foco principal na obtenção e exibição de dados, extração de padrões a partir dos dados com base em técnicas de prospecção de dados (datamining), exibição de dados em gráficos, planilhas e tabelas, dentre outros. Ou podem também ser baseados em modelos, em que modelos específicos de decisão, de pesquisa operacional ou ciências gerenciais, simulação, estatísticos, são utilizados como elemento central do sistema, permitindo a obtenção de resultados a partir da execução desses modelos, empregando os dados disponíveis. E existem ainda sistemas de apoio à decisão híbridos que fazem uso destas duas abordagens (BRAGA et al, 2004, apud TURBAN e ARONSON, 1998). Neste contexto, a dinâmica de sistemas estaria atuando na abordagem onde ocorre a construção e simulação de modelos. A dinâmica de sistemas se configura então uma importante ferramenta para a construção e simulação dos modelos com uma excelente capilaridade de abrangência, já que a mesma pode ser aplicada a qualquer área. Podem ser considerados algumas das aplicações da dinâmica de sistemas (STERMAN, 2000): investigar as relações entre macro e microestruturas e seus efeitos sobre o comportamento do sistema; modelar e resolver problemas reais, incorporando fatores biológicos, físicos e econômicos; melhorar o desempenho de um sistema via adição de insights ou aprendizagem, aliado ao melhor uso dos recursos; estudar os fluxos de material, informação e dinheiro dentro de estruturas econômicas.

10 9 As aplicações listadas acima são um pequeno exemplo da abrangência da dinâmica de sistemas. É importante observar que a dinâmica de sistemas pode ser utilizada em qualquer ambiente, onde o problema modelado seja não linear, dinâmico, ou seja, o tempo afeta o seu comportamento. Um dos objetos de utilização da dinâmica de sistemas para simular os ambientes modelados para a engenharia de software, especificamente para o processo de desenvolvimento, é buscar identificar os possíveis riscos inerentes a esta atividade. A capacidade de enxergar e compreender o sistema como um todo é fundamental na tomada de decisões. A dinâmica de sistemas busca estabelecer este ambiente sistema com todas as suas variáveis e influências, para então auxiliar este processo de tomada de decisão. Espera-se que utilizando esta abordagem no processo de desenvolvimento de software, o gestor de software, terá subsídios para tomar decisões de maneira mais embasada, evitando assim erros, além de gerenciar os riscos associados à tarefa de desenvolvimento de software Qualidade de Software Qualidade é relativa. O que é qualidade para uma pessoa pode ser falta de qualidade para outra. (WEINBERG, 1994). Na engenharia de software, qualidade é um assunto que deve ser tratado com a maior das atenções. Mas qualidade em software também é um conceito relativo, como Weinberg (1994) estabelece. Neste contexto, existem organismos que buscam normatizar e estabelecer conceitos de qualidade, como por exemplo a ABNT, a ISO. Para a engenharia de software, existem modelos de maturidade de desenvolvimento de software, como por exemplo, o CMMI (Capability Maturity Model for Software) e o MPS.BR (Melhoria de Processo de Software Brasileiro). O MPS.BR é um modelo para melhoria de processo do software brasileiro e está

11 10 em desenvolvimento desde Ele é dividido em sete níveis de maturidade: A (em otimização), B (gerenciado quantitativamente), C (definido), D (largamente definido), E (parcialmente definido), F (gerenciado) e G (parcialmente gerenciado). A escala de maturidade se inicia no nível G e evolui até o nível A. Estes níveis de maturidade definem o grau de melhoria de processo para um predeterminado conjunto de processos no qual todos os resultados esperados do processo e dos atributos dos processos são atendidos. A meta principal do MPS.BR é definir e aprimorar um modelo de melhoria e avaliação de processo de software. É definido também um processo e um método de avaliação, o qual dá sustentação e garante que o MPS.BR está sendo empregado de forma coerente com as suas definições. Já o CMMI, é uma proposta do SEI (Software Engineering Institute) (SEI, 2007), com objetivo semelhante ao MPS.BR, mas este é dividido em 5 níveis: do 1 ao 5. Sendo o primeiro o nível inicial, o segundo repetitivo, o terceiro definido, o quarto gerenciado quantitativamente e por fim, o quinto otimizado. Uma abordagem para qualidade de software que tem feito muito sucesso é a abordagem de desenvolvimento baseada em testes. Uma atual preocupação no processo desenvolvimento de software é a qualidade do produto final e a sua estabilidade no ambiente de produção. Falhas podem ocasionar inúmeros problemas, desde prejuízos financeiros, comprometimento de cronogramas de projetos, até perda de vidas humanas, dependendo da criticidade da aplicação. Em sistemas embarcados, como sistemas de controle de ônibus espaciais ou equipamentos de suporte à vida, o risco envolvido é muito grande e uma falha fatalmente poderá resultar em mortes. Vários são os casos relatados de falhas de software que resultaram em perdas de vidas humanas. Um deles foi o problema em um equipamento de radioterapia chamada Therac-25. O equipamento era totalmente controlado por software e realizava aplicações de diferentes faixas de radiação nos pacientes. Pelo menos cinco mortes aconteceram devido aos acidentes provocados por uma falha no software do equipamento (KOSCIANSKI, 2007).

12 11 Obter qualidade em software é um conjunto de fatores. É desde o levantamento de requisitos até a entrega do produto final. É necessário levantar os requisitos de forma correta, gerenciá-los, desenvolver um projeto de qualidade, ter profissionais integrados e de qualidade, ter uma boa implementação, com um bom código fonte, testar o software, efetuar as devidas validações e verificações, entre outros. Tudo isso de forma integrada e correta. Ou seja, são uma série de fatores que influenciam na qualidade final de um software Risco de Software Boehm (BOEHM, 1991) e Charrete (CHARRETE, 1990) foram os grandes evangelizadores da necessidade de se aplicar métodos de gerência de riscos no processo de desenvolvimento de software. Várias foram as propostas para este tema e vários foram os relatórios de sucesso. No entanto, nenhum método até hoje é aplicado ativamente e sistematicamente pelas organizações. A gerência de riscos é uma prática com processos, métodos, e ferramentas para controlar riscos em um projeto (HIGUERAG, 1994). A gerência de risco associada com Engenharia de Software tem como uma de suas finalidades a de aumentar a qualidade do produto e do processo de desenvolvimento de software. Observa-se que os projetos de desenvolvimento de software, em geral, apresentam atrasos de cronogramas, custos realizados além do planejado e funcionalidades aquém das expectativas. Esses problemas, embora considerados inerentes ao desenvolvimento de software por muitos autores, podem ser minimizados e controlados pelo contínuo gerenciamento de risco de projetos (FAIRLAY, 1994) Sistemas de Apoio à Decisão Segundo Ralph H. Sprague e Hugh J. Watson, no livro Sistemas de Apoio à Decisão (SPRAGUE e WATSON, 1991), qualquer sistema de informação que

13 12 forneça informações para auxílio à decisão é um sistema de apoio à decisão (SAD). Os SADs também são conhecidos como "Decision Support Systems" (DSS), eles possuem funções específicas, não vinculadas aos sistemas existentes, que permitem buscar informações nas bases de dados existentes e delas retirar subsídios para o processo de tomada de decisão. Entre as diversas espécies de SADs destacam-se: MIS ("Management Information Systems"), EIS ("Executive Information Systems"), ES ("Expert Systems"), DSS ("Decision Support Systems").

14 13 3. Metodologia A primeira etapa para o desenvolvimento do trabalho é o levantamento bibliográfico, onde são definidas as bibliografias sobre o tema principal e relacionados deste trabalho. Esta fase já concluída, foi tema de uma monografia de pós-graduação (lato sensu) apresentada pelo discente à UFV (Universidade Federal de Viçosa) como parte das exigências para obtenção do título de especialista em Ciência da Computação. Após será feito um estudo da utilização das técnicas de dinâmica de sistemas em outras áreas, como por exemplo, a área da economia. Para então ser feito um estudo sobre a utilização da dinâmica de sistemas no contexto de engenharia de software, com ênfase na fase de levantamento de requisitos e como esta pode efetivamente auxiliar o processo de desenvolvimento. Nesta etapa serão analisadas as propostas de Ambrósio (2008) e determinado o modelo de dinâmica de sistemas para simulação. Com base nas simulações será definida uma estratégia de aferição destes resultados. Ainda será definida uma estratégia para aferição dos resultados, mas a busca é pelo foco de testes em um ambiente de produção de software real. Com os dados captados e analisados, estes servirão de base conceitual para definição de um framework de monitoramento de riscos e seus fatores de influência. O objetivo é definir um sistema de informação executiva (EIS - Executive Information System) (TURBAN e ARONSON, 1998), uma espécie de sistema de apoio a decisão, para auxiliar a tomada de decisão no ambiente de desenvolvimento de software, na fase de levantamento de requisitos. A proposta deste sistema é de monitorar os riscos envolvidos na atividade de desenvolvimento de software e ao passo que algum risco ou um conjunto de riscos ultrapassem o seu valor definido como limite, o sistema alertaria o gestor.

15 Fonte de Dados A fonte de dados que este trabalho se baseará é em sua essência uma imersão na literatura, em especial nas propostas estabelecidas por Ambrósio (2008). A pesquisa bibliográfica é baseada em trabalhos científicos que estão inseridos no contexto do problema apresentado. Trabalhos correlatos também serão utilizados.

16 15 4. Referências Bibliográficas ABEDEL-HAMID, T, MADNICK, S. T. "Lessons Learned from Modeling the Dynamics of Software Develoment". In: Comunications of the ACM. Volume 32. Issue 12.p ABEDEL-HAMID, T, MADNICK, S. T. "Software Project Dynamics: an Integrated Approach". Ed. Prentice Hall, p AGILE ALLIANCE. Disponível em < Acesso em: 15 abr AGILE MANIFESTO. Disponível em < Acesso em: 15 abr AMBRÓSIO, B. G. Modelagem da Fase de Requisitos em Processos de Desenvolvimento de Software: Uma Abordagem Utilizando Dinâmica de Sistemas. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, Dissertação. BOEHM, B. A Spiral Model of Software Development and Enhancement. IEEE Computer, Volume 21. p BOEHM, B. W. Software Risk Management: principles and practices, IEEE Software, Volume 8. No1. p 32-40, BOEHM, B; TURNER, R. Balancing Agility and Discipline: A Guide for the Perplexed. Addison Wesley BRAGA, J. L; SILVA, C. A. B; WIAZOWSKI, B. A; AVELLAR, S. O. C. Modelagem Com Dinâmica De Sistemas. Métodos quantitativos em economia, Viçosa, UFV, n.pag. 33, ISBN: , CHARETTE, R. Application strategies for risk analysis. New York: MultiScience Press. p 17-21, CORBETT NETO, T. Introdução à Dinâmica de Sistemas DEMARCO, T; PLAUGER, P. J. Structured Analysis and System Specification. Prentice Hall, FAIRLEY, R. Risk Management For Software s Projects. IEEE Software. p 54-66, 1994.

17 16 FORD, A. Modeling the environment: an introduction to systems dynamics modeling of environmental systems. Washington, D.C.: Island Press, p. FORRESTER, J.W. Industrial dynamics. Portland: Productivity Press, FORRESTER, J.W. System dynamics, system thinking and soft OR. 1994b. (Road Map D ) ( Acesso em: 26 de jun GANE, C. P. Structured Systems Analysis: Tools and Techniques. Prentice Hall, HIGUERAG, P.R. An Introduction to Team Risk Management, Technical Report. Software Engineering Institute, Carnegie Mellon University. USA, KOSCIANSKI, A; SOARES, M. S. Qualidade de Software. 2º Ed. São Paulo: Novatec Editora MADACHY, R. J. Software Process Dynamics. Wiley-IEEE Press PFLEEGER, S. L. Engenharia de Software: Teoria e Prática. 2 ed. São Paulo: Prentice Hall, PRESMAN, R. S. Software Engineering. 6th Edition. McGraw-Hill SCRUM. Scrum Alliance. Disponível em < Acesso em 22 maio SEI. SOFTWARE ENGINEERING INSTITUTE. Disponível em < Acesso em: 15 Abr SENGE, P.M. The fifth discipline: the art & practice of the learning organization. New York: Currency Doubleday, SOMMERVILLE, I. Engenharia de Software. 6º Ed.São Paulo: São Paulo, SPRAGUE, R. H, WATSON, H. J. Sistemas de Apoio à Decisão, Campus SPMSD. Software Process Modeling with System Dynamics. Disponível em < Acesso em 12 jan STERMAN, J.D. Business dynamics - systems thinking and modeling for a complex world. Boston: Irwin McGraw-Hill, 2000.

18 17 TURBAN, E., ARONSON, J.E. Decision-support systems and intelligent systems: management support systems. Uppersaddle River, NJ: Prentice- Hall, USC. University of Southern California. Disponível em < Acesso em 12 jan WEINBERG, G. M. Software com Qualidade. Makroon Books, XP. Extreme Programming. Disponível em < Acesso em 22 maio 2008.

19 18 5. Resumo Título do Projeto: Monitoramento de Riscos em Projetos de Software: Uma Abordagem Baseada em Dinâmica de Sistemas. Equipe: Marcelo Santos Daibert ( ) José Luis Braga ( ) Alcione de Paiva Oliveira ( ) Mauro Nacif Rocha ( ) Instituições Patrocinadoras: UFV Universidade Federal de Viçosa. Problema Problemas como rotatividade de profissionais na equipe (índice de turn-over), estratégias para levantamento de requisitos de software de forma correta, a estabilidade/dinamismo destes requisitos, a fadiga da equipe de desenvolvimento, carga horária exigida pelas organizações, problemas pessoais dos membros da equipe, entre outros, são exemplos de fatores que influenciam diretamente o processo de desenvolvimento de software, mas que os processos de software não levam em consideração. Não levar em consideração estes fatores no processo de desenvolvimento de software pode contribuir para o fracasso do projeto, uma vez que muitos destes fatores se apresentam como um risco. Objetivos Definir um framework conceitual para monitoramento de riscos e suas influencias no processo de desenvolvimento de software, especificamente na etapa de levantamento de requisitos, com suporte às técnicas de modelagem e simulação da dinâmica de sistemas. Metodologia Analisar e validar os resultados da utilização da dinâmica de sistemas no contexto da engenharia de software para definir um framework conceitual para monitoramento de riscos e seus fatores de influencia. Palavras Chave Dinâmica de Sistemas, Gestão de Requisitos, Sistemas de Apoio à Decisão, Desenvolvimento de Software. Área de Conhecimento Ciência da Computação Linha de Pesquisa 22 Engenharia de Software

20 19 6. Cronograma Maio Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez. Jan. Fev. Mar. Abr X X 2 X X X 3 X X X X X 4 X X 5 X X 6 X X X 7 X X X X 8 X X X 9 X X X X X X X X 10 X X X X X X X X Atividades: 1. Levantamento bibliográfico; 2. Estudo da utilização da dinâmica de sistemas em outras áreas; 3. Estudo da utilização da dinâmica de sistemas na engenharia de software. Estudo sobre trabalhos relacionados; 4. Definição dos modelos de dinâmica de sistemas para simulação do ambiente de levantamento de requisitos; 5. Simulação dos modelos; 6. Validação dos Resultados; 7. Definição do framework de monitoramento de riscos e seus fatores de influência; 8. Protótipo da ferramenta. 9. Desenvolvimento do Texto de Dissertação. 10. Artigo para submissão em congresso.

21 20 7. Orçamento Especificação das despesas Valor (R$)* Fonte de Recursos 1. PESSOAL 1.1. Ajuda de custo para execução da pesquisa (valor da bolsa x 12 meses) 1.2. Comitê de orientação (10% do salário dos professores do comitê x 12 meses) Subtotal 1 R$ 8.200,00 2. MATERIAL BIBLIOGRÁFICO R$ 8.200,00 Recursos Próprios 2.1. Livros, revistas técnicas, etc. R$ 900,00 Recursos próprios Subtotal 2 R$ 900,00 3. MATERIAL DE CONSUMO 3.1. Resmas de papel R$ 200,00 Recursos próprios 3.2. Tonners de tinta para impressora R$ 500,00 Recursos próprios 3.3. Unidades de Armazenamento R$ 100,00 Recursos próprios Subtotal 3 R$ 800,00 4. SERVIÇOS DE TERCEIROS 4.1. Digitação e formatação R$ 0,00 Recursos próprios 4.2. Revisão lingüística R$ 0,00 Recursos próprios 4.3. Reprografia/Encardenação R$ 150,00 Recursos próprios 4.4. Correios R$ 50,00 Recursos próprios Subtotal 4 R$ 200,00 5. DIÁRIAS 5.1 Viagens R$ 700,00 Recursos próprios Subtotal 5 R$ 700,00 6. RESERVA TÉCNICA % do total dos itens anteriores R$ 260,00 Recursos próprios Subtotal 6 R$ 260,00 Total [(1)+(2)+(3)+(4)+(5)+(6)] R$ ,00

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