UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA. FDDW-SCRUM Um Framework Ágil para Projetos de Business Intelligence

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA INSTITUTO DE MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Mauricio Cesar Santos da Purificação FDDW-SCRUM Um Framework Ágil para Projetos de Business Intelligence Salvador

2 Mauricio Cesar Santos da Purificação FDDW-SCRUM Monografia a ser apresentada ao Curso de Graduação em Ciência da Computação, Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Matemática, Universidade Federal da Bahia. Orientador(a): Dra. Vaninha Vieira Salvador

3 LISTA DE FIGURAS 2.1 Arquitetura tradicional de BI [DAYAL et al., 2009] Arquitetura genérica de Data Warehousing [DAYAL; CHAUDHURI, 1997] Ciclo do Scrum [PORTELA, 2009] Exemplo de Burndown do Produto exibindo o consumo de story points de cada Sprint [CAVALCANTI, 2009] Exemplo de Burndown da Sprint exibindo o consumo de horas das tarefas durante a Sprint [CAVALCANTI, 2009] Ciclo de vida de um projeto com o FDD [FDD..., 2010] Modelo de Processo de DW Segundo Kimball [CARVALHO, 2009] Etapas comuns aos Métodos [SÁ, 2009] Atividades da etapa de Percepção [SÁ, 2009] Atividades da etapa de Concepção [SÁ, 2009] Atividades da etapa de Entrega [SÁ, 2009] Atividades da etapa de Operação [SÁ, 2009] Atividades da etapa de Ajustes/Melhorias [SÁ, 2009] Pontos do processo de engenharia mais afetados pela aplicação das práticas ágeis [CARVALHO, 2009] Exemplo de três ciclos de desenvolvimento curtos, ou semanais [CARVALHO, 2009] Ciclo do Agile BI da Pentaho [AGILE..., 2010a]

4 SUMÁRIO Resumo Abstract 1 Introdução Motivação Objetivos Estrutura do Trabalho Business Intelligence e Data Warehouse Business Intelligence Data Warehouse Data Warehousing Metodologias Ágeis Manifesto Ágil SCRUM Ciclo de Vida Artefatos Papéis Medição de Progresso FDD Ciclo de Vida

5 3.3.2 Papéis XP Práticas Metodologias para Projeto e Construção de Data Warehouse Abordagem Top-Down Abordagem Bottom-Up Abordagens de Definição do Modelo de Dados de um Data Warehouse Método Kimball Planejamento do Projeto Especificação de Requisitos de Negócio Trilha da Tecnologia Trilha dos Dados Trilha das Aplicações de BI Integração e Implantação Manutenção Crescimento Gerenciamento do Projeto Modelo Geral de Processo para Data Warehouse Percepção Concepção Entrega Operação Ajustes/Melhorias Aplicação de Práticas Ágeis em Projetos de Business Intelligence Avaliação de Trabalhos Relacionados 41

6 5.1 Agile Data Warehousing Extreme Scoping Planejamento de Processo Software Release Estrutura de Pessoal Aplicação de Práticas Ágeis na Criação de Data Warehouse Evolutivo Agile BI - Pentaho Framework FDD-SCRUM Seleção de Práticas Ágeis Papéis Gerência de Aplicação Gerência de Produto Processo Artefatos Estudo de Caso Definição do Objetivo do Estudo de Caso Planejamento Execução do Estudo de Caso Análise do Estudo de Caso Conclusão Dificuldades Encontradas Contribuições Trabalhos Futuros Referências Bibliográficas 53

7 RESUMO Soluções de Business Intelligence (BI) continuam a ser de grande prioridade para os gestores das empresas e dos seus responsáveis de TI devido aos benefícios advindos de sua implementação e uso, referentes à melhoria do processo decisório das organizações. Porém, a implementação de soluções de BI continua sendo uma missão difícil devido a volumes de dados cada vez maiores e ambientes de TI altamente complexos. Além disso, as abordagens tradicionais de desenvolvimento de soluções de BI, não possibilitam que os gestores das empresas experimentem os benefícios destas soluções a curto prazo e muitas vezes os projetos encerram-se sem ter havido nenhum resultado. Nesse contexto surge os conceitos de Agile BI e Agile Data Warehousing, que nada mais são do que a aplicação de práticas advindas das metodologias ágeis no universo do desenvolvimento de soluções de BI. O conceito de Agile BI ultrapassa a fronteira da metodologia e interfere em vários outros aspectos do desenvolvimento das soluções como por exemplo a arquitetura da solução e o próprio comportamento das ferramentas usadas durante o processo. Este trabalho apresenta a definição de um framework ágil para projetos de BI usando práticas combinadas das metodologias SCRUM e Feature Driven Development (FDD) de modo a atender ao requisito metodologia e processo de desenvolvimento sob o conceito de Agile BI. Palavras-chave: Business Intelligence, Data Warehouse, Métodologias Ágeis, SCRUM, FDD, Agile BI.

8 Keywords: ABSTRACT

9 8 1 INTRODUÇÃO Este capítulo apresenta a motivação para este trabalho, discute os objetivos que se pretende alcançar com a sua realização e descreve a estrutura deste documento. 1.1 MOTIVAÇÃO Soluções de BI possibilitam uma melhora significativa no processo decisório das organizações ao oferecer informações úteis, de modo rápido e facilitado, a partir dos próprios dados existentes nelas. Por isso, continuam a ser de grande prioridade para os gestores das empresas e dos seus responsáveis de TI. [NÓBREGA, 2010] Porém, segundo [FAYYAD, 2003 apud FERNÁNDEZ; MAYOL; PASTOR, 2008, p. 1] a grande maioria destes projetos têm falhado em conseguir seus objetivos. Este fato não é estranho tratando-se de sistemas de suporte a decisão e da imaturidade da disciplina de BI com uma diversidade de enfoques metodológicos diferentes. [PRESTON, 2003] De acordo com [NÓBREGA, 2010] no relatório da Forrester Research intitulado Agile BI Out of the Box, realizado a partir de um estudo com empresas dos Estados Unidos, os utilizadores empresariais de aplicações de BI estão largamente instisfeitos com a falta de agilidade e flexibilidade das soluções desenvolvidas. Um dos pontos abordados pelo relatório é que é preciso criar uma nova forma de conceber e construir as aplicações de BI, defendendo que a recuperação de informações sobre todas as fontes de dados, a documentação de todos os atributos, a criação de data warehouse baseado nos dados recolhidos e a compilação de especificações para aplicações de BI nem sempre é uma abordagem suficiente para enfrentar os desafios colocados pelos complexos ambientes de TI dos dias de hoje e pelas necessidades dos seus utilizadores. Para muitos CIOs, apesar do desejo das corporações, conseguir empregar aplicativos novos e inovadores de BI ainda é um desafio. Isso porque, hoje, na rede das empresas existem grandes

10 9 volumes de dados inseridos em ambientes complexos de TI que não conversam entre si. Consequentemente, o departamento de tecnologia tem enfrentado obstáculos para suprir as necessidades dos usuários por soluções intuitivas e aplicações de fácil utilização. [WAILGUM, 2010] Outro detalhe importante, é que os clientes estão cada vez mais impacientes para obter os benefícios do BI, seja por causa do aumento da competitividade da economia global ou por que viram em primeira mão como o desenvolvimento de software pode ser problemático. Os clientes hojem parecem estar muito menos dispostos a terem paciencia com projetos de BI prolongados. Considerando que muitos projetos aindam demoram meses e meses para mostrarem os primeiros resultados, a maioria dos clientes encherga um grande risco nesse tipo de abordagem e querem resultados concretos em um curto intervalo de tempo. [HUGHES; TEAM, 2007] Devido a este cenário o relatório da Forrester Research defende uma abordagem definida como "Agile BI"para a construção de soluções de BI. O conceito de Agile BI não difere muito de qualquer metodologia ágil de desenvolvimento de software o que demanda a criação de soluções em pequena escala. [WAILGUM, 2010] O uso de metodologias ágeis também é defendido por [HUGHES; TEAM, 2007] em especial SCRUM e XP no que pode ser chamado de "Agile Data Warehousing", como forma de tornar as equipes de desenvolvimento de Data Warehouse (DW), um dos componentes das soluções de BI, mais rápidas e eficazes. Ainda segundo [HUGHES; TEAM, 2007] o uso do "Agile Data Warehousing"influi diretamente nos prazos de entrega, na qualidade da aplicação desenvolvida e na redução dos custos de produção. 1.2 OBJETIVOS O objetivo geral deste trabalho é especificar um modelo de processo de software derivado do Scrum, com a composição de práticas advindas de outras metodologias ágeis como Feature Driven Development (FDD) e Extreme Programming (XP) que possa ser aplicado ao universo do processo de construções de soluções de BI. Para tanto tem-se os seguintes objetivos específicos: Investigar os processos tradicionais de construção de soluções de BI. Investigar e avaliar a utilização de metodologias ágeis nos processos de construções de soluções de BI.

11 10 Investigar, analisar e selecionar as práticas das metodologias SCRUM, FDD e XP a serem instaciadas no universo do processo de construção de soluções de BI. Especificar framework de processo derivado das metodologias SCRUM, FDD e XP. Realizar estudos de caso a partir do uso do framework especificado em projetos da indústria. Avaliar uso do framework especificado a partir dos feedbacks das equipes de desenvolvimento e dos stakeholders dos projetos desenvolvidos. 1.3 ESTRUTURA DO TRABALHO Além deste capítulo introdutório, que indica a motivação e os objetivos deste trabalho, este documento está organizado nos seguintes capítulos: O Capítulo 2 aborda uma visão geral dos conceitos de BI, DW e Data Warehousing; O Capítulo 3 trata das metodologias ágeis, em especial as que tem relação direta com este trabalho; O Capítulo 4 oferece uma visão geral do processo de desenvolvimento de DW com enfoque na metodologia do processo. São analisadas desde metodologias tradicionais como por exemplo Kimball a adoção de práticas ágeis no processo de DW; No Capítulo 5 é realizado uma análise dos trabalhos relacionados a esta monografia, a fim de oferecer uma base de comparação com a metodologia proposta neste trabalho; O Capítulo 6 trata do detalhamento do Framework FDDW-SCRUM; No Capítulo 7 é mostrado os estudos de casos realizados e a avaliação da aplicação do Framework; Por fim, o Capítulo 8 apresenta a conclusão deste trabalho, bem como destaca as suas principais contribuições.

12 11 2 BUSINESS INTELLIGENCE E DATA WAREHOUSE 2.1 BUSINESS INTELLIGENCE BI pode ser visto como um processo sistemático de aquisição, tratamento e análise de informações em que os dados internos e externos da empresa são integrados para gerar informação pertinente para o processo de tomada de decisão. O papel do BI é criar um ambiente informacional com processos através dos quais dados operacionais possam ser coletados, tanto dos sistemas transacionais como de fontes externas, e analisados, revelando dimensões estratégicas do negócio.[petrini; FREITAS; POZZEBON, 2006] A necessidade do cruzamento e análise de informações para uma plena gestão corporacional é uma realidade não apenas de nosso tempo, mas também de épocas passadas. O interesse pelo tema BI iniciou-se no ano de 1996, devido ao avanço tecnológico que possibilitou a criação de ferramentas para captação, extração, armazenamento, filtragem, disponibilização e personalização de dados. O mesmo tem crescido na medida em que se descobre no BI uma solução para os problemas relacionados à tomada de decisão dentro das corporações. Em geral as empresas são ricas em dados, mas pobres de informação. Em outras palavras, essas empresas não dispõem de uma informação acionável e instrumentos analíticos necessários para melhorar os lucros e desempenho. BI é então uma resposta a esta necessidade. [WILLIAMS; WILLIAMS, 2007] Considerando o termo BI vale considerar em que sentido a palavra inteligência relacionase com o ambiente de negócios. De acordo com [PETRINI; FREITAS; POZZEBON, 2006], inteligência é o resultado de um processo que começa com a coleta de dados. A explicação sobre como as organizações adquirem inteligência reside na transformação dado-informaçãointeligência. Um conhecimento tradicional emerge deste contexto: dados são brutos e refletem as operações e transações diárias da organização; informação são esses dados após um processo de

13 12 transformação e consolidação, adquirindo um certo nível de contextualização; inteligência eleva a informação a um nível mais alto, como resultado do completo entendimento de ações, contextos e decisões. Várias iniciativas têm recebido o nome de BI, devido ao fato de o mesmo constituir-se por uma vasta categoria de software e soluções para coleta, consolidação, análise e disseminação de informações visando melhorar o processo decisório. Não existe, portanto um modelo de solução fechado para BI. BI pode, então, englobar um grande grupo de aplicações ou soluções diferenciadas contanto que elas possibilitem a melhoria do processo de tomada de decisões por meio de processos realizados nos dados uniformizados da organização[petrini; FREITAS; POZZEBON, 2006]. Analisando a figura abaixo, podemos visualizar uma arquitetura tradicional para soluções de BI. Segundo esta arquitetura, temos um conjunto de bases de dados típicas que armazenam informações pertinentes à área de negócio da organização. Essas fontes de dados são integradas a partir da construção de um DW, que consolida os dados que antes não possuíam nenhuma integração e mediante a existência desta base de dados integrada podemos ter várias aplicações que sirvam a propósito de uma solução de BI. Figura 2.1: Arquitetura tradicional de BI [DAYAL et al., 2009]. 2.2 DATA WAREHOUSE Segundo [INMON, 1997] a definição de DW é: uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada, variante no tempo, e não volátil, que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão.

14 13 Orientado por assunto: Os dados não estão mais organizados de acordo com as regras de negócios dos sistemas, mas sim de acordo com as áreas de interesse da organização. Por exemplo: vendas de produtos a diferentes tipos de clientes, atendimentos e diagnósticos de pacientes, rendimento de estudantes, produção científica de professores e grupos de pesquisa, índices de aprovação e reprovação. Integrado: Diferentes nomenclaturas, formatos e estruturas das fontes de dados precisam ser agrupados em um único esquema para prover uma visão unificada e consistente da informação. Por exemplo, um sistema pode tratar o gênero das pessoas como masculino e feminino, outro como m e f. Ao serem passados para a base do DW estes dados deverão ser unificados para um único esquema de apresentação. Variante no tempo: Ao contrário dos sistemas transacionais os dados em um DW não sofrem constantes atualizações, eles são armazenados periodicamente o que permite que os mesmos possam ser analisados historicamente. Não volátil: Os dados de um DW em geral não são modificados como em sistemas transacionais (exceto para correções), mas somente carregados e acessados para leituras, com atualizações apenas periódicas. Nos sistemas transacionais busca-se otimizar ao máximo a performance de acesso às transações, já em um DW o que se prioriza é a qualidade da informação em tempo hábil. O DW torna-se então o ponto central da arquitetura proposta para uma solução de suporte a tomada de decisões na medida em que consolida as informações necessárias para o processo de tomada de decisões através de um alicerce sólido de integração de dados corporativos e históricos para a realização de análises gerenciais. [INMON; HACKATHORN, 1997] Para construí-lo é necessário combinar as necessidades de informações de uma comunidade de usuários com os dados que realmente estão disponíveis. [KIMBALL, 2002] 2.3 DATA WAREHOUSING Data Warehousing é um conjunto de tecnologias de suporte a decisão destinas a possibilitar que as pessoas que trabalhem a partir de informações (gerentes, analistas, executivos) possam tomar melhores decisões mais rapidamente. [DAYAL; CHAUDHURI, 1997] O Data Warehousing possibilita então a integração das fontes de dados transacionais na construção do DW que pode ser usado ou não com o objetivo final de suportar analíses gerenciais,

15 14 o que amplia o escopo do Data Warehousing chegando no nível do conceito de BI. O Data Warehousing é um processo íntriseco na construção de soluções de BI pois oferece o suporte necessário às ferramentas que serão utilizadas para a análise dos dados, como o On-Line Analytical Processing (OLAP) e o Data Mining. A figura abaixo, mostra uma arquitetura genérica de Data Warehousing. Pode-se observar como esta arquitetura é similar a arquitetura tradicional para soluções de BI e que o processo de Data Warehousing oferece o suporte necessário para diferentes "ferramentas"de análises gerenciais. Figura 2.2: Arquitetura genérica de Data Warehousing [DAYAL; CHAUDHURI, 1997].

16 15 3 METODOLOGIAS ÁGEIS As metodologias ágeis surgem como uma respota às crescentes pressões por inovação em prazos cada vez mais reduzidos, às necessidades de constantes mudanças de requisitos e ao mau desempenho de grande parte dos projetos de desenvolvimento de software. Por conta desses fatores houve um movimento na comunidade de desenvolvimento de software, que deu origem aos Métodos Ágeis. Posteriormente, o conceito chave deste movimento evoluiu, de uma abordagem técnica para o âmbito gerencial, criando um novo enfoque de gerenciamento de projetos que pode ser denominado de Gerenciamento Ágil de Projetos. [DIAS, 2005] Os Métodos Ágeis de Desenvolvimento de Software surgiram então como uma reação aos métodos clássicos de desenvolvimento e do reconhecimento da necessidade premenente de se criar uma alternativa a estes "processos pesados", caracterizados pelo foco excessivo na criação de uma documentação completa à respeito do produto a ser desenvolvido. [MANIFESTO..., 2001] Muitos especialistas criaram métodos próprios para se adaptar às constantes mudanças exigidas pelo mercado e às indefinições de requisitos iniciais dos projetos. A familia dos Métodos Ágeis de Desenvolvimento de Software tem origem no agrupamento de todos estes métodos, como por exemplo o SCRUM, o XP e o FDD. [DIAS, 2005] 3.1 MANIFESTO ÁGIL No ano de 2001 dezessete (17) especialistas em processos de desenvolvimento de software representando as metodologias Scrum, Extreme Programming (XP) e outros, estabeleceram princípios comuns compartilhados por todos esses métodos. Foi então constituido o Manifesto Ágil. O termo Metodologias Ágeis torna-se então popular através do estabelecimento do manifesto. [MANIFESTO..., 2001] Os conceitos chave do Manifesto Ágil são: Indivíduos e interações sobre processos e ferramentas; Software executável sobre documentação;

17 16 Colaboração do cliente sobre negociação de contratos; Respostas rápidas a mudanças sobre seguir planos. Traçando um comparativo com os chamados Métodos Clássicos de Desenvolvimento de software, podemos observer que os Métodos Àgeis priorizam os itens situados à esquerda na declarão deste manifesto. Isto não significa que os itens a direita sejam desprezados. A grande diferença é quando ao foco e a importância que estes itens recebem em contraposição aos Métodos Clássicos de Desenvolvimento de Software. 3.2 SCRUM Scrum é uma framework ágil para gestão e planejamento de projetos de desenvolvimento de software. [SCHWABER, 2004] Foi desenvolvido por Ken Schwaber e Mike Beedle na década de 1990, baseando-se em experiências no desenvolvimento de sistemas e processos, a partir do reconhecimento de que o desenvolvimento de software é muito complexo para ser planejado corretamente desde o início. Segundo [SCWABER; BEEDLE, 2002], o Scrum não define o que fazer em toda circunstância. Ele é usado em projetos nos quais não é possível prever tudo o que irá ocorrer e oferece um framework e um conjunto de práticas que torna tudo visível. Isso permite à equipe saber exatamente o que está acontecendo ao longo do projeto. Por ser um framework, irá servir como um guia de boas práticas para atingir o sucesso. Entretanto, as decisões de quando e como usá-lo, quais táticas e estratégias seguir para obter produtividade e realizar as entregas ficam por conta de quem estiver o aplicando. O conhecimento das suas práticas permite a aplicação destas de forma variada e este é um dos aspectos positivos do Scrum, a adaptabilidade. [PORTELA, 2009] O Scrum destaca-se dos demais métodos ágeis pela maior ênfase dada ao gerenciamento do projeto [UDO; KOPPENSTEINER, 2003] e reúne atividades de monitoramento e feedback, em geral, reuniões rápidas e diárias com toda a equipe, visando a identificação e correção de quaisquer deficiências e/ou impedimentos no processo de desenvolvimento.[cal, 2009] O método baseia-se ainda, em princípios como: equipes pequenas de no máximo 7 pessoas; com requisitos que são pouco estáveis ou desconhecidos; com ciclos curtos em que divide o desenvolvimento em intervalos de tempos de no máximo 30 dias, também chamados de sprints. [CAL, 2009]

18 CICLO DE VIDA O ciclo de vida do Scrum é baseado em três fases principais, divididas em sub-fases: préplanejamento (pre-game phase), desenvolvimento (game phase) e pós-planejamento (post-game phase). [SCWABER; BEEDLE, 2002] Pré-Planejamento: Nesta fase é definida a visão do projeto e as expectativas dos stakeholders. Além disso devem ser garantidos o financiamento/orçamento para a realização do projeto. Realiza-se também a identificação dos requisitos do produto e sua priorização para que o trabalho da equipe possa ser planejado. Os riscos do projeto devem ser levantados e identificados para que as acções necessárias possam ser registradas. Desenvolvimento: Nesta fase são executadas atividades de refinamento de requisitos, análise, projeto, desenvolvimento e testes, devendo resultar em um incremento funcional do produto que está sendo desenvolvido. Pós-Planejamento: Esta é a fase de finalização do ciclo de desenvolvimento. O ciclo é avaliado e é realizada a liberação do incremento de produto ao cliente. É realizado um processo de reflexão sobre as práticas empregadas, os indicadores finais e o aprendizado geral da equipe. A figura abaixo, mostra como funciona o ciclo completo do Scrum. Figura 3.1: Ciclo do Scrum [PORTELA, 2009]. Este ciclo tem o seu progresso baseado em uma série de iterações bem definidas, cada uma com duração de 2 a 4 semanas, chamadas Sprints. Antes de cada Sprint, realiza-se uma Reunião de Planejamento (Sprint Planning Meeting) onde o time (Equipe) de desenvolvedores entra em

19 18 contato com o representante do cliente (Product Owner) para priorizar o trabalho que precisa ser feito (itens do Product Backlog), selecionar e estimar as tarefas que o time pode realizar dentro da Sprint (construindo assim o Sprint Backlog). A próxima fase é a Execução da Sprint onde o time controla o andamento do desenvolvimento realizando Reuniões Diárias (Daily Meeting), não mais que 15 minutos de duração onde todos os participantes devem estar prioritariamente de pé, e observando o seu progresso usando um gráfico chamado Sprint Burndown. Ao final de cada Sprint, é feita uma revisão no produto entregue para verificar se tudo realmente foi implementado. Ao final da Sprint, deve-se realizar uma Reunião de Revisão (Sprint Review), onde o time demonstra o produto gerado ao Product Owner e este valida se o objetivo foi atingido. Logo em seguida, realiza-se a Reunião de Retrospectiva (Sprint Retrospective), uma reunião de lições aprendidas, com a finalidade de melhorar o processo, ou o time e/ou produto para a próxima Sprint. [PORTELA, 2009] ARTEFATOS Segundo [SCHWABER, 2004] (2004), o Scrum introduz os seguintes artefatos principais usados ao longo do seu fluxo de desenvolvimento: Product Backlog, Sprint Backlog e incremento de funcionalidade do produto. [CAL, 2009] Product Backlog: Contém uma lista de itens priorizados que incluem os requisitos funcionais e não funcionais do sistema/produto que está sendo desenvolvido no projeto. O Product Owner é o responsável pelos conteúdos e priorização do Product Backlog que é usado no plano de projeto apenas como uma estimativa inicial dos requisitos. O Product Backlog nunca está completo e evolui de acordo com a evolução do produto e do ambiente ao qual está inserido. O gerenciamento constante das mudanças serve para identificar o que o sistema/produto precisa para ficar apropriado, competitivo e usável; Sprint Backlog: Corresponde à lista de tarefas que o time do projeto define para implementar na sprint os requisitos selecionados do Product Backlog. Apenas o time pode mudar o Sprint Backlog que representa o planejamento real do time para a sprint; Incremento de Funcionalidade: No Scrum o time deverá entregar incrementos de funcionalidade a cada sprint. Os incrementos de funcionalidade consistem de códigos testa-

20 19 dos, bem estruturados e bem escritos, que são executáveis acompanhados da documentação necessária para a sua operação PAPÉIS [SCHWABER, 2004] define que as atividades no framework Scrum são realizadas por três pápeis: Product Owner, Scrum Master e Time. [CAVALCANTI, 2009] [CAL, 2009] Product Owner:Define as funcionalidades do produto, os itens do Product Backlog, o valor de negócio para cada item do Backlog, prioriza tais itens, aceita ou rejeita o resultado do trabalho. Pode ser o cliente, uma pessoa que represente o cliente, alguém de marketing e que deve estar disponível durante todo o projeto; Scrum Master: Assegura que as práticas do Scrum estão sendo executadas, remove os impedimentos levantados pelo time, protege o time de interferências externas, garante a colaboração entre os diversos papéis e funções. É aconselhável que o Scrum Master não assuma papel ou atividades do time, para evitar a falta de tempo para exercer suas responsabilidades, prejudicando assim o processo; Time: Estima e desenvolve as funcionalidades do produto; define como transformar o Product Backlog em incremento de funcionalidades numa iteração gerenciando seu próprio trabalho, sendo responsáveis coletivamente pelo sucesso da iteração e, conseqüentemente, pelo projeto como um todo MEDIÇÃO DE PROGRESSO No Scrum, o monitoramento do progresso do projeto é realizado por meio de dois gráficos principais: Consumo do Produto e Consumo da Sprint. Estes gráficos mostram ao longo do tempo a quantidade de trabalho que ainda resta ser feito, sendo um excelente mecanismo para visualizar a correlação entre a quantidade de trabalho que falta ser feita (em qualquer ponto) e o progresso do time do projeto em reduzir este trabalho. [COHN, 2005] [CAVALCANTI, 2009] Product Burndown:Representa o quanto de Story Points foram entregues do produto em cada Sprint. A Story Points pode ser considerada como uma unidade de tamanho relativo utilizado na estimativa de requisitos como uma alternativa à unidade de tempo. Points é uma medida de complexidade a/ou tamanho de um requisito.

21 20 São chamados Story Points, pois são muito utilizados em conjunto com o termo User Story, termo este muito utilizado em metodologias ágeis para as especificações de requisitos; Figura 3.2: Exemplo de Burndown do Produto exibindo o consumo de story points de cada Sprint [CAVALCANTI, 2009]. Sprint Backlog: Representa a quantidade de horas restante da Sprint, respectivamente, na linha do tempo como um todo. Figura 3.3: Exemplo de Burndown da Sprint exibindo o consumo de horas das tarefas durante a Sprint [CAVALCANTI, 2009]. 3.3 FDD O FDD foi criado por Peter Coad e Jeff DeLuca no ano de 1999 a partir do quase fracasso de um projeto para o desenvolvimento de um software para um grande banco asiático, United Overseas Bank, em Singapura. É considerado como uma metodologia ágil equilibrada ou o ponto de equilibrio ágil em comparação com outras metodologias classificadas como radicais como por exemplo o XP.

22 21 FDD se baseia em processos bem definidos que podem ser repetidos. Além disso, sua abordagem é concentrada nas fases de projeto e construção tendo uma alta ênfase na modelagem do sistema em um ciclo de vida iterativo com algumas atividades de gerenciamento de projetos. [UDO; KOPPENSTEINER, 2003] Um dos conceitos básicos utilizados em FDD é o conceito de Features (funcionalidades). Features podem ser consideradas como expressões de granulares que representam algum tipo de valor para o cliente. De um modo geral, features podem ser representadas a partir do seguinte template: <ação><resultado><objeto>. A granularidade de uma feature não pode ultrapassar o tamanho definido para as iterações. Se por exemplo tivermos iterações de 2 semanas, nenhuma das features poderá ter tamanho maior que 2 semanas. Caso isto aconteça ela deverá ser quebrada em mais features CICLO DE VIDA O processo de desenvolvimento de software baseado no FDD possui as seguintes etapas: Desenvolver um modelo abrangente, construir a lista de features, planejar por features, detalhar por feature e construir por feature. [FDD..., 2010] DMA (Desenvolver um Modelo Abrangente) - Análise Orientada por Objetos: Esta etapa é realizada pelos membros do domínio e por desenvolvedores com a orientação de um modelador de objetos experientes realizando o papel de arquiteto-líder. O DMA é uma atividade inicial que abrange todo o projeto e portanto será realizada uma única vez no projeto. É realizado um estudo dirigido sobre o escopo do sistema e seu contexto além de estudos detalhados sobre o domínio de negócio para cada área a ser modelada. O objetivo geral é a elaboração de um modelo abrangente do sistema. Isto é realizado por sessões de modelagem em grupo realizadas após a realização das sessões de estudo. Os grupos definidos fazem a modelagem de partes do dominio e submetem sua proposta de modelagem a uma avaliação do grupo como um todo. Deste modo o modelo abrangente é construído iterativamente pela integração dos modelos criados pelos grupos de modelagem. Esse modelo abrangente será iterativamente atualizado em seu conteúdo pelo processo n o 4 Detalhar por Funcionalidade ; CLF (Construir a Lista de Funcionalidades) - Decomposição Funciona: Assim como o DMA o CLF é uma atividade inicial que abrange todo o projeto e só será realizado

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