Facultad de Informática y Estadística Universidad de Sevilla Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Ayuda en la toma de decisiones G ESTIÓN.

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1 Facultad de Informática y Estadística Universidad de Sevilla Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Ayuda en la toma de decisiones G ESTIÓN DE P ROYECTOS DE D ESARROLLO DE S OFTWARE

2 G ESTIÓN DE PDS Aplicación en la formación 0. Introducción y Objetivos 0.1. Introducción 0.2. Técnicas para la Ayuda a la Gestión de PDS 0.3. Objetivos 0.4. Estructura 1. Conceptos Básicos 2. Análisis de una Base Histórica 3. Simulación Dinámica 4.Conclusiones  Diapositiva 2 de 29

3 Diapositiva 3 de 29 Gestión de PDS. 0. Introducción y Objetivos  Hay tres factores primordiales en un Proyecto de Desarrollo de Software: el coste, el tiempo y la calidad del producto obtenido. 0.1. Introducción Propósito: -Coste -Tiempo +Calidad  El propósito de todo gestor de proyectos será siempre minimizar el coste, minimizar el tiempo y maximizar la calidad.

4 0. Introducción y Objetivos 0.2. Técnicas para la Ayuda a la Gestión de PDS: 1. La propia Experiencia del Gestor..Diapositiva 4 de 29 Gestión de PDS.  Demasiado Subjetiva.  Lo que es bueno para un cierto proyecto en un entorno, no tiene por qué ser bueno para otro binomio de proyecto-entorno distinto. 2. La Analogía.  Consiste en la comparación con otros proyectos de similares características.  Si es utilizado dentro de un mismo entorno, suele ser bastante acertado,  Es un método impreciso y además no se consiguen resultados demasiado profundos.

5 0. Introducción y Objetivos 0.2. Técnicas para la Ayuda a la Gestión de PDS: 3. Modelos Matemáticos Estáticos. (Putnam, COCOMO...).Diapositiva 5 de 29 Gestión de PDS.  Modelos estáticos con coeficientes empíricos:  Aproximación demasiado simple.  No tiene en cuenta la evolución de las distintas variables en el tiempo. 4. Simulación Dinámica.  Aproximación matemática dinámica, con realimentación de variables, que sopesa las variaciones de éstas en el tiempo.  Más complejos y acertados.  El éxito de la Simulación Dinámica, depende de lo acertado que sea el modelo definido.

6 0. Introducción y Objetivos 0.3. Objetivos:  Profundizar en la problemática de la gestión.Diapositiva 6 de 29 Gestión de PDS.  Obtener resultados concretos y tangibles en forma de reglas de gestión.  Comprobar la validez de los métodos de ayuda a la gestión.  Para ello, hemos realizado lo siguiente:  Un estudio en profundidad de una Base Histórica de PDS. (Analogía y experiencia).  Una simulación dinámica, aplicada sobre un modelo dinámico.

7 G ESTIÓN DE PDS 0. Introducción y Objetivos 1. Conceptos Básicos 1.1. La Problemática de la Gestión 1.2. La Calidad del Software 1.3. Las Métricas 2. Análisis de una Base Histórica 3. Simulación Dinámica 4.Conclusiones .Diapositiva 7 de 29

8 1. Conceptos Básicos.Diapositiva 8 de 29 PRESSMAN: “Concordancia con los requisitos funcionales y de rendimiento explícitamente establecidos, con los estándares de desarrollo explícitamente documentados, y con las características implícitas que se espera de todo software desarrollado profesionalmente” Gestión de PDS. 1.1. La Problemática de la Gestión de PDS:  Se fundamenta en la elección de las decisiones que se han de tomar, en el transcurso de un proyecto, para dirigir, en lo posible, los resultados finales hacia condiciones óptimas de coste, tiempo y calidad. 1.2. Calidad del Software:  La Calidad se paga siempre, y cuanto más tarde, más cara.

9 1. Conceptos Básicos.Diapositiva 9 de 29 Gestión de PDS. 1.3. Las Métricas:  El IEEE define Métrica como: “una medida cuantitativa del grado en que un sistema, componente o proceso posee un atributo dado”. Todos los conceptos y parámetros que intervienen en un PDS pueden ser representados y evaluados por una determinada métrica. Decisiones Características del Entorno Proyecto Resultados Métricas

10 G ESTIÓN DE PDS 0. Introducción y Objetivos 1. Conceptos Básicos 2. Análisis de una Base Histórica 2.1. B.D.H 2.2. Nuestro caso particular 2.3. Modo de Operación 2.4. Ejemplo 3. Simulación Dinámica Conclusiones .Diapositiva 10 de 29

11 2. Análisis de una Base Histórica de PDS 2.1. B.D.H: Diapositiva 11 de 29 Gestión de PDS. BaseHistórica de PDS Reglas de Gestión Análisis Almacena una serie de métricas de distintos proyectos software realizados.  Su análisis estadístico permite deducir las relaciones causales existentes entre las distintas métricas.  De esta manera, se pueden extraer un conjunto de normas, (útiles para nuestra empresa y equipo en concreto), que nos ayuden en la gestión de proyectos. 

12 2. Análisis de una Base Histórica de PDS 2.2. Nuestro Caso: 15 métricas de 191 proyectos:.Diapositiva 12 de 29 Gestión de PDS.

13 .Diapositiva 13 de 29 Gestión de PDS. 2.3. Modo de Operación:  Baremar las métricas. (% Técnicos Expertos: 0.3-04  Bajo; 0.4-.07  Medio; 0.7-1  Alto) 2. Análisis de una Base Histórica de PDS  Para el coste, tiempo y calidad: Enfrentar las distintas métricas mediante un análisis estadístico para extraer posibles relaciones causales.  Obtener un conjunto de Reglas de Gestión A partir de dichas relaciones de causa  efecto.

14 .Diapositiva 14 de 29 Gestión de PDS. 2.4. Ejemplo: 2. Análisis de una Base Histórica de PDS  Coste frente al porcentaje de Técnicos Expertos: Baremamos el porcentaje de Técnicos Expertos y la desviación de coste.  Agrupamos los proyectos según estos dos atributos y calculamos los porcentajes, obteniendo las siguientes tablas: 

15 .Diapositiva 15 de 29 Gestión de PDS. 2.4. Ejemplo: 2. Análisis de una Base Histórica de PDS Relación causal: %Técnicos Expertos  - Desviación Coste Regla de Gestión: Para obtener productos buenos en calidad, en coste y en tiempo, el % de técnicos expertos debe estar por encima del 70%. Lo más barato es utilizar una proporción alta de técnicos expertos. A partir de dichas tablas, se obtienen las siguientes gráficas: 

16 G ESTIÓN DE PDS  0. Introducción y Objetivos 1. Conceptos Básicos 2. Análisis de una Base Histórica 3. Simulación Dinámica 3.1. Introducción 3.2. Elección de las Métricas 3.3. Modo de Operación 3.4. Ejemplo Conclusiones.Diapositiva 16 de 29

17 3. Simulación Dinámica de PDS 3.1. Introducción: Diapositiva 17 de 29 Gestión de PDS.  Simulador Dinámico: Vensim® DSS32 v.1.62-3, de la empresa Ventana Systems, INC   Modelo Dinámico: Basado en el modelo de Abdel Hamid/Madnick, y adaptado al entorno de simulación Vensim   Datos: Reales, correspondientes a dos proyectos, P1 y P2. 

18 3. Simulación Dinámica de PDS 3.1. Introducción: Diapositiva 18 de 29 Gestión de PDS.  Nuestro Sistema: Se corresponde con: 

19 3. Simulación Dinámica de PDS 3.2. Elección de las Métricas: Diapositiva 19 de 29 Gestión de PDS.  No estudiaremos todas las métricas.  Debemos elegir las Métricas de Entrada sobre las que actuaremos Serán aquellas que podamos cambiar.   Debemos elegir las Métricas de Salida sobre las que mediremos nuestros resultados Deben ser representativas de los atributos que nos interesan. 

20 3. Simulación Dinámica de PDS 3.3. Modo de Operación: Diapositiva 20 de 29 Gestión de PDS.  Simular con los datos originales y evaluar sus resultados.  Para cada variable, estudiar y simular su funcionamiento con distintos valores.  Obtener conclusiones de dicha evaluación. Deducir el comportamiento del proyecto, en tiempo, coste y calidad, en función de las variables de entrada al sistema.  Resumir un conjunto de políticas de gestión para las cuales, el proyecto consiga mejores resultados.  Comprobar en el simulador las ventajas de esas políticas.

21 3. Simulación Dinámica de PDS Diapositiva 21 de 21 Gestión de PDS.

22 PDS Plazo Fijo y Contratación rápida PDS Plazo FijoPDS Contratación rápida Evolución de las variables principales tarea/(tecnicos*dia)1.5 errores/tarea 650tarea 2,000tecnicos*dia 450dia 0tarea/(tecnicos*dia) 0errores/tarea 0tarea 1,000tecnicos*dia 0dia 0 50100150200250300350 Días Productividadtarea/(tecnicos*dia) Calidaderrores/tarea Tareas desarrolladastarea Costetecnicos*dia Duración del proyectodia PDS Normal P O L Í T I C A S DE G E S T I Ó N Evolución de las variables principales 1.5tarea/(tecnicos*dia) 1.5errores/tarea 650tarea 2,000tecnicos*dia 450dia 0tarea/(tecnicos*dia) 0errores/tarea 0tarea 1,000tecnicos*dia 0dia 0 50100150200250300350 Días Productividadtarea/(tecnicos*dia) Calidaderrores/tarea Tareas desarrolladastarea Costetecnicos*dia Duración del proyectodia Diapositiva 22 de 29

23 G ESTIÓN DE PDS  0. Introducción y Objetivos 1. Conceptos Básicos 2. Análisis de una Base Histórica 3. Simulación Dinámica 4. Conclusiones.Diapositiva 23 de 29

24 Conclusiones Diapositiva 24 de 29 Gestión de PDS.  En lo referente a la obtención de Reglas de Gestión: Hemos podido extraer una cantidad considerable de información, en forma de reglas generales y políticas de gestión para PDS.   El método basado en una Base Histórica de PDS: Resultados muy positivos, pero de poco nivel: Reglas de Gestión Generales para futuros proyectos.  Es bastante impreciso y no cuantifica.  Cada proyecto tiene características propias diferentes a los anteriores. 

25 Conclusiones.Diapositiva 25 de 29 Gestión de PDS.  El método basado en la Simulación Dinámica: Resultados muy positivos y concretos, válidos para proyectos determinados.  Sí cuantifica.  Modificando una serie de variables del modelo, podemos averiguar su influencia sobre el devenir del proyecto. Esto nos permite realizar experimentos simulados con distintos valores de políticas de gestión hasta que encontremos una que satisfaga nuestros objetivo.  Su éxito depende de:  Lo acertado que sea el Modelo Dinámico  La correcta elección y cuantificación de las métricas. 

26 Conclusiones Diapositiva 26 de 29 Gestión de PDS.  Por todo ello, llegamos a las siguientes Conclusiones: En la gestión de PDS, conviene aplicar alguna técnica o metodología para definir reglas y políticas de gestión. No se debe dejar esta tarea solamente en manos de la propia experiencia, limitada y sujeta a una fuerte subjetividad.  Dentro de dichas técnicas, destaca la Simulación de Sistemas Dinámicos, ya que permite simular cada uno de los proyectos que nos interese. Esta técnica, además, va a tener en cuenta las peculiaridades propias de cada proyecto y entorno.  En lo tocante a la Simulación de Sistemas Dinámicos, la cuestión más importante, piedra angular de esta técnica, es el Modelo Dinámico de PDS. Si disponemos de un modelo lo suficientemente acertado, esta metodología será sumamente efectiva. 

27 Conclusiones Diapositiva 27 de 29 Gestión de PDS.  Utilizando un entorno de simulación potente, es posible desarrollar simuladores para la formación de personal novel  Un simuladore de PDS permite realizar: ¿Qué ocurrirá si...? ¿Qué hubiese ocurrido si...? * Análisis a priori * Análisis post-mortem

28 Ampliaciones Diapositiva 28 de 29 Gestión de PDS.  Ampliar el simulador de PDS para: Trabajar en un entorno multiproyecto en el que los recursos son compartidos Monitorización y seguimiento de proyectos

29 Aplicación en la formación: Experimentar los efectos de la toma de decisiones Diapositiva 29 de 29 Gestión de PDS.  Trabajos individuales o en grupo  Creación de diferentes escenarios  Analizar las consecuencias de la toma de decisiones  Los alumnos mejoran: –Capacidad de comunicación y de trabajo en equipo –Su conocimiento –Pensamiento crítico –Capacidad de análisis