Medición de la productividad de proyectos de Software desarrollados en dos empresas locales



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ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL

Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación

“Medición de la productividad de proyectos de Software desarrollados en dos empresas locales.”

Informe de proyecto de graduación

Previo a la obtención del Título de:

INGENIERO EN COMPUTACIÓN ESPECIALIZACIÓN SISTEMAS MULTIMEDIA

Presentado por:

LOHANA MARIELLA LEMA MORETA

MANUEL ERNESTO OLVERA ALEJANDRO

Guayaquil – Ecuador

2010

AGRADECIMIENTO

A Dios,

a nuestros queridos y compresivos padres,

a nuestros abuelos y demás familiares por su apoyo,

a nuestra directora de tesis Ingeniera Mónica Villavicencio por su ardua labor como docente, directora de tesis y profesional; sus enseñanzas son invalorables,

a todos los docentes que aportaron con su conocimiento a lo largo de nuestra formación profesional.

DEDICATORIA

A nuestros padres:

Sr. Wilson Lema B. y Sra. Mariella Moreta M.

Sr. Manuel Olvera S y Sra. Mónica Alejandro,

y hermanos:

Wilson Lema Moreta y Penélope Lema Moreta

Joice Olvera Alejandro.

TRIBUNAL DE GRADO

Ing. Jorge Aragundi

PRESIDENTE

Msc. Mónica Villavicencio Cabezas

DIRECTORA DE PROYECTO DE GRADUACIÓN

Ing. Verónica Macías

Miembro Principal

Msc. Fabricio Echeverría

Miembro Principal




DECLARACION EXPRESA

"La responsabilidad del contenido de esta Proyecto de Grado, me corresponde exclusivamente; y el patrimonio intelectual de la misma a la Escuela Superior Politécnica del Litoral".


Lohana Mariella Lema Moreta. Manuel Ernesto Olvera Alejandro.



RESÚMEN

El problema a estudiar en este proyecto de graduación consiste medir la productividad y la eficiencia en ambientes de desarrollo de software, aprovechando el énfasis que las empresas ecuatorianas desean poner en aumentar su eficiencia, reducir costos y sobretodo estimar el tiempo y recursos que deberán asignar a sus proyectos. Este estudio se realizó en dos empresas desarrolladoras de software en Guayaquil, de las cuales extrajimos información de sus proyectos y de los ambientes en que estos se generaban, siendo éstos la base fundamental para medir la productividad en la generación de productos de software. Para lograr lo mencionado, realizamos una capacitación sobre un método de estimación como medida de productividad en un ambiente de desarrollo de Software, posteriormente definimos la productividad como una comparación entre el esfuerzo actual y el esfuerzo estimado por el modelo escogido, finalizando con un análisis de los resultados obtenidos, los cuales demostrarán la aplicabilidad del uso del modelo COCOMO II.

Este estudio analiza de forma real y metódica la productividad en las empresas participantes. La metodología consideró el análisis de los modelos de estimación de esfuerzo que fueron aplicados en 2 casos de estudio.

Este trabajo se sustenta en la tesis doctoral realizada por la PhD. Lotte de Rore en KULEUVEN -Katholieke Universiteit Leuven de Bélgica, quien emitió criterios sobre los resultados obtenidos en Ecuador y obtuvo el cálculo de la productividad empleando los valores ajustados del modelo COCOMO II basado en 22 proyectos analizados de KBC Bank.


ÍNDICE GENERAL


ÍNDICE GENERAL 9

ABREVIATURAS Y SIGLAS 10

ÍNDICE DE TABLAS 13

ÍNDICE DE FÓRMULAS 14

ÍNDICE DE FIGURAS 15

INTRODUCCIÓN 16

CAPÍTULO 1 18

1.Panorama General del Proyecto 18

1.1Contexto y definición del problema. 18

1.2Medición y mejora de la productividad del desarrollo del software. 19

1.3Estructura del proyecto. 22

1.4COCOMO II (Constructive Cost Model) 23

1.4.1El modelo 25

1.4.2COCOMO II como medida de la productividad. 30

1.4.3COCOMO II como medida de la productividad. 32

1.4.4Reportar multiplicadores de esfuerzo. 34

1.4.6Evaluación del modelo COCOMO II 37

CAPÍTULO 2 39

2.Medición de productividad: Casos de estudio 39

2.1Escogiendo el método de medición. 39

2.2Preparando el ambiente de medición. 41

2.2.2Factores críticos 43

2.2.3Factores de Escala y Multiplicadores de Esfuerzo. 45

2.2.4Líneas de código 46

2.2.4.1Resolución de paradojas resultantes de la utilización de diferentes lenguajes de programación. 47

2.2.3.2 Resolución de paradojas resultantes de las líneas de código nuevas frente a las líneas de código modificadas 47

2.2.3.3 Resolución de paradojas resultantes de entregas múltiples de la misma pieza de código 48

2.2.3.4 Resolución de paradojas resultantes de diferentes estilos de programación 49

2.2.3.5 Resolución de paradojas resultantes de la reutilización de código frente a nuevo código 50

2.3Resultados de la Medición. 54

2.3.1Calibración inicial del método. 54

2.3.1.1Pre-prueba. 55

2.3.1.2 Lecciones aprendidas de la pre-prueba y resultados del estudio. 56

2.3.2Caso de estudio 1: 59

2.3.2.1Primeros resultados de la medición. 59

2.3.2.2Deduciendo áreas de mejora: resultados de la medición de multiplicadores. 61

2.3.2.2.1Experiencia en el lenguaje y herramientas, LTEX 62

2.3.2.2.2Experiencia en la Plataforma, PLEX 63

2.3.2.2.3Tamaño de la Base de Datos, DATA 63

2.3.2.2.4Requerimiento de fiabilidad de software, RELY 65

2.3.2.2.5Complejidad del producto, CPLX 66

2.3.2.2.6Desarrollo para reusabilidad, RUSE 67

2.3.2.2.7Documentación en el ciclo de vida, DOCU 68

2.3.2.2.8Experiencia en la aplicación, APEX 68

2.3.2.2.9Uso de las herramientas de software, TOOL 69

2.3.3Caso de estudio 2: 69

2.3.3.1Primeros resultados de la medición. 69

2.3.3.1.1Experiencia en el lenguaje y herramientas, LTEX 71

2.3.3.1.2Experiencia en la plataforma, PLEX 72

2.3.3.1.3Tamaño de la base de datos, DATA 72

2.3.3.1.5Requerimiento de fiabilidad de software, RELY 74

2.3.3.1.6Complejidad del Producto, CPLX 74

2.3.3.1.7Desarrollo para reusabilidad, RUSE 74

2.3.3.1.8Documentación en el ciclo de vida, DOCU 75

2.3.3.1.10Experiencia en la aplicación, APEX 76

2.3.3.1.11Uso de las herramientas de software, TOOL 76

2.3.4Reportes usables para el futuro 76

2.3.4.1Influencia de los Multiplicadores de Esfuerzo. 77

2.3.4.2Frecuencia de los Manejadores de Costo. 77

2.3.4.4Otros 79

CAPITULO 3 80

3.Reflexiones acerca del Proyecto 80

3.1Puntos importantes y límites de COCOMO II 80

3.2Parámetros de impacto en la productividad 81

3.3Reusar para mejorar la productividad 82

CONCLUSIONES 84

RECOMENDACIONES 88

APENDICES 91

Apéndice A: Pre-Test 92

A1: Documento Final de Inducción 92

A2: Encuesta Realizada a los Participantes 110

A3: Resultados de la Encuesta. 114

A4: Datos Tomados. 115

A8: Cálculos y Resultados 116

Apéndice B: Análisis Final 118

B1: Datos Tomados. 118

B2: Cálculos y Resultados. 118

Bibliografía 121




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