EstimaSys – Uma Ferramenta para Geração de Bases de
Estimativas
Isadora P. Paranhos, Gleison Santos
Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO)
Av. Pasteur, 456 – Urca – Rio de Janeiro – RJ- Brasil {isadora.paranhos,gleison.santos}@uniriotec.br
Abstract. Estimating project duration is not an easy task because of wrong data manipulation, lack of adequate data, lack of knowledge, time or interest of the professionals. Due to that, project managers may use estimative data very different from reality. This paper presents EstimaSys, a tool to create estimative bases. EstimaSys is based on size and effort estimation, productivity concept, estimative based on specialists opinion and PERT analysis. EstimaSys also supports estimative simulation that can be used in future projects.
Resumo. Estimar a duração de projetos é uma tarefa difícil para as organizações devido a fatores como manuseio errado ou falta dos dados históricos dos projetos, falta de conhecimento dos profissionais, e até mesmo falta de interesse ou tempo. Assim, muitas vezes, ao planejar um projeto, o gerente utiliza estimativas discrepantes da realidade. Visando a uma solução para esse problema, este artigo apresenta a EstimaSys, uma ferramenta para gerar bases de estimativas baseada em estimativas de tamanho e esforço, conceitos de produtividade, julgamento do especialista e aplicação da análise PERT. A ferramenta também apoia a simulação de estimativas que podem ser utilizadas em projetos futuros da organização.
1. Introdução
Com o fluxo de trabalho cada vez maior nas organizações, controlar o tempo e o esforço gastos pelos funcionários em cada uma de suas atividades em um projeto não é uma tarefa trivial. Por isso, nem sempre estimar a duração das atividades de um projeto ou o projeto em sua totalidade é executada da maneira correta ou ainda com os resultados esperados pelos gerentes de projeto [Ross 2004]. A existência de uma base histórica de estimativa e uma ferramenta que possa gerá-la pode facilitar a estimativa de esforço de um projeto [Arantes et al. 2006] [Softex 2013], melhorar a alocação de tempo nas atividades e ainda melhorar o desempenho geral das organizações baseando-se no esforço gerado em projetos anteriores [Valente e Falbo 2002].
Visando solucionar esse problema, esse artigo propõe uma ferramenta para criar bases de estimativas que podem auxiliar os gerentes de projeto a estimarem o esforço gasto em cada atividade no desenvolvimento de um próximo projeto. A ferramenta EstimaSys possibilita o cadastro dos processos da organização, em seguida, para cada projeto da organização, possibilita o cadastro da quantidade de horas gastas em cada atividade. A partir dessas informações, permite a criação de uma base de estimativas relacionada ao esforço gasto em cada atividade dos processos considerados, que podem, então, ser utilizada para estimar os próximos projetos.
Além dessa introdução, é apresentada a fundamentação teórica e os conceitos importantes sobre bases de estimativas na seção 2, a apresentação da ferramenta criada na seção 3 e as conclusões na seção 4.
2. Estimando um Processo de Software
O gerenciamento de projetos possui várias etapas a serem seguidas como: medição, estimativas, análise de erros, programação das atividades, dentre outras. Uma das principais atividades do processo de gerenciamento de um projeto durante a etapa de planejamento é a referente à estimativa do projeto, considerando o esforço, tempo e custos exigidos para o condução do projeto [Pressman 2011]. Essa etapa é importante, pois auxilia o gerente a dividir as atividades dentre sua equipe e a fornecer bases de estimativas de duração e esforços para o projeto; que poderão auxiliar na melhoria de execução das atividades do projeto e alcançar o objetivo final do projeto dentro do tempo esperado e da melhor maneira possível.
Estimar individualmente a duração de uma atividade é complexo, pois depende de diversos fatores e demanda bastante tempo de quem a faz. Dentre esses fatores encontra-se a necessidade de uma base histórica composta por vários projetos com as mesmas características [Softex 2013] ou similares para fornecer dados confiáveis para a estimativa.
As bases de estimativas contêm os dados históricos dos projetos de uma organização combinados com métricas de software com a finalidade de fornecer dados para o cálculo de uma estimativa da duração e/ou esforço mais próximo do real no desenvolvimento de um projeto futuro. As bases históricas armazenam todas as informações necessárias para o cálculo da estimativa, tais como processo utilizado, suas respectivas atividades, o tempo de duração, assim como quaisquer tipos de fatores e informações, positiva ou negativa, relacionada ao projeto.
2.1. Estimativas de Projeto de Software
As estimativas no gerenciamento de processos podem ser calculadas por meio de um conjunto de técnicas levando em consideração o tamanho e o esforço do projeto. Segundo Mcphee (1999), “Estimativa de tamanho de software é um processo pelo qual uma pessoa ou um grupo de pessoas estima o tamanho de um produto de software”. O tamanho do software é um indicador da quantidade de trabalho a ser executado no desenvolvimento de um projeto. É uma das métricas de medição de software mais utilizadas na gestão de software, pois a partir dela pode-se definir o custo, esforço e prazo necessários para o desenvolvimento do projeto [Andrade e Oliveira 2004].
As principais técnicas para estimativa de tamanho são: linhas de código (LOC), pontos por casos de uso (PCU) e análise de pontos por função (APF). A técnica APF permite uma contagem inicial sem conhecer o modelo de dados do projeto, na fase de projeto essa contagem é revista com base na complexidade das funções. Ao término do desenvolvimento, essa contagem é revista com base no grau de complexidade das funções, modelo de dados, descrição das telas e relatórios [Ifpug 2000] e [Longstreet 2002].
A estimativa por esforço considera que o esforço no desenvolvimento de um projeto de software é “o número de total de horas (ou dias) necessário para a conclusão de uma determinada atividade” [Costa 2011]. Assim, uma estimativa por esforço tenta
prever quanto será gasto em horas ou dias para que as atividades de um projeto sejam concluídas com sucesso. Para isso, são utilizadas fórmulas matemáticas. É comum o uso de estimativas de pontos por função (tamanho) e registros de métricas de produtividade. A produtividade pode ser calculada como a razão entre a quantidade do trabalho realizado (por exemplo, o tamanho funcional em pontos de função) e o esforço gasto para realizá-lo (por exemplo, em horas) [Putnam e Myers 2003]. Assim, pode-se dizer que é a quantidade de horas necessárias para realizar uma unidade de medida de tamanho.
Algumas técnicas para medição do esforço são: COCOMO II [Boehm 2000], equação de software [Putnam 1992], julgamento do especialista [Silva Filho 2012] e estimativa de três pontos ou análise PERT [Billon 1964]. O julgamento do especialista usa a experiência do gerente do projeto e aplicação do seu conhecimento, baseado em estimativa de projetos anteriores, para estimar o projeto atual. A análise PERT usa três estimativas para definir uma faixa aproximada para a duração de uma atividade: mais provável (T.m) – a duração da atividade, dados os prováveis recursos a serem designados, sua produtividade, expectativas realistas de disponibilidade para executar a atividade, dependências de outros participantes e interrupções; otimista (T.o) – a duração da atividade é baseada na análise do melhor cenário para a atividade; pessimista (T.p) - a duração da atividade é baseada na análise do pior cenário para a atividade.
A análise PERT calcula a duração mais provável (T.e) de uma atividade no processo de planejamento do projeto, oferece uma duração mais realista de uma atividade uma vez que os pontos tendem a refletir a variabilidade da duração conforme os cenários reais de desenvolvimento de um projeto. A duração mais provável é dada pela equação: 𝑇. 𝑒 =𝑇.𝑜+4∗𝑇.𝑚+𝑇.𝑝
6 .
Para o desenvolvimento da EstimaSys, foram consideradas a medida de produtividade, a técnica de análise PERT e o julgamento do especialista. As métricas de
software consideradas são tamanho (em pontos por função) e esforço (periodicidade
semanal, quinzenal ou mensal).
3. A Ferramenta EstimaSys
A ferramenta EstimaSys tem como objetivo criar uma base de estimativas, que pode apoiar as atividades de planejamento de um projeto a ser desenvolvido.
Para construir a base de estimativas, a EstimaSys utiliza dados históricos de projetos anteriormente realizados e armazenados juntamente a aplicação de métricas de tamanho, esforço e produtividade. De acordo com o parâmetro escolhido para tratar a base histórica, haverá um cálculo diferente para gerar a estimativa. Isso é necessário porque a produtividade e as estimativas de algumas atividades são dependentes do tamanho funcional (por exemplo, codificação e testes) enquanto outras são periódicas e, portanto, dependentes da duração do projeto (por exemplo, reuniões de monitoração). Os projetos considerados são classificados por meio de características, tais como tamanho da equipe e/ou linguagem de programação utilizada, dentre outros. A partir da base de estimativas gerada, é possível estimar o esforço necessário para condução de um novo projeto de software. A ferramenta também possibilita o controle de acesso aos usuários, assim como a exibição dos dados cadastrados no repositório para consulta. A entrada de dados é feita por meio da importação dos dados a partir de arquivos XML,
pois facilita a importação de dados de outras ferramentas que a organização possa utilizar, como MS Project, bem como a utilização de outros processos. Esse fator faz com que as chances de uso da EstimaSys dentro da organização aumentem.
3.1. Exemplo de Uso
Essa sessão apresenta um exemplo de uso da ferramenta EstimaSys. Esse exemplo é relevante, pois visa refletir cenários reais de desenvolvimento de um projeto de software em organizações reais. O exemplo simula o conjunto de passos seguidos para fornecer informações que auxiliam um gerente de processo a estimular a duração das atividades de um novo projeto de desenvolvimento de software. Considerou-se que todos os projetos são baseados no mesmo processo. Se os processos fossem diferentes, a estimativa poderia apresentar valores fora da realidade e não confiáveis, uma vez que não considerariam as mesmas atividades, logo, não podendo ser comparados entre si.
A Figura 1.a representa a tela com menu com as opções da ferramenta. O usuário tem a opção de inicializar a importação dos arquivos XML (classificação dos projetos, processo, projeto); a opção de iniciar o processo de geração e simulação do uso da base de estimativas e a opção de deslogar da ferramenta. É realizado um controle de geração da base de estimativas, caso o usuário escolha a opção de geração da estimativa e os arquivos XML ainda não tiverem sido importados, a ferramenta informa que não há dados para iniciar a geração da estimativa.
Figura 1-a. Opções da Ferramenta - Figura 1-b Importação de Arquivo XML
A Figura 1-b representa a tela para importação das classificações de projeto. Nesta tela o usuário clica no botão “Escolher arquivo” e seleciona o arquivo XML de classificação de projeto no diretório do sistema operacional para importar na ferramenta e as informações serem cadastradas no banco de dados utilizando o botão “importar”. O usuário também pode voltar a opção de menu da ferramenta clicando em “voltar”. A estrutura do arquivo de classificações de projeto pode ser vista parcialmente na Figura 2a, à esquerda. Esse arquivo contém as classificações ( tag <classificacao>) que um projeto pode ter e seus itens de classificação (tag <itens de classificacao>).
<classificacoes_projeto>
<classificacaoid="1">
<nome>Tamanho</nome>
<descricao>Quantificação do projeto.</descricao>
<itens_classificacao>
<item_classificacaoid="1">
<nome>Pequeno</nome>
<descrição>Classificação.</descricao>
</item_classificacao> </itens_classificacao> </classificacao></classificacoes_projeto> <processos><processoid="1" /> <parametros_estimativa> <parametro_estimativaid="1" /> </parametros_estimativa> <atividades> <atividadeid="1">
<nome>Planejamento</nome>
<descricao>Essa atividade refere-se...</descricao>
<ordem>1</ordem><parametro_estimativa />1 </atividade>
</atividades></processos>
Figura 2a e 2b – Estrutura parcial e exemplo dos arquivos classificacoes_projeto.xml (a) e processo.xml (b)
As próximas etapas consistem na importação dos arquivos XML referentes ao processo e projetos executados. As telas são semelhantes à da Figura 1-b.
A estrutura do arquivo de processo que contém a descrição dos processos e suas respectivas atividades é vista parcialmente na Figura 2b, à direita. A estrutura do arquivo de processo contém as informações de identificação do processo (tag <processo>), todos os parâmetros de estimativa existentes no processo para cada atividade (tag <parametros_estimativa> e as informações de cada atividade presente no processo (tag <atividades>).
A estrutura do arquivo de projeto que contém os dados de execução de cada ati-vidade do processo cadastrado é vista parcialmente na Figura 3. Esse arquivo contém as informações de identificação de um projeto ( tag <projeto>), contendo as classificações do projeto conforme os itens de classificação (tag <classificacoes_projeto>) e o proces-so utilizado na execução desse projeto (tag <procesproces-so>); as atividades que foram execu-tadas nesse projeto (tag <atividades_execuexecu-tadas>), juntamente com os registros de exe-cução dessas atividades (tag <registros_execucao>).
<projetos>
<projetoid="1">
<nome/><descrição/><tamanho/><duração/><total_horas/>
<classificacoes_projeto>
<classificacaoid_item="1"id_classificacao="1"/>
</classificacoes_projeto> <processo>1</processo> </projeto> <atividades_executadas> <atividade_executadaid="1"> <status/><data_inicio/><data_fim/> <atividade>1</atividade> <registros_execucao> <registro_execucaoid="1"> <hora_inicio/><hora_fim/><data_inicio/><data_fim/><comentário/> </registro_execucao> </registros_execucao> </atividade_executada> </atividades_executadas> </projetos>
Figura 3 – Estrutura parcial e exemplo de arquivo projeto.xml
A Figura 4 representa a tela de filtragem dos projetos de acordo com os itens de classificação de projetos. A tela também exibe todos os projetos cadastrados na base de dados.
Figura 4. Tela de filtragem dos projetos
Essas informações são provenientes do arquivo XML importado com as classificações de projeto, não podendo ser alteradas pela ferramenta a não ser que o arquivo seja modificado e importado novamente. Essas informações são importantes, pois levam em consideração as características a serem observadas no projeto novo que o gerente de projeto desejar estimar.
Depois de filtrar os projetos com as classificações desejadas, é exibida uma tela com as informações referentes aos projetos que atendem aos filtros escolhidos na tela anterior. O usuário pode gerar a base de estimativas informando o tamanho (em pontos por função) do novo projeto a ser estimado e selecionar a opção “Gerar Base de Estimativa” ou refazer os filtros a serem aplicados.
Para o exemplo de uso dos cálculos aplicados são consideradas as atividades de “Planejamento” e “Monitoração de projeto”, com parâmetro de estimativa por tamanho e periodicidade semanal respectivamente. Todas as outras atividades são calculadas da mesma maneira variando o cálculo de acordo com o parâmetro de estimativa da atividade. A Tabela 1 mostra informações de execução dos projetos da base de estimativas criada referente às duas atividades escolhidas. Essas informações são provenientes dos arquivos XML importados na ferramenta.
Tabela 1. Informações de execução dos projetos filtrados
Projeto A Projeto B Projeto C “Planejamento”
Esforço Total (horas) 10 15 18 Parâmetro de Estimativa Tamanho Tamanho Tamanho “Monitoração de Projeto”
Esforço Total (horas) 20 9 25
Duração (semanas) 4 3 5
Parâmetro de Estimativa Periodicidade semanal Periodicidade semanal Periodicidade semanal Tamanho do Projeto (em pontos por
função) 50 80 70
Esforço Total no Projeto
(horas) 230 424 383
Os cálculos são apresentados a seguir de acordo com o parâmetro de estimativa das atividades escolhidas.
O primeiro passo é calcular a produtividade média dos projetos, para isso divide-se o tamanho pelo esforço de cada projeto, conforme a Tabela 2. Para facilitar os cálculos, as horas foram convertidas em minutos.
Tabela 2. Cálculo da produtividade média para cada projeto
Projeto Planejamento Esforço Semanal Monitoração de Projeto Projeto A 50/10 = 5PF/h 20/4=5h=300min Projeto B 80/15=5,3PF/h 9/3=3h=180min Projeto C 70/18=3,8PF/h 25/5=5h=300min
Depois de calculada a média de produtividade de cada projeto, é calculada a média ponderada com a finalidade de especificar qual projeto pode contribuir mais para a criação da estimativa mais provável. A média ponderada é calculada em relação ao tamanho do projeto, como pode ser visto a seguir:
“Planejamento”: 5∗50+5,3∗80+3,8∗70 50+80+70 = 940 200 = 4,7𝑃𝐹/ℎ “Monitoração de Projeto”:300∗50+180∗80+300∗70 50+80+70 = 50400 200 = 252𝑚𝑖𝑛 = 4,2ℎ
O passo seguinte é calcular o percentual de esforço da atividade em relação a duração total do projeto. O cálculo é realizado com “regra de três” conforme a Tabela 3. Esse cálculo não é realizado para a atividade de monitoração de projeto devido ao
parâmetro de estimativa ser diferente. A estimativa mais provável para a atividade de “Monitoração de Projetos” é de 4,2h.
Tabela 3. Cálculo do percentual de esforço para cada projeto Projeto “Planejamento” - Percentual de Esforço Projeto A (10*100)/230 = 4,3%
Projeto B (15*100)/424=3,5% Projeto C (18*100)/383=4,6%
Com a mesma finalidade para a produtividade média, o próximo passo é calcular a média ponderada do percentual de esforço conforme abaixo: 4,3∗50+3,5∗80+4,6∗70
50+80+70
=
817
200
= 4%
. Com a produtividade média calculada (4,7 PF/h) e o percentual de esforço (4%) a estimativa mais provável para a atividade de “Planejamento” é representada com a fórmula abaixo:( 4100) ∗ (𝑇 ∗ 4,7). Onde, 4/100 = Percentual de esforço; T = Tamanho, em pontos por função, do projeto a ser estimado; T*4,7 = Duração total, em horas, do projeto a ser estimado.
Para o exemplo de uso, o valor usado para o tamanho do projeto a ser estimado é de 60PF, logo, substituindo os valores na fórmula, a estimativa mais provável para a atividade de “Planejamento” é de 11,2h.
Após selecionar a opção “Gerar bases de estimativas”, a base de estimativas é gerada e são apresentadas as estimativas mais prováveis para cada atividade do processo cadastrado. O próximo passo é informar as estimativas pessimista e otimista referente à análise PERT para cada atividade e, então, simular o uso da base de estimativas. Esses valores inseridos caracterizam o julgamento do especialista.
Para exemplo de uso, os valores pessimista e otimista são 14h e 12h para a atividade “Planejamento”; e 8h e 5h para a atividade “Monitoração de Projeto”, respectivamente. Após as informações serem inseridas, é aplicada a análise PERT. Assim, para exemplo de uso em um projeto com duração total de 6 semanas a atividade “Planejamento” teria um esforço de 11,8h e a atividade de “Monitoração de Projeto” duraria, de acordo com a simulação, 4,9h por semana.
Após simular o uso da estimativa, a ferramenta exibe uma tela com as estimativas para cada atividade do processo considerando as informações do projeto simulado. Essas informações são exportadas em um arquivo XML e também são gravadas no banco de dados.
4. Conclusão
Este trabalho apresentou a ferramenta EstimaSys para geração de bases de estimativas. Foram utilizados cálculo de produtividade juntamente com a aplicação do julgamento do especialista e técnica de análise PERT. Com a ferramenta apresentada é possível estimar o esforço para um projeto futuro da organização.
A principal contribuição deste trabalho foi o desenvolvimento de uma ferramenta para construção de bases de estimativas e apoio à simulação de uma estimativa em um projeto futuro. Com os problemas de estimativas gerados erroneamente nas organizações devido ao mau uso dos dados, falta de conhecimento dentre outros, a ferramenta propõe uma abordagem para geração de estimativas
utilizando uma combinação de técnicas distintas e pode contribuir altamente para diminuição dos custos e tempo gastos uma vez que auxilia no desenvolvimento de projetos futuros da organização.
A principal limitação encontrada na ferramenta caracteriza-se pela dependência direta de dados históricos na organização para uso da ferramenta. Levando em consideração esse cenário, é sugerido como trabalho futuro o desenvolvimento da funcionalidade para cadastro das informações de execução do projeto a fim de gerar os dados para a ferramenta ser utilizada por completo. Como trabalhos futuros, além do citado, tem-se a pesquisa de outras técnicas para cálculo de estimativa de esforço com a finalidade de aplicar na ferramenta, desenvolver a funcionalidade de planilha de atividades dos processos, assim como melhoras no layout, a partir do feedback quanto a usabilidade.
Referências
Andrade, E., Oliveira, K. M., Uso Combinado de Análise de Pontos de Função e Pontos de Casos de Uso na Gestão de Estimativa de Tamanho de Projetos de Software Orientado a Objetos, Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software, Brasília – DF, 2004.
Arantes, L.O., Carvalho, V.A., Falbo, R.A. (2006) “Uma Ferramenta Integrada de Apoio a Estimativas de Tamanho e Esforço em um Ambiente de Desenvolvimento de Software”, IX Workshop Iberoamericano de Ingeniería de Requisitos y Desarrollo de Ambientes de Software – IDEAS´2006, La Plata, Argentina (short paper).
Billon, A. Pert: Novo Sistema de Planejamento e Controle. RAE-Revista de
Administração de Empresas, v. 4, n. 10, jan-mar, p.91-110, 1964.
Boehm, B. W., Abts, C., Brown, A.W., Chulani, S., Clark, B.K., Horowitz, E., Madachy, R., Reifer, D., Steece, B., “Software Cost Estimation with COCOMO II”, Prentice Hall, 2000 Costa. Gerenciamento de Projeto de TI. 1ª edição ver. Rio de Janeiro: RNP/ESR, 2011 Ifpug. Function Point Counting Practices Manual: Release 4.3. Ohio: IFPUG. 2009. 1 v. Longstreet, D. Fundamentals of Function Point Analysis. Blue Springs: Longstreet Consulting
Inc., 2002.
Mcphee, C. Seng 621: Software process management: software size estimation. University of Calgary. 1999. 11p.
Putnam, Lawrence H.; Ware Myers (September 2003). Five core metrics : the intelligence be-hind successful software management. Dorset House Publishing. ISBN0-932633-55-2. Putnam, Lawrence H., Ware M. Measures of Excellence: Reliable Software on Time, Within
Budget, Englewood Cliffs N.J.:Yourdon Press,1992.
Roger S. Pressman, Engenharia de Software – Uma Abordagem Profissional, 7ª Edição, Artmed, 2011
Ross, M. (2004) “Size does Matter: Continuous Size Estimating and Tracking”. Quantitative Software Management. Disponível em http://www.qsm.com.
Silva Filho, Avaliação do Desempenho Potencial de Projetos de Software com Simulação de Processos, 2012, 179 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação), UFRJ, Rio de Janeiro, 2012
Softex, MPS.BR - Melhoria de Processo do Software Brasileiro, Guia de Implementação, 2013, Parte 1, SOFTEX, Campinas, SP
Valente, F. F. R. e Falbo, R. A. (2002) “Uso de Gerência de Conhecimento para Apoiar a Realização de Estimativas”, In: Proceedings of the XXVIII Latin-American Conference on Informatics - CLEI'2002, Montevideo, Uruguay, November 2002.
