Bacharelado em Sistemas de Informação (Sede)
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Item Um sistema de apoio à decisão para priorização e estruturação de histórias de usuários: um suporte para equipe ágeis(2018-08) Calado, Alex Rogério da Silva; Garrozi, Cícero; Sampaio, Suzana Cândido de Barros; http://lattes.cnpq.br/0066131495297081; http://lattes.cnpq.br/0488054917286587; http://lattes.cnpq.br/1189807442146524Apesar dos avanços obtidos na Engenharia de Software com os métodos ágeis o mercado ainda apresenta taxas de sucesso em projetos insatisfatórias. Ao longo de um projeto de software, mudanças de requisitos e prioridades são inevitáveis e recorrentes. Esse é um fator importante para empresas de desenvolvimento de software principalmente as de pequeno porte que possuem recursos limitados. O uso de técnicas ágeis como Scrum e Histórias de Usuário (US) beneficiam as empresas e as tornam mais competitivas. Um dos problemas enfrentados com requisitos ágeis é obter uma priorização de US segura de acordo com o valor de negócio dado pelo cliente em consenso com especificações técnicas. Esse trabalho se propõe em apresentar um ensaio que serve de base para construção de uma ferramenta de apoio à decisão na priorização das US. Para tanto foi considerado um projeto de software como uma organização temporária e sugeridas métricas que melhor se adequem às necessidades de pequenas equipes evitando retrabalho, aumento de prazos e custos, sem desconsiderar a satisfação do cliente nas entregas interativas. Baseado no modelo de levantamento de requisitos Volere e na revisão de literatura foi proposto a adoção de cinco métricas a serem consideradas na priorização de Histórias de Usuários: a satisfação do cliente em receber a US e a insatisfação do cliente em não receber a US, substituindo o tradicional valor de negócio; a já usual complexidade; necessidade de aprendizagem da equipe e; riscos de software. Usando formulários online foram captados dados sobre essas métricas e a priorização dada a cada US em projetos de software que usam o método ágil Scrum. Árvore de Decisão foi a sugestão proposta para predição de priorização de US por possuir visualização prática e interpretação mais intuitiva, facilitando a aceitação como método de apoio a decisão de profissionais da área. Apesar do baixo volume da base de dados os resultados obtidos através da ferramenta Weka, como a Curva ROC e a precisão, mostraram-se satisfatórios sem tendências de predição e com bons índices de acertos, após ajustes dos algoritmos e da base de dados para evitar overfitting e underfitting.