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Avaliação Fuzzy da Qualidade de Produtos de Software numa Fundação Pública Estadual
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Luís Cássio Corte-Real Quintanilha
1 Avaliação Fuzzy da Qualidade de Produtos de Software numa Fundação Pública Estadual Alfredo N. P. Boente Jesús Domech Moré Harvey José S. R. Cosenza Instituto Superior de Tecnologia em Ciência da Computação do Rio de Janeiro (IST-Rio) Universidade Estácio de Sá (UNESA) Universidade Estácio de Sá (UNESA) Universidade Estácio de Sá (UNESA) Abstract. This paper discusses the use of the theory of fuzzy sets as a tool for evaluating the quality of software products developed in a statewide public foundation. The research was descriptive character and achievement in the foundation board computer. Structured questionnaires were used as a tool for analysis of criteria for quality of software products, and application of Microsoft, Excel for tabulation, data processing and creation of graphics. Based on the results, were presented the degree of presence, the degree of importance and the index of quality of software products developed. Finally, it is expected with this article, identify vulnerabilities that may result in software products with a quality score lower than expected by project managers. Resumo. Este artigo trata do uso da teoria dos conjuntos fuzzy como ferramenta para a avaliação da qualidade de produtos de software desenvolvidos numa fundação pública estadual. A pesquisa teve caráter descritivo e realização na diretoria de informática dessa fundação. Foram utilizados questionários estruturados como instrumento de análise dos critérios de qualidade de produtos de software; e o aplicativo da Microsoft, o Excel, para tabulação, processamento dos dados e criação de gráficos. Com base nos resultados obtidos, foram apresentados o grau de presença, o grau de importância e o índice de qualidade de produtos de software desenvolvidos. Por fim, espera-se com esse artigo, identificar pontos vulneráveis que possam resultar em produtos de software com um índice de qualidade inferior daquele esperado pelos gerentes de projeto. 1. Introdução Na área de produção de software há uma urgente necessidade de focar a questão de qualidade. Segundo Mecenas e Oliveira (2005), a produção de software deixou de ser, há algum tempo, uma atividade baseada apenas na intuição ou na experiência dos desenvolvedores. O processo de desenvolvimento de software tem sido objeto de inúmeros estudos, há mais de três décadas, numa tentativa de derivar modelos que
2 possibilitem o gerenciamento das fases de produção e assegurem que os produtos tenham a qualidade desejada pelos consumidores. Qualidade é o sucesso para o negócio de software, como em qualquer outro. Uma questão-chave é verificar se realmente os produtos de software são produzidos com um índice de qualidade satisfatório. Normas de engenharia de software garantem que produtos de software sejam desenvolvidos com qualidade. Soares (2004) propõe que, ao se aplicarem as normas de engenharia de software, os resultados iniciais em termos de qualidade, de confiança, de datas de entrega e de custo sejam promissores. Tendo em vista que a avaliação da qualidade de software é um aspecto de representação imprecisa, composto, em sua maioria, por conceitos subjetivos e de avaliação não trivial, utiliza-se a teoria dos conjuntos fuzzy como ferramenta para avaliação do índice de qualidade de produtos de software, permitindo analisar e interpretar dados que possam ser obtidos a partir da opinião desses gerentes de projetos envolvidos nesse processo de desenvolvimento. 2. Qualidade de Software Rezende (1999, p. 97) afirma que um software ou sistema de informação tem qualidade quando está adequado à empresa, ao cliente e/ou usuário e atende a padrões de qualidade predefinidos. Pressman (2006, p. 724) define qualidade de software como: A conformidade a requisitos funcionais e de desempenho explicitamente declarados, a padrões de desenvolvimento claramente documentados e a características implícitas que são esperadas de todo software profissionalmente desenvolvido. Poucas organizações podem escapar da introdução de projetos em suas atividades diárias. Este fenômeno tem resultado em um maior interesse na aplicação da gestão de projetos como uma metodologia formal de gestão da qualidade (MORRISON e BROWN, 2004 apud PAPADIUK e SANTOS, 2008, p. 3). A gestão da qualidade faz parte das atividades que envolvem o gerenciamento e controle de projetos. O controle da qualidade do projeto inclui os processos requeridos para garantir que o projeto de software irá satisfazer ou até superar as expectativas de seu contratante (BOENTE, 2003, p. 66). 3. Qualidade de Produtos de Software A qualidade do produto é o conjunto das propriedades que determinam sua habilidade em satisfazer as necessidades para as quais ele foi criado (JURAN, 1991). Rocha (1994) diz que qualidade pode ser entendida como um conjunto de características a serem satisfeitas em um determinado grau, de modo que o produto de software atenda às necessidades explícitas e implícitas de seus usuários. A qualidade deve ser construída ao longo do processo do desenvolvimento do software e também após a entrega do mesmo. De acordo com Belchior (1997, p. 15) para que se obtenha a qualidade desejada de produtos de software, fazem-se necessários modelos que viabilizem a avaliação da qualidade desses produtos. As organizações internacionais de normalização ISO/IEC vêm trabalhando em conjuntamente em um modelo que permita avaliar a qualidade dos produtos de software (WEBER e ROCHA, 1999).
3 De acordo com Tsukumo (1997, p. 16): A qualidade de um produto de software é resultante das atividades realizadas dos processos de desenvolvimento do mesmo. Avaliar a qualidade de produtos de software é verificar, através de técnicas e atividades operacionais o quanto os requisitos são atendidos. Tais requisitos, de uma maneira geral, são a expressão das necessidades, explicitados em termos de quantitativos ou qualitativos, e tem por objetivo definir as características de um software [...]. Pode-se afirmar que a garantia da qualidade do software está diretamente relacionada com a garantia do processo e com a garantia do produto de software a ser confeccionado e, esta garantia envolve aplicação de métodos técnicos, realização de revisões técnicas formais, atividades de teste de software, aplicação de padrões, controle de mudanças, métrica de software e manutenibilidade do produto (BOENTE, OLIVEIRA e ALVES, 2008, p.8). Numa perspectiva de mensuração, qualidade de software deve ser definida em termos de atributos de produtos de software que são de interesse do cliente. Nesta ótica, existem diversos modelos propostos para avaliação da qualidade de produtos de software. Este artigo baseia-se no modelo de qualidade ISO/IEC O Modelo de Qualidade ISO/IEC A norma ISO/IEC 9126 apresenta conceitos e definições para qualidade de software, classificando a qualidade como externa e interna. São essas características que fazem com que os gerentes de projetos fiquem ou não satisfeitos com a qualidade dos produtos de software que são confeccionados por suas equipes de desenvolvimento. Marini (2002) afirma que o MEDE-PROS 01/97 é um método de avaliação da qualidade de software para fazer a avaliação da qualidade de software baseado na ISO/IEC 9126 e ISO/IEC 12119, sendo composto por: Lista de Verificação, Manual do Avaliador e Modelo de Relatório de Avaliação. De acordo com Simão e Belchior (2003) existem seis características de qualidade para componentes de software: funcionalidade, confiabilidade, usabilidade, eficiência, manutenibilidade e portabilidade, conforme mostra o Quadro 1. Características de Qualidade de Software Funcionalidade Confiabilidade Usabilidade Eficiência Manutenibilidade Portabilidade Quadro 1. Características da Qualidade para Componentes de Software Fonte: Adaptado de Simão e Belchior, Estas características, por sua vez, podem ser divididas da seguinte forma: Funcionalidade: Adequação, Acurácia, Autocontido, Coesão Funcional, Interoperabilidade, Segurança de Acesso e Conformidade com a Funcionalidade; Confiabilidade: Maturidade, Tolerância a Falhas, Recuperabilidade, Avaliabilidade e Conformidade com a Confiabilidade;
4 Usabilidade: Acessibilidade, Legilibilidade, Inteligibilidade, Facilidade de Uso, Apreensibilidade, Operacionalidade, Atratividade e Conformidade com a Usabilidade; Eficiência: Comportamento em Relação ao Tempo, Comportamento em Relação aos Recursos, Comportamento em Relação ao Estado, Escalabilidade, Nível de Granularidade e Conformidade com a Eficiência; Manutenibilidade: Analisabilidade, Implementabilidade, Modificabilidade, Estabilidade, Testabilidade e Conformidade com a Manutenibilidade; Portabilidade: Adaptabilidade, Capacidade de ser Instalado, Coexistência, Substituibilidade e Conformidade com a Portabilidade. A Figura 1 ilustra o modelo de qualidade da ISO/IEC onde são descritas as seis características de qualidade para componentes de software. Figura 1. Modelo de Qualidade da ISO/IEC Fonte: Adaptado de Koscianski e Soares, Para avaliação dessa efetiva qualidade de software, esta pesquisa utilizou a teoria dos conjuntos fuzzy como ferramenta. 5. Teoria dos Conjuntos Fuzzy Em 1965, o Professor Lotfi Zadeh formalizou o que, anos depois vinha a ser uma das maiores revoluções no setor matemático: a Lógica Fuzzy ou Lógica Nebulosa ou Lógica difusa. Esta teoria trata dos conjuntos não totalmente verdadeiros nem tampouco dos totalmente falsos. Em outras palavras, a lógica fuzzy deve ser vista como uma teoria matemática formal para a representação de incertezas (COSENZA et al., 2006, p. 2). De acordo com Moré (2004, p. 47) a maior parte da linguagem natural contém ambigüidades e multiplicidade de sentidos. Em particular, os adjetivos que utilizamos para caracterizar objetos ou situações não nos permitem clareza suficiente, sendo ambíguos em termos de amplitude de significados.
5 A teoria dos conjuntos fuzzy, de acordo com Simões e Shaw (2007, p. 21) é baseada no fato de que os conjuntos existentes no mundo real não possuem limites precisos. Os conjuntos fuzzy podem ser vistos como uma generalização da noção de conjunto na qual a função de pertinência pode assumir valores no intervalo [0,1] (FARIA, et al., 2008, p. 5). Segundo Goldschmidt e Passos (2005) explicam que existem três formas de definir conjuntos na teoria de conjuntos fuzzy: representação explícita, representação implícita e representação pela função características. A Figura 2 ilustra o modelo fuzzy utilizado nesta pesquisa. Figura 2. Descrição do Modelo Fuzzy Proposto. Fonte: Elaboração própria. Os conjuntos fuzzy prestam-se às representações de conceitos vagos, expressados na linguagem natural, dependendo do contexto em que são usados, como por exemplo, aqueles aplicados no modelo utilizado (BELCHIOR, 1997). 6. Metodologia Para a aplicação do modelo proposto e ilustrado na Figura 2, foi necessário utilizar oito etapas conforme descrição a seguir. Primeira etapa: Determinação das variáveis lingüísticas do modelo. Nesta etapa as variáveis lingüísticas foram determinadas através de uma revisão bibliográfica que permitiu identificar seis construtos de qualidade de software - funcionalidade, confiabilidade, usabilidade, eficiência, manutenibilidade e portabilidade. Segunda etapa: Escolha dos termos lingüísticos a serem utilizados para as medições a serem realizadas. Para medir o quão presente estão os critérios de qualidade nos produtos de software desenvolvidos numa fundação pública estadual foram escolhidos cinco termos lingüísticos: totalmente ausente, baixa presença, moderadamente presente, altamente presente e totalmente presente (ver o Quadro 2).
6 Escala Equivalência Descrição 0 Totalmente ausente Indica total ausência do critério de qualidade avaliado 1 Baixa presença Indica um baixo grau de presença do critério de qualidade avaliado 2 Indica um grau de presença moderada do Moderadamente presente critério. 3 Altamente presente Indica um alto grau de presença do critério, mas não de forma plena. 4 Total Presença Indica que não há dúvidas de que o critério está totalmente presente. Quadro 2. Escala utilizada para medição dos graus de presença dos critérios de qualidade nos produtos de software Fonte: Elaboração própria Para medir o quão importante resulta a presença dos critérios de qualidade nos produtos de software desenvolvidos, foram escolhidos também cinco termos lingüísticos: sem importância, pouco importante, moderadamente importante, importante e muito importante (ver o Quadro 3). Escala Equivalência Descrição 0 Sem importância Indica que o critério que está sendo apresentado não tem nenhuma importância. 1 Pouco importante Indica que o critério que está sendo apresentado tem pouca importância. 2 Moderadamente importante Indica que o critério que está sendo apresentado tem importância em algumas circunstâncias mas nem sempre. 3 Importante Indica que o critério que está sendo apresentado é importante. Indica que não há dúvidas com que o critério que 4 Muito importante está sendo apresentado é imprescindível. Quadro 3. Escala utilizada para medição dos graus de importância de critérios de qualidade de produtos de software Fonte: Elaboração própria Os quadros 2 e 3 apresentam os valores atribuídos às escalas utilizadas para os questionários estruturados utilizados. Terceira etapa: Elaboração dos questionários estruturados. Nesta etapa foram elaborados três questionários com o objetivo de levantar o grau de presença e importância de critérios de qualidade de software e determinar o peso de cada um dos gerentes de projetos de software. Quarta etapa: Criação das funções de pertinências para os termos fuzzy apresentados na segunda etapa. Para representar as avaliações imprecisas e subjetivas nas opiniões dos gerentes foram escolhidos os conjuntos fuzzy triangulares pela capacidade que possuem de representar essa incerteza e para que seja computada
7 facilmente pelo computador. Nas figuras 3 e 4 aparecem representadas as funções de pertinências. Os conjuntos fuzzy correspondentes aos graus de presença de critérios de qualidade de software foram: totalmente ausente (TA), baixa presença (BP), moderadamente presente (MoP), altamente presente (AP) e total presença (TP). Figura 3. Conjuntos Fuzzy dos termos relacionados aos graus de presença de critérios de qualidade de software Fonte: Elaboração própria Os conjuntos fuzzy correspondentes aos graus de importância dos critérios de qualidade nos produtos de software foram muito importante (MI), importante (I), moderadamente importante (MoI), pouco importante (PI) e sem importância (SI). Figura 4. Conjuntos Fuzzy dos termos relacionados aos graus de importância dos critérios de qualidade de software Fonte: Elaboração própria O Quadro 4 ilustra os números triangulares fuzzy correspondentes aos conjuntos fuzzy escolhidos. Valor do termo fuzzy N triangular fuzzy Grau de Presença Grau de Importância 4 (3, 4, 4) Total Presença (TP) Muito Importante (MI) 3 (2, 3, 4) Alta Presença (AP) Importante (I) 2 (1, 2, 3) Moderada Presença (MoP) 1 (0, 1, 2) Baixa Presença (BP) 0 (0, 0, 1) Totalmente Ausente (TA) Moderadamente Importante (MoI) Pouco Importante (PI) Sem Importância (SI) Quadro 4. Números fuzzy triangulares correspondentes aos conjuntos fuzzy escolhidos Fonte: Elaboração própria
8 Quinta etapa: Aplicação dos questionários estruturados aos gerentes de projetos de software. Em seguida os questionários foram aplicados a 12 gerentes de projetos de software lotados na divisão de informática da fundação pública estadual estudada. Sexta etapa: Para identificar os pesos dos gerentes de projetos de software (coeficiente de importância) foram usadas diferentes escalas de medição, atribuídas de acordo com os itens de interesse levantados (nível de experiência, prática, nível de conhecimento, grau de instrução, participação em projetos, participação em congressos e currículo do gerente). Cada item avaliado recebeu uma pontuação subjetiva entre 0 e 1. Na Tabela 1 aparecem os valores dados a cada gerente (G01, G02, G03,..., G12). O coeficiente de importância (peso dos gerentes) é calculado a partir da divisão da somatória das pontuações subjetivas recebidas por item pela somatória total das pontuações recebidas de todos os gerentes ( =64,00), segundo a fórmula a seguir: CI 7 i= 1 gerente i = 12 Avaliações i= 1 Avaliações Itens Gerente Gerentes Tabela 1. Levantamento do coeficiente de importância de cada gerente de projeto Peso Empregado aos Gerentes de Projetos Itens G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G09 G10 G11 G12 Experiência 0,75 1,00 1,00 0,75 1,00 1,00 0,50 0,75 0,50 0,50 0,75 0,50 Prática 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,75 1,00 0,75 1,00 0,75 0,50 Conhecimento 1,00 1,00 1,00 0,75 0,75 1,00 0,75 1,00 0,50 1,00 0,75 0,50 Grau Instrução 1,00 0,75 0,50 0,75 1,00 0,50 0,50 0,25 0,25 0,50 0,75 0,25 Participação em Projetos 1,00 0,75 1,00 0,75 1,00 1,00 0,75 0,50 0,50 1,00 1,00 0,75 Participação em Congressos 0,75 1,00 0,50 0,50 0,75 0,25 0,50 0,25 0,25 0,75 0,50 0,50 Currículo 1,00 1,00 0,75 0,75 1,00 1,00 0,75 1,00 0,75 1,00 1,00 0,75 Σ= 64,00 6,50 6,50 5,75 5,25 6,50 5,75 4,50 4,75 3,50 5,75 5,50 3,75 Peso dos gerentes (Σ=1,00) 0,10 0,10 0,09 0,08 0,10 0,09 0,07 0,07 0,05 0,09 0,09 0,06 Fonte: Elaboração própria O Gráfico 1, elaborado a partir dos coeficientes de importância (pesos) obtidos ilustra os pesos atribuídos aos gerentes de projetos de software. i Gráfico 1. Pontuações fuzzy (entre 0 e 1) associadas aos gerentes de projetos Fonte: Elaboração própria.
9 Sétima etapa: Coleta dos dados. As respostas obtidas (fuzzificação) a partir dos questionários aplicados foram coletadas e tabuladas. Oitava etapa: Tratamento dos dados. Na fase de agregação das opiniões fuzzy foi utilizada a fórmula da média fuzzy. Neste caso considerou-se a avaliação fuzzy de cada gerente por critério (Aval) crit, ponderada pelo coeficiente de importância de cada gerente (CI ger ), obtendo-se assim os triângulos fuzzy agregados (a,m,b) agreg ( a, m, b) agreg CI ( ) j ger Aval i crit j = i= 1 j= 1 Os três valores que formam cada triângulo fuzzy têm diferentes significados: o valor do extremo esquerdo representa o menor valor com a menor possibilidade de pertencer ao conjunto fuzzy; o valor central é o valor com maior possibilidade de pertencer ao conjunto fuzzy e o valor da extrema direita representa o maior valor com a menor possibilidade de pertencer ao conjunto fuzzy. Para se obter um valor preciso ou crisp representativo por cada conjunto fuzzy (defuzzificação), ou seja, um único valor numérico discreto que melhor representasse o valor crisp inferido das variáveis lingüísticas utilizou-se a seguinte fórmula: ( a + 2m + b) agreg V j crisp = 4 Onde a, m e b são os valores do triângulo fuzzy obtido a partir da agregação das opiniões dos gerentes. Cada valor crisp obtido foi dividido pelo valor máximo entre todos os valores crisp (processo de normalização), isto é, o valor normalizado calculado de acordo com a fórmula a seguir: V V = crisp norm V max Uma vez conhecidos os valores crisp foram calculadas as distâncias (gap) entre as demandas de qualidade dos produtos de software (graus de importância dos critérios de qualidade) e o atendimento a essas exigências pela instituição (graus de presença desses critérios de qualidade). Para isto, subtraímos do valor crisp correspondente ao grau de presença o valor crisp referente ao grau de importância, para cada um dos dezoito critérios apresentados (ver fórmula a seguir). D crisp = V crisp P V Na Tabela 2 aparecem representados os valores de distância (gap). Uma distância negativa significa que a oferta de qualidade dos produtos de software desenvolvidos não cobrem as necessidades ou expectativas. Tabela 2. Distância entre as demandas de critérios de qualidade dos produtos de software Critérios Pres. Imp. Gap Critérios Pres. Imp. Gap Q01 2,74 2,83-0,09 Q22 2,15 2,84-0,69 Q02 2,41 2,84-0,43 Q23 2,42 3,10-0,68 Q03 2,33 2,78-0,45 Q24 2,81 3,14-0,33 crisp I
10 Q04 2,58 2,99-0,41 Q25 2,69 3,06-0,37 Q05 2,81 2,99-0,18 Q26 2,77 2,97-0,2 Q06 2,67 3,13-0,46 Q27 2,31 3,06-0,75 Q07 2,77 3,14-0,37 Q28 2,59 3,00-0,41 Q08 2,80 3,13-0,33 Q29 2,38 2,40-0,02 Q09 2,70 3,20-0,5 Q30 2,76 2,77-0,01 Q10 2,68 2,89-0,21 Q31 2,92 2,61 0,31 Q11 2,42 3,04-0,62 Q32 2,58 1,18 1,4 Q12 1,92 2,67-0,75 Q33 1,64 1,49 0,15 Q13 2,59 3,04-0,45 Q34 3,03 3,07-0,04 Q14 2,44 3,03-0,59 Q35 2,47 3,13-0,66 Q15 2,12 3,25-1,13 Q36 2,49 3,19-0,7 Q16 2,45 2,96-0,51 Q37 2,29 3,19-0,9 Q17 2,51 3,13-0,62 Q38 2,04 3,12-1,08 Q18 1,78 2,84-1,06 Q39 2,14 3,03-0,89 Q19 1,66 2,84-1,18 Q40 2,62 3,03-0,41 Q20 2,65 2,99-0,34 Q41 2,68 2,84-0,16 Q21 2,48 3,03-0,55 Fonte: Elaboração própria. Isto resulta num hiato e nesse caso é preciso aplicar recursos organizacionais com o objetivo de melhorar o critério de qualidade. Já uma distância positiva significa que a oferta supera a demanda e nesse caso não é preciso aplicar recursos. Graficamente é possível visualizar estas distâncias através do Gráfico 2. 3,5 Representação das Distâncias 3 2,5 2 1,5 1 0,5 Gráfico 2. Grau 0 de presença versus grau de importância dos critérios de qualidade de software Fonte: Elaboração própria.
11 Muitas vezes o valor de distância (gap) não constitui informação relevante no momento de priorizar os recursos para investir em melhorias de critérios. Nesse caso o grau de semelhança entre conjuntos fuzzy (importância versus presença) vem a complementar o processo de tomada de decisão. Sendo assim buscou-se identificar o grau de semelhança entre os conjuntos fuzzy de importância e presença para cada um dos critérios de qualidade de produtos de software utilizando para isto a seguinte fórmula: ~ ~ AI min ( ) ( ) ( ) ( µ ~ x, µ ~ x ) A B Gsem A, B = = AT max µ ~ ( x), µ ~ ( x) ( ) Onde A ~ é o triângulo fuzzy agregado do conjunto critérios de qualidade, B ~ é o triângulo fuzzy agregado do conjunto importância de critérios de qualidade, AI é a área ~ de interseção dos triângulos fuzzy ( A, B ~ ~ ) e AT é a área total dos triângulos fuzzy ( A, B ~ ). A Tabela 3 ilustra os resultados obtidos. Tabela 3. Semelhança existente entre os graus de presença e os graus de importância dos critérios de qualidade de produtos de software Item N o Triangular Fuzzy A N o Triangular Fuzzy Área de Área Grau I Presença II Importância Interseção Total Semelhança Q01 1,77 2,77 3,66 1,88 2,88 3,68 0, , ,833 Q02 1,43 2,43 3,33 1,86 2,86 3,77 0, , ,426 Q03 1,33 2,33 3,33 1,80 2,80 3,71 0, , ,427 Q04 1,58 2,58 3,58 2,07 3,07 3,77 0, , ,445 Q05 1,90 2,90 3,52 2,09 3,09 3,70 0, , ,641 Q06 1,70 2,70 3,59 2,24 3,24 3,77 0, , ,393 Q07 1,83 2,83 3,58 2,29 3,29 3,71 0, , ,429 Q08 1,84 2,84 3,67 2,25 3,25 3,77 0, , ,490 Q09 1,77 2,77 3,49 2,34 3,34 3,77 0, , ,323 Q10 1,68 2,68 3,68 1,96 2,96 3,67 0, , ,663 Q11 1,52 2,45 3,26 2,11 3,11 3,84 0, , ,267 Q12 1,08 1,91 2,77 1,67 2,67 3,67 0, , ,214 Q13 1,68 2,68 3,30 2,13 3,13 3,77 0, , ,350 Q14 1,52 2,44 3,35 2,12 3,12 3,77 0, , ,295 Q15 1,28 2,11 2,97 2,40 3,40 3,77 0, , ,061 Q16 1,52 2,45 3,39 2,05 3,05 3,67 0, , ,361 Q17 1,60 2,53 3,37 2,24 3,24 3,77 0, , ,266 Q18 0,84 1,78 2,70 1,86 2,86 3,77 0, , ,108 Q19 0,81 1,64 2,53 1,86 2,86 3,77 0, , ,070 Q20 1,69 2,69 3,54 2,07 3,07 3,77 0, , ,490 B
12 Q21 1,53 2,53 3,34 2,11 3,11 3,77 0, , ,317 Q22 1,15 2,15 3,15 1,93 2,93 3,59 0, , ,255 Q23 1,46 2,46 3,30 2,21 3,21 3,77 0, , ,234 Q24 1,90 2,90 3,52 2,26 3,26 3,77 0, , ,456 Q25 1,75 2,75 3,50 2,16 3,16 3,77 0, , ,440 Q26 1,86 2,86 3,50 2,07 3,07 3,69 0, , ,619 Q27 1,31 2,31 3,31 2,16 3,16 3,77 0, , ,224 Q28 1,68 2,59 3,48 2,10 3,10 3,71 0, , ,419 Q29 1,50 2,42 3,17 1,40 2,40 3,40 0, , ,543 Q30 1,79 2,79 3,67 1,84 2,84 3,55 0, , ,985 Q31 1,96 2,96 3,77 1,64 2,64 3,54 0, , ,548 Q32 1,74 2,64 3,29 0,59 1,04 2,04 0, , ,016 Q33 0,79 1,59 2,59 0,86 1,40 2,31 0, , ,858 Q34 2,09 3,09 3,84 2,17 3,17 3,77 0, , ,907 Q35 1,58 2,54 3,21 2,25 3,25 3,77 0, , ,212 Q36 1,49 2,49 3,49 2,33 3,33 3,77 0, , ,243 Q37 1,39 2,28 3,22 2,33 3,33 3,77 0, , ,143 Q38 1,19 2,03 2,93 2,23 3,23 3,77 0, , ,085 Q39 1,21 2,12 3,12 2,09 3,09 3,84 0, , ,169 Q40 1,64 2,64 3,55 2,09 3,09 3,84 0, , ,439 Q41 1,68 2,68 3,68 1,88 2,88 3,70 0, , ,736 Fonte: Elaboração própria. O Gráfico 3, ilustra a variação do grau de semelhança entre a demanda e a oferta por critério de qualidade de produtos de software. Gráfico 3. Representação do grau de semelhança entre o conjunto fuzzy presença e o conjunto fuzzy importância para cada critério de qualidade de produtos de software Fonte: Elaboração própria.
13 7. Análise de Resultados e Tomada de Decisão Análise dos resultados e tomada de decisão. A partir dos valores normalizados, um índice de qualidade de produtos de software foi obtido utilizando a média ponderada dada pela fórmula a seguir: I Qual = 41 i= 1 ( G * G ) IMP 41 i= 1 i G IMP i PRES i = 0,82 Existe uma possibilidade alta (0,82) de que os critérios de qualidade estejam presentes nos produtos de software que são desenvolvidos tomando em conta os graus de importância (G imp ) e presença (G pres ) desses critérios. Pelos resultados observa-se que as maiores distâncias aparecem nos critérios Q19 - Localizabilidade Externa (0,35), Q32 - Existência de Capital (0,49) e Q38 - Adequabilidade de Cronograma (0,29). São estas as variáveis que merecem uma atenção especial, por parte do diretor da diretoria de informática nessa fundação pública estadual, na tomada de decisão para minimizar as possibilidades de produzir produtos de software com baixa ou nenhuma qualidade efetivamente. Ao calcular o grau de semelhança existente entre os conjuntos fuzzy presença e os conjuntos fuzzy importância dos critérios de qualidade de produtos de software, obteve-se para o item Q30 Relevância de Benefícios (característica que avalia se as estimativas de benefícios tangíveis e intangíveis são aceitas como relevantes por usuários e desenvolvedores) o maior grau de semelhança (0,985) e para o item Q32 Existência de Capital (característica que avalia se a organização possui capital suficiente para custear o desenvolvimento de produtos de software) o menor grau de semelhança (0,016). Constata-se que independentemente do índice ser elevado (0,82) ainda falta um caminho por percorrer (0,18) para chegar ao ótimo. Neste sentido haverá necessidade de aplicar recursos nos itens Q15 (acessibilidade característica que avalia se qualquer usuário autorizado pode facilmente consultar a especificação e/ou obter uma cópia da mesma), Q18 (localizabilidade interna característica que avalia se existem facilidades para se localizar todos os elementos, dentro de uma especificação, relacionados com determinado aspecto ou assunto), Q19 (localizabilidade externa - característica que avalia se existem facilidades para se localizar todas as especificações e demais documentos relacionados a um determinado aspecto ou assunto), Q35 (disponibilidade de tecnologia característica que avalia se a equipe encarregada do desenvolvimento tem disponível a tecnologia necessária para conduzir o desenvolvimento), Q37 (disponibilidade de mão de obra característica que avalia se estão disponíveis os recursos humanos com o conhecimento e experiência necessária para a realização do desenvolvimento e operação do software), Q38 (adequabilidade do cronograma característica que avalia se o software pode ser construído no tempo previsto pelo cronograma, considerando as possíveis ocorrências de imprevistos e sem descuidar da qualidade definida para o produto) e Q39 (flexibilidade de cronograma característica que avalia se o cronograma aceito para o desenvolvimento pode atender, na medida do possível fatores tais como introdução de atividades não projetadas, contingências etc.), apresentam insuficiência de recursos ou falta de informação, o que requer um
14 tratamento minucioso em busca de melhorar o grau de presença destes critérios de qualidade nos produtos de software desenvolvidos pela fundação pública. 8. Considerações Finais Este artigo tratou a teoria dos conjuntos fuzzy como ferramenta para avaliação da qualidade de produtos de software numa fundação pública estadual. Isso foi possível a partir de um conjunto de 41 critérios de qualidade de produtos de software. A abordagem fuzzy permitiu tratar de forma matematicamente sólida, medidas subjetivas sujeitas a incertezas, obtidas a partir da opinião pessoal dos 12 gerentes de projetos respondentes. Foi obtido um índice de qualidade de produtos de software (0,82) considerado muito bom. Apesar disso, foram identificadas lacunas não tão satisfatórias, o que permitiu aprimorar o processo de tomada de decisão dessa fundação pública estadual. Referências BELCHIOR, A.D. Um Modelo Fuzzy para Avaliação da Qualidade de Software. Tese de Doutorado, Engenharia de Sistemas e Computação, COPPE, Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, RJ, BOENTE, A.N.P. Gerenciamento e Controle de Projetos. Rio de Janeiro: Axcel Books, BOENTE, A.N.P.; OLIVEIRA, F.S.G.; ALVES, J.C.N. RUP como Metodologia de Desenvolvimento de Software para Obtenção da Qualidade de Software. Anais: V Simpósio de Excelência em Gestão e Tecnologia. out COSENZA, H.J.S.R. et al. Aplicação de Um Modelo de Hierarquização como Instrumento para Tomada de Decisão: Caso de uma Multinacional. In: XXVI Encontro Nacional de Engenharia de Produção, ENEGEP, 2006, Fortaleza, FARIA, M.N. et al. Um Sistema de Avaliação em EAD baseado em Lógica Fuzzy. Revista Eletrônica Horizonte Científico. Minas Gerais, edição 2008, dez/2008. GOLDSCHMIDT, R.R.; PASSOS, E. Data Mining: Um Guia Prático. Rio de Janeiro: Campus, JURAN, J.M. Controle da Qualidade. São Paulo: Makron Books, KOSCIANSKI, A.; SOARES, M.S. Qualidade de Software - Aprenda as Metodologias e Técnicas mais Modernas para o Desenvolvimento de Software. 2. ed. São Paulo: Novatec, MARINI, M.J. Uma Ferramenta de Suporte à Avaliação da Qualidade de Software de Aplicativos Voltados à Gestão Empresarial. Dissertação de Mestrado, Ciência da Computação, Sistemas de Computação, Universidade Federal de Santa Catarina, SC, 2002 MECENAS, I.; OLIVEIRA, V. Qualidade de Software Uma Metodologia para Homologação de Sistemas. Rio de Janeiro: Alta Books, 2005.
15 MORÉ, J.D. Aplicação da lógica Fuzzy na avaliação da confiabilidade humana nos ensaios não destrutivos por ultra-som. Tese de Doutorado submetida ao programa de pós-graduação de Engenharia Metalúrgica e dos Materiais da Universidade Federal do Rio de Janeiro, COPPE, POPADIUK, S.; SANTOS, C.R. dos. Fatores de Influência na Adoção da Metodologia de Gestão de Projetos em TI: Uma Comparação entre Usuários e Potenciais Usuários Mediante o uso do SmartPLS. Revista Eletrônica de Administração. Rio Grande do Sul, edição 59, volume 14, n o 1, jan-abr/2008. PRESSMAN, R.S. Engenharia de Software. 6. ed. São Paulo: McGraw-Hill, REZENDE, D.A. Engenharia de Software e Sistemas de Informação. Rio de Janeiro: Brasport, ROCHA, A.R.C. da.; et al. Uma Experiência na Definição do Processo de Desenvolvimento e Avaliação de Software segundo a Norma ISO, Relatório Técnico ES-302/94, COPPE/UFRJ, jun SIMÃO, R.P.S.; BELCHIOR, A.D. Componentes de Negócio: Uma Avaliação das Características de Qualidade. In: Conferência IADIS Íbero Americana WWW/Internet, SIMÕES, M.G. e SHAW, I.S. Controle e Modelagem Fuzzy. 2. ed. Revisada e Completa. São Paulo: Blucher: FAPESP, SOARES, M.S. Metodologias Ágeis Extreme Programming e Scrum para o Desenvolvimento de Software. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação. vol. 3, p. 8-13, TSUKUMO, A. N. et al. Qualidade de Software: Visões de Produto e Processo de Software. Publicado na II Escola Regional de Informática da Sociedade Brasileira de Computação Regional de São Paulo. p Piracicaba, SP, WEBER, K. C.; ROCHA, A. R. C. da. Qualidade e Produtividade em Software. 3. ed. São Paulo: Makron Books, 1999.
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