Modelagem da fase de requisitos em processos de desenvolvimento de software: uma abordagem utilizando dinâmica de sistemas

Abstract

Os problemas de decisão na área de gerenciamento de projetos de software são complexos, com muitas variáveis dinâmicas interconectadas que se relacionam de maneira não linear. Diante da quantidade de variáveis e relacionamentos envolvidos nesse processo, torna-se muito difícil, senão impossível, para os gerentes entenderem e reproduzirem mentalmente o comportamento do processo, sendo indispensável a utilização de ferramentas que permitam enxergar todo o contexto. A dinâmica de sistemas é uma dessas ferramentas, consistindo em uma técnica de modelagem que permite a análise, compreensão e simulação de problemas e situações que envolvam comportamento dinâmico. Alguns trabalhos prévios foram realizados com o objetivo de definir um modelo de dinâmica de sistemas para descrever o processo de gerenciamento de projetos e tentar aumentar a compreensão sobre esse processo. Entretanto, esses trabalhos não abordaram a modelagem das variáveis e dos relacionamentos envolvidos na fase de requisitos. O objetivo desse trabalho é construir um modelo de dinâmica de sistemas que abrange as principais variáveis envolvidas na fase de requisitos de projetos de software e descreve como essas variáveis se relacionam umas com as outras. As simulações realizadas com o modelo permitiram verificar e antever os impactos da materialização de riscos, tais como turnover de pessoal, alta volatilidade dos requisitos e outros. Também foi possível antecipar, utilizando a simulação, os possíveis efeitos das decisões gerenciais planejadas antes que elas sejam implementadas em um projeto real. O modelo pode ser utilizado como uma ferramenta para apoiar os gerentes na tomada de decisão durante a fase de requisitos. Para configurar o modelo e realizar as simulações, foi definido um painel de controle contendo os parâmetros que são utilizados para ajustar o modelo de acordo com o cenário que se pretende simular. São apresentados vários cenários simulados com o modelo. A análise e a discussão dos resultados obtidos com as simulações mostram que o comportamento do modelo está de acordo com o conhecimento comum da área de Engenharia de Software. Isso comprova a consistência do modelo e a viabilidade do seu uso no apoio à tomada de decisão.

Decision problems in software project management are complex, with many interconnected dynamic variables related in a non-linear way. Given the great number of variables and their relationships involved in this process, it becomes very difficult, if not impossible, for managers to understand and manage the whole process without the help of tools that allow them to see the forest for the trees. System Dynamics is one of these tools, providing a modeling technique that allows the analysis, understanding and simulation of problems and situations with dynamic behaviour. Some previous studies have been conducted to define a system dynamics model for describing parts of software project management problems, aiming at understanding the problems involved. However, these studies haven t addressed the modeling of variables and their relationships involved in the requirements phase of software development lifecycles. The goal of this research was to build a system dynamics model focusing on the key variables involved in the requirements phase of software development lifecycles, establishing their mutual influence. The simulations carried on using the model let us foresee the consequences of risks materialization, such as people turnover, high requirements volatility and others. It was also possible to anticipate, using the simulation, the effects of decision making before implementing the decisions in the real world. The model may be used as a tool for supporting managers in decision making during the requirements phase. For setting up the model and running simulations, we built a control panel that contains the parameters used for adjusting the model variables according to the scenarios to be used in the simulations. The analysis and discussion of results obtained from the simulations let us conclude that the models are consistent with reality, and so they can be used in actual project management decision making.