Jakob Stainer’ın Viyolonu

Uma proposta disciplinada de medição e análise dos dados pode ser crucial para o sucesso de um software ou sistemas de uma organização [GOL99] e [GOL03] apud [BRO04]. A qualidade de software pode ser adquirida através da avaliação quantitativa de dados gerados a partir do processo de desenvolvimento. A avaliação quantitativa deve ser claramente definida para que não fique somente na intuição. Neste sentido, deve-se definir um conjunto apropriado de métricas de software. A utilização de métricas visa a realização de avaliações ao longo do PDS, permitindo verificar se o nível de qualidade exigido está sendo satisfeito. As métricas de software reduzem a subjetividade da avaliação provendo o controle da qualidade do software através de uma base quantitativa para tomada de decisões.

O padrão IEEE 1061 [IEE98] define termos relacionados a métricas de qualidade software. Em [KAN04], é realizada uma discussão crítica sobre a dificuldade de estabelecer um programa de métricas e sobre a validade de métricas estabelecidas na área de engenharia de software. Também é proposto um arcabouço para avaliar e compreender métricas. Assim, na literatura relacionada a este assunto, não há um consenso quanto aos termos relacionados. Abaixo apresenta-se alguns termos que utilizados neste trabalho.

§ Atributo: propriedade física ou abstrata mensurável de uma entidade (e.g. tamanho, defeito, esforço);

§ Medição: ato ou processo de atribuir um número ou categoria a uma entidade;

§ Métrica ou Métrica de qualidade de Software: função cujas entradas são dados de software e a saída é um único valor numérico, interpretado como o grau de qualidade de determinado atributo do software (e.g. variação de tamanho, variação de esforço, densidade de defeitos);

§ Valor ou resultado de métrica: o valor ou elemento de saída de uma métrica, exemplo: variação de tamanho de um produto é igual a 5%;

§ Indicador: representa status da qualidade decorrente do resultado de uma métrica. Pode ser utilizado para monitorar a qualidade através da análise de tendências em um processo de desenvolvimento. Segundo [BUG03], indicadores são fáceis de compreender, mostram tendência de desempenho (“bom” ou “ruim”) e proporcionam que ações possam ser tomadas rapidamente (e.g. a métrica densidade de defeitos, poderia possuir os seguintes indicadores: baixa (menor que 0,3 defeitos/KLOC), média (de 0,3 a 0,7 defeitos/KLOC) e alta (maior que 0,7 defeitos/KLOC));

§ Fator de qualidade: valor ou palavra associada a um atributo de software que representa sua qualidade. (e.g. variação de tamanho <=10%, densidade de defeitos <=0.3 defeitos/KLOC);

§ Valor crítico: valor de uma métrica validada, usado para identificar um nível de qualidade como inaceitável, exemplo: variação de tamanho de um produto é igual a 20%;

De acordo com o Padrão IEEE 1061 [IEE98], métricas podem ser classificadas como base e derivada. Uma métrica base não depende da medida de nenhum outro atributo, e são também denominadas métricas fundamentais. Já métricas derivadas normalmente representam funções calculadas em função de mais de uma métrica base. Alguns exemplos de métricas derivadas são Produtividade (tamanho do código / esforço), Densidade de Defeitos (número de defeitos / tamanho), entre outras. Ao longo deste trabalho utilizaremos estes termos, contudo, em casos onde o tipo da métrica não interfere sobre o assunto tratado referencia-se apenas métricas ou métrica de software.

A definição de um programa de métricas pode fornecer informações tanto sobre o PDS quanto sobre o produto gerado. Do ponto de vista do processo, é possível monitorar as fases e atividades que compõem o ciclo de vida de desenvolvimento do software, atribuindo métricas sobre a sua realização. As atividades, por sua vez, produzem saídas tangíveis, tais como código fonte e/ou documentação de projeto que também podem ser monitoradas através de medições.

As métricas podem ser agrupadas em Áreas de Qualidade (AQ), as quais representam as diferentes expectativas e/ou necessidades de análise da organização. Um exemplo de AQ poderia ser Qualidade, uma vez que qualidade pode ser o agrupamento de diversas características. A noção de qualidade é geralmente relacionada a ausência de defeitos, conforme afirma Fenton e Pfleeger em [FEN97] “Métricas de qualidade: defeitos”. Assim, a AQ Qualidade poderia conter as métricas: densidade de defeitos, eficiência de revisão, entre outras. Cabe salientar que uma AQ pode representar diferentes atributos, como por exemplo, a métrica densidade de defeitos que possui em sua função os atributos tamanho e defeitos. Outros exemplos de AQs: tempo contendo variação de cronograma e duração, esforço contendo variação de esforço no baseline original e revisado, entre outras.

A adoção de um programa de métricas inclui a definição e/ou seleção de métricas que podem gerar informações úteis à organização. Para tal, deve-se levantar e analisar quais as metas organizacionais e o que se deseja descobrir e/ou mostrar através das métricas definidas e/ou selecionadas. Por outro lado, o programa de métricas estabelecido define diretamente os dados que deverão ser coletados do ambiente transacional. Neste sentido, a organização deve preocupar-se com a forma de como as diferentes estruturas e/ou ciclos de vida de PDS existentes na organização armazenam a informação requerida pelo PM e como esta será coletada.

Um dos aspectos mais importantes na utilização de um programa de métricas é a forma como seus resultados são avaliados e analisados. Primeiramente deve-se realizar a interpretação de seus resultados investigando as diferenças entre o fator de qualidade e o respectivo resultado obtido. A validação das métricas tem como propósito verificar se o programa de métricas pode predizer específicos fatores de qualidade. Os resultados obtidos das métricas indicarão se o fator de qualidade sobre um processo foi ou será alcançado em um futuro próximo. A validação das métricas não se dá de forma unificada, deve-se respeitar a relação entre cada métrica com seu fator de qualidade específico para uma determinada aplicação [IEE98].

A implantação de um programa de métricas não elimina a necessidade do julgamento humano em avaliações de software [IEE98]. Normalmente, os resultados obtidos apóiam pessoas que disponibilizam pouco tempo para a realização de análises estatísticas. Assim, a apresentação das métricas também é considerada como um dos fatores cruciais para o sucesso da implantação de um programa de métricas.