Uma Investigac?a?o sobre o Feno?meno da Estimativa de Esforc?o em Projetos de Big Data na Administrac?a?o Pu?blica Federal - Santos, Savyo (2022)
Os avanc?os promovidos pela adoc?a?o em larga escala das Tecnologias de Informac?a?o e Comunicac?a?o (TIC) em va?rios setores da sociedade possibilitaram a gerac?a?o e armazenamento de uma grande quantidade de dados, que ve?m aumentando com o passar dos anos em diversas fontes de informac?a?o. O termo Big Data foi criado para representar essa grande quantidade de dados, com variadas formas e dimenso?es, com o objetivo de gerar valor para o usua?rio de forma ra?pida. Devido ao seu alto poder de processamento e complexidade, um dos desafios do Big Data atualmente esta? relacionado a? estimativa de esforc?o em softwares desenvolvidos nas empresas e organizac?o?es. No contexto da Administrac?a?o Pu?blica Federal, onde os o?rga?os esta?o submetidos a leis reguladoras, restringindo sua forma de estimativa, a me?trica Ana?lise de Pontos de Func?a?o (APF) e? utilizada para medir o esforc?o nos contratos de projetos de software. No entanto, a me?trica possui limitac?o?es e, por isso, na?o vem se mostrando adequada para este fim. Em projetos de Big Data, na?o apenas APF, mas tambe?m outros me?todos de esforc?o na?o se mostram adequados para esse contexto. A partir do que foi exposto, este trabalho visa investigar o feno?meno da estimativa de esforc?o na literatura para propor um modelo mais adequado a projetos de Big Data. Para isso, foi realizado um estudo de caso numa empresa pu?blica federal com o objetivo de analisar o seu processo de medic?a?o utilizando modelos com base em unidades de servic?os te?cnicos (UST) e em requisitos na?o funcionais (SNAP), em complemento a? APF. O resultado obtido no estudo mostrou a boa aplicac?a?o dos modelos SNAP e UST, com base na cobertura dos requisitos, granularidade das tarefas e tempo me?dio de medic?a?o. A avaliac?a?o do modelo de estimativa de esforc?o, obtido como resultado do estudo, foi realizada utilizando o algoritmo de classificac?a?o KNN (K Nearest Neighbor) e o resultado validou o que foi apresentado no trabalho.