Um processo baseado em redes bayesianas para avaliação da aplicação do scrum em projetos de software. - PERKUSICH, Mirko Barbosa. (2018)
O aumento na utilização de métodos ágeis tem sido motivado pela necessidade de respostas rápidas a demandas de um mercado volátil na área de software. Em contraste com os tradicionais processos dirigidos a planos, métodos ágeis são focados nas pessoas, orientados à comunicação, flexíveis, rápidos, leves, responsivos e dirigidos à aprendizagem e melhoria contínua. Como consequência, fatores subjetivos tais como colaboração, comunicação e auto-organização são chaves para avaliar a maturidade do desenvolvimento de software ágil. O Scrum, focado no gerenciamento de projetos, é o método ágil mais popular. Ao ser adotado por uma equipe, a aplicação do Scrum deve ser melhorada continuamente sendo complementado com práticas e processos de desenvolvimento e gerenciamento ágeis. Apesar da Reunião de Retrospectiva, evento do Scrum, ser um período reservado ao final de cada sprint para a equipe refletir sobre a melhoria do método de desenvolvimento, não há procedimentos claros e específicos para a realização da mesma. Na literatura, há diversas propostas de soluções, embora nenhuma consolidada, para tal. Desta forma, o problema em questão é: como instrumentar o Scrum para auxiliar na melhoria contínua do método de desenvolvimento com foco na avaliação do processo de engenharia de requisitos, equipe de desenvolvimento e incrementos do produto? Nesta tese, propõe-se um processo sistemático baseado em redes bayesianas para auxiliar na avaliação da aplicação do Scrum em projetos de software, instrumentando o método para auxiliar na sua melhoria contínua com foco na avaliação do processo de engenharia de requisitos, equipe de desenvolvimento e incrementos do produto. A rede bayesiana foi construída por meio de um processo de Engenharia de Conhecimento de Redes Bayesianas. Uma base de dados, elicitada de dezoito projetos reais de uma empresa, foi coletada por meio de um questionário. Essa base de dados foi utilizada para avaliar a acurácia da predição da Rede Bayesiana. Como resultado, a previsão foi correta para quatorze projetos (acurácia de 78%). Dessa forma, conclui-se que o modelo é capaz de realizar previsões com acurácia satisfatória e, dessa forma, é útil para auxiliar nas tomadas de decisões de projetos Scrum.