Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2009 |
Autor(a) principal: |
Trindade, Cleyton Carvalho da |
Orientador(a): |
Meira, Silvio Romero de Lemos |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2362
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Resumo: |
Atualmente é comum encontrar empresas de software com equipes de desenvolvimento distribuídas em diferentes localizações; em vários casos esta divisão ocorre em escala global. O crescimento desta nova modalidade de organização e disposição dos times está ligado aos interesses das empresas em conseguir os profissionais mais capacitados, reduzir o custo de desenvolvimento, ter presença globalizada e alcançar maior proximidade com os seus clientes. Contudo, o Desenvolvimento Distribuído de Software (DDS) tem criado diversos desafios na comunicação entre seus colaboradores. Entre os aspectos mais prejudicados pela comunicação deficiente está a identificação dos especialistas no projeto. Por conta disso, o inicio do processo de comunicação torna-se lento, afetando o desempenho das atividades no projeto e gerando atrasos na execução do projeto. Como as equipes podem ter um tempo de sobreposição de horário de trabalho muito curto, a identificação da pessoa mais provável a responder mensagens de dúvidas aponta ser uma grande oportunidade para reduzir os atrasos gerados na comunicação, principalmente assíncrona, entre equipes distribuídas. O presente trabalho propõe a ferramenta Presley para identificar e recomendar os especialistas existentes em um projeto àquelas pessoas que buscam por ajuda durante a atividade de codificação, reduzindo o tempo de espera e evitando desperdício de esforço na localização dos especialistas. Isto é realizado através da análise das informações contidas nos registros de comunicação dos desenvolvedores e no histórico de alterações dos códigosfonte. O experimento realizado demonstrou que a ferramenta pode ajudar na colaboração entre equipes distribuídas e que a comunicação registrada pode fornecer informações valiosas na identificação dos especialistas |