Estimación del tamaño de los artefactos producidos en la elicitación de requerimientos

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Mar ía Elena Cent eno

Dir ect or : Lic. Alej andr o Oliver os

Tesis presentada a la Facultad de Informática de la Universidad

Nacional de La Plata como parte de los requisitos para la

obtención del título de Magister en Ingeniería de Software.

Facult ad de I nf or mát ica

Univer sidad Nacional de La Plat a, Ar gent ina

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AGRADECIMIENTOS

La elabor ación de est a t esis me ha per mit ido invest igar ár eas del conocimient o que no me er an f amiliar es y no hubier a podido alcanzar plenament e mis obj et ivos sin la colabor ación de ot r os pr of esionales que cooper ar on desint er esadament e conmigo. Par a los t emas r elacionados con el Lenguaj e Nat ur al y las Clases de Palabr as que en def init iva me per mit ier on llegar al concept o de Palabr a Nor malizada, concept o cent r al de est a t esis, cont é con la inest imable colabor ación del Lic. Eduar do G. Bibiloni, Pr of esor de las cát edr as de Gr amát ica Española I , Gr amát ica Española I I y Lingüíst ica I I de la Facult ad de Humanidades de la Univer sidad Nacional de la Pat agonia.

Ot r o punt o especialment e impor t ant e de est e t r abaj o est á r elacionado con las mediciones y específ icament e con la Est adíst ica. En est e t ema cont é con los apor t es de la Lic. en Est adíst ica Mir t a Mas, especializada en docencia e invest igación en Ciencias Económicas a car go de la cát edr a de Est adíst ica en la Fac. de Cs. Económicas en la Sede Comodor o Rivadavia de la Univer sidad Nacional de la Pat agonia.

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INDICE

Capít ulo Tema Página

I I nt r oducción ________________________________________ 1 1 Obj et ivo

2 Mot ivación

3 Met odología de t r abaj o 4 Pr opuest as r elacionadas 5 Or ganización

I I Elicit ación de r equer imient os_____________________________ 6 1 I ngenier ía de Requer imient os

2 Elicit ación de Requer imient os 3 Medición de Requer imient os 4 Escenar ios

5 Léxico Ext endido del Lenguaj e 6 Aplicación al caso de est udio

I I I Teor ía de mediciones___________________________________ 25 1 Mediciones en la I ngenier ía del Sof t war e

2 Def inición de Medición 3 Teor ía de las mediciones

4 Teor ía Repr esent acional de la Medición

5 Mediciones I nmediat as y Mediciones Calculadas 6 Pr oceso de medición

I V Lenguaj e nat ur al_______________________________________32

V Palabr a Nor malizada____________________________________35 1 Def inición de palabr a nor malizada

2 Técnica pr opuest a par a aplicar las r eglas de nor malización 3 Reglas par a def inir una palabr a nor malizada

VI Mediciones aplicadas a las palabr as nor malizadas del símbolo______ 42 1 Mediciones inmediat as

1.1 Mediciones aplicadas a palabr as nor malizadas 2 Mediciones calculadas

3 Aplicación de las r eglas de nor malización y mediciones pr opuest as 4 Coment ar ios sobr e Fan I n y Fan Out

5 Descr ipción de la Tabla 1 del Apéndice F

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INDICE

ii

2 Mediciones calculadas

3 Descr ipción de la Tabla 2 del Apéndice F

VI I I Caso de est udio _______________________________________64 1 Mediciones aplicadas al símbolo

1.1 Mediciones inmediat as 1.1.1 Cant idad de palabr as 1.1.2 Cant idad de or aciones

1.1.3 Mediciones aplicadas a las palabr as nor malizadas 1.1.3.1 Cant idad de palabr as nor malizadas 1.1.3.2 Cant idad de ver bos nor malizados 1.1.3.3 Cant idad de símbolos o Fan I n

1.1.3.4 Cant idad de ot r as palabr as nor malizadas 1.2 Mediciones calculadas

1.2.1 Coef icient e de r edundancia 1.2.2 Coef icient e de simplicidad 1.2.3 Fan Out

1.2.4 FOI

1.2.5 Tasa de uso

2 Mediciones aplicadas a las palabr as del LEL 2.1 Mediciones inmediat as

2.1.1 Valor es t ot ales

2.1.2 Dist r ibución de los símbolos según las clasif icación 2.2 Mediciones calculadas

2.2.1 Mediciones de t endencia cent r al 2.2.2 Mediciones de disper sión

2.2.3 Análisis de cor r elación 3 Resumen de las mediciones

I X Análisis compar at ivo de casos____________________________ 91 1 Análisis de las mediciones obt enidas

1.1 LEL “Hot el” 1.2 LEL “Pasapor t e”

1.3 LEL “LEL & Escenar ios”

2 Compar ación de los t r es casos de est udio 3 Valor es esper ados par a las mediciones

X Conclusiones__________________________________________100 1 Conclusiones

2 Paut as par a const r uir un LEL medible 3 Tr abaj os f ut ur os

(5)

INDICE

iii

Apéndices A Clases de palabr as B Reglas de Nor malización

C Def iniciones de Mediciones Pr opuest as D Est adíst ica

E LEL “Hot el”

F Tablas LEL “Hot el”

1 Mediciones aplicadas al símbolo 2 Mediciones aplicadas al LEL 3 Mat r iz de adyacencia ponder ada

G Tablas LEL “Pasapor t e”

1 Mediciones aplicadas al símbolo 2 Mediciones aplicadas al LEL

3 Mat r iz de adyacencia ponder ada H Tablas LEL “LEL y Escenar ios”

1 Mediciones aplicadas al símbolo 2 Mediciones aplicadas al LEL

(6)

INDICE

iv Figura Descripción Página

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INDICE

v Tabla Descripción Página

I I .1 Clasif icación de las ent r adas ______________________________ 16 VI I I .1 Mediciones ext r emas r egist r adas par a CPN ___________________ 65 VI I I .2 Mediciones ext r emas r egist r adas par a CVN ___________________ 68 VI I I .3 Mediciones ext r emas r egist r adas par a CS ____________________ 69 VI I I .4 Mediciones ext r emas r egist r adas par a COPN _________________ 70 VI I I .5 Valor es t ot ales ________________________________________ 77 VI I I .6 Clasif icación de las ent r adas del LEL “Hot el” __________________ 78 VI I I .7 Det er minación de valor es ext r emos par a CPNL ________________ 79 VI I I .8 Det er minación de valor es ext r emos par a las clases de palabr as

nor malizadas _________________________________________ 80 VI I I .9 Compar ación de mediciones de la t endencia cent r al par a el LEL

“Hot el” _____________________________________________ 80 VI I I .10 Mediciones de la t endencia cent r al par a las cat egor ías Ver bo, Obj et o

y Suj et o ____________________________________________ 81 VI I I .11 Mediciones de la disper sión par a las cat egor ías y el LEL _________ 82 VI I I .12 Det er minación del r ango de valor es del 75% de las mediciones según

el Teor ema de Chebyshev ________________________________ 84 VI I I .13 Det er minación del r ango de valor es del 68% de las mediciones según

una dist r ibución nor mal __________________________________ 85 VI I I .14 Valor es calculados par a el coef icient e de det er minación: r2 _{________ 86} VI I I .15 Mediciones ef ect uadas al LEL “Hot el” _______________________ 88 I X.1 Valor es obt enidos de las mediciones aplicadas al LEL “Hot el” ______ 91 I X.2 Valor es obt enidos de las mediciones aplicadas al LEL “Pasapor t e” ___ 93 I X.3 Valor es obt enidos de las mediciones aplicadas al LEL “LEL &

Escenar ios” __________________________________________ 93 I X.4 Tot ales par a la cant idad de palabr as y cant idad de palabr as

nor malizadas _________________________________________ 94 I X.5 Dist r ibución por cent ual de las clases de palabr as _______________ 95 I X.6 Valor es de la disper sión par a la cant idad de palabr as nor malizadas __ 95 I X.7 Valor es par a los coef icient es de det er minación par a t odas las clases

de palabr as con r espect o a CPN____________________________ 96 I X.8 Valor es ext r emos, medios y encont r ados par a el 80% de las

obser vaciones de la cant idad de palabr as nor malizadas ___________ 97 I X.9 Valor es ext r emos, medios y encont r ados par a el 80% de las

obser vaciones de los coef icient es Fan Out , FOI y Tasa de Uso_____ 97 I X.10 Valor es ext r emos, medios y encont r ados par a el 80% de las

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CAPITULO I

INTRODUCCION

“Si supier a lo que busco, no est ar ía invest igando” Albert Einstein

1. OBJETIVO

Según [Fenton ‘96] hay dos razones fundamentales para realizar una investigación formal, ya sea un experimento, un caso de estudio o una recolección y posterior análisis de datos:

1. confirmar una teoría propuesta 2. determinar relaciones entre los datos

Esta tesis tratará de demostrar que un producto del proceso de elicitación de requerimientos como el Léxico Extendido del Lenguaje (LEL) es factible de ser medido. Para ello se proponen varias mediciones de tamaño que aplicadas al LEL, permitan mapear sus atributos y propiedades a un mundo de símbolos numéricos. Combinando estas mediciones se obtendrá un nuevo conjunto de valores que caractericen el artefacto en estudio.

La idea fundamental de la determinación del tamaño no se basa simplemente en la cantidad de palabras usadas que puede, ex profeso, ser muy pequeña en el afán de sintetizar el concepto al que se hace referencia o muy grande, para salvar ambigüedades, sino en la cantidad de palabras necesarias para explicar la idea subyacente. Es por esto que se busca establecer reglas de cuantificación que permitan abstraerse tanto de las singularidades del lenguaje como del estilo propio de cada analista y poder efectuar así mediciones objetivas.

2. MOTIVACIÓN

Establecer algún tipo de medición que permita caracterizar un artefacto ayuda a controlar un proceso, si este control se realiza en etapas tempranas del desarrollo de un sistema se podrían hacer inferencias respecto a la factibilidad de continuar o no con el trabajo sobre bases más precisas.

(9)

INTRODUCCION

2 3. METODOLOGÍA DE TRABAJO

Figura I.1: Etapas de esta tesis

El LEL es un conjunto de definiciones, al estilo de un diccionario de una actividad específica, está escrito en Lenguaje Natural y su estructura general está establecida en la bibliografía sobre el tema, por ejemplo [Hadad ‘97], [Leite ‘00]. El primer problema que se presenta radica en que las definiciones están expresadas en Lenguaje Natural y si bien su gramática y sintaxis dependen del idioma en el que se haya escrito, esta estructura no es lo suficientemente rígida como para establecer mediciones rigurosas ya que cada persona puede expresar la misma idea utilizando construcciones muy diferentes. Cuando el objetivo es medir tamaño de un texto escrito en Lenguaje Natural se deben establecer reglas para determinar parámetros de medición.

Por otro lado, se debe decidir qué elementos medir en un texto que resulten representativos de su tamaño. Las opciones son variadas: palabras o algún tipo de ellas, oraciones, signos de puntuación, espacios en blanco, líneas de texto, paréntesis o cualquier combinación de ellos. Esto lleva a la necesidad de jerarquizar los elementos medibles, que a su vez plantea la cuestión de establecer un criterio para realizar dicha jerarquización. Es fácil ver que muchos de estos elementos aportan poca información sobre el tema del texto, pero en cambio, otros parecen ser fundamentales.

Un estudio sobre la lingüística del idioma castellano permitió determinar las clases de palabras que pueden ser importantes en una definición. Con esta base se elaboran reglas de normalización que preservan sólo un conjunto de vocablos del texto que se pretende medir.

A partir de una investigación sobre la teoría de las mediciones tomando como base [Fenton ‘96], se construyó un paquete de definiciones de medidas internas y también algunas externas, específicamente diseñadas para el símbolo del LEL y para el LEL en su conjunto.

Se comenzó por las mediciones consideradas “ingenuas” como contar palabras y se llegó a otras más sofisticadas como la cantidad de veces que una entrada del LEL se usa para definir otras entradas.

Se proponen algunas soluciones, cuyo refinamiento se producirá en la medida que se avance en el desarrollo del trabajo.

El proceso seguido fue el siguiente:

LEL Creación de paquete

de mediciones

Tamaño del LEL Proceso

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INTRODUCCION

3 a) se decide medir tamaño contando la cantidad de palabras usadas en la construcción

del LEL

b) luego de analizar las clases de palabras del lenguaje castellano, se estableció un concepto que permite estandarizar las mediciones: Palabra Normalizada. Una palabra se considera normalizada siempre que por su peso semántico sea imprescindible en la definición, es la que realmente transmite información.

Se formalizaron diez reglas que aplicadas a una palabra sucesivamente y sin seguir un orden fijo, permiten establecer su condición. Si fuera normalizada, se incluirá en la cantidad de palabras normalizadas, caso contrario, no se contará.

Esto surge del hecho de observar que aún tratándose de definiciones, en las que generalmente no se utiliza lenguaje coloquial, cada redactor tiene un estilo propio y por lo tanto utiliza una diferente cantidad y calidad de términos para expresar la misma idea. Entonces se tratará de reducir la cantidad de palabras a las que sean estrictamente necesarias para definir un concepto, prescindiendo así de palabras como preposiciones, conjunciones, artículos, pronombres, etc. que no aportan información importante.

c) se cuentan solo las palabras normalizadas de cada entrada obteniendo una medición llamada Cantidad de Palabras Normalizadas.

Para sistematizar esta actividad, se representan las definiciones utilizando un vector binario por cada oración de la entrada y que tendrá como dimensión la cantidad de palabras de la oración en donde cada posición contendrá un 1. Esta es una técnica similar a la utilizada en el área de la Recuperación de la Información [Faloutsos ‘95]. A medida que se aplican las reglas de normalización propuestas, algunas posiciones se cambiarán a 0 si la palabra que representa no está normalizada y por lo tanto se elimina. La suma de los elementos de todos los vectores dará el total de palabras normalizadas de la definición.

d) se establecen categorías de Palabras Normalizadas: verbos, símbolos del LEL y otras palabras normalizadas.

e) para cada símbolo se definen mediciones inmediatas o directas que incluyen la Cantidad de Palabras Normalizadas, la Cantidad de Oraciones, la Cantidad de Verbos Normalizados, la Cantidad de Otras Palabras Normalizadas, la Cantidad de Símbolos y cálculos utilizando esas mediciones, es decir, mediciones indirectas que incluyen Coeficientes de Redundancia y Simplicidad, el Fan Out, la relación entre Fan In y Fan Out y la Tasa de Uso.

f) para el LEL, se repite un proceso similar al del parágrafo anterior.

(11)

INTRODUCCION

4 g) los procesos indicados en los apartados e) y f) se repiten para tres casos de

estudio generándose así planillas de cálculo con los valores obtenidos y gráficos que muestran las tendencias observadas.

Estos casos de estudio fueron elaborados por grupos de personas diferentes, lo que asegura que no poseen modalidades propias de un individuo que pudiera imprimirles un sello personal y que además tienen una cantidad de entradas diferente. Se trata así de validar (o no) las mediciones propuestas y obtener conclusiones para todos los artefactos del mismo tipo.

h) se comparan los resultados obtenidos y se infieren características de tamaño y calidad para el LEL

Todo este conjunto de medidas expresadas en cantidades numéricas serán indicadores que permitirán caracterizar el LEL.

4. PROPUESTAS RELACIONADAS

Una investigación sobre el estado del arte de las mediciones aplicadas a productos del software permitió descubrir la falta de líneas de investigación en el campo de la aplicación de mediciones al LEL y Escenarios.

5. ORGANIZACIÓN

Esta tesis está dividida en diez capítulos, la bibliografía y una sección de apéndices. El primero es la introducción donde se explica someramente el objetivo.

El capítulo dos presenta conceptos sobre Elicitación de Requerimientos, Léxico Extendido del Lenguaje y Escenarios.

En el capítulo tres se explican algunos fundamentos de la Teoría de las Mediciones que son de gran importancia para la fundamentación de las técnicas utilizadas en esta tesis.

Para la realización del capítulo cuatro se contó con la colaboración de un lingüista que hizo valiosos aportes desde su especialidad para describir las características del Lenguaje Natural que permitirán justificar la reducción en la cantidad de palabras efectuadas a las definiciones del LEL.

En el capítulo cinco se explica el concepto de Palabra Normalizada en el contexto de esta tesis, la metodología utilizada para representar las definiciones del LEL y las diez reglas propuestas que se aplican a una palabra para determinar si es normalizada.

Los capítulos seis y siete definen las mediciones que se aplicarán a cada símbolo del LEL y al LEL en su conjunto.

En el capítulo ocho se presentan y analizan detalladamente las mediciones realizadas al LEL “Hotel”.

(12)

INTRODUCCION

5 En el capítulo diez se formulan las conclusiones finales y se establecen algunas pautas, derivadas de la tarea de haber medido estos LEL, para construir un LEL más fácilmente medible. Para terminar el capítulo se comentan futuros trabajos.

(13)

CAPITULO II

ELICITACIÓN DE REQUERIMIENTOS

La I ngenier ía del Sof t war e se puede def inir según [Humphr ey ‘90] como la aplicación disciplinada de pr incipios, her r amient as y mét odos de ingenier ía, ciencias y mat emát ica par a la pr oducción económica de sof t war e de calidad. Par a complet ar la def inición ant er ior , el mismo aut or llama pr oceso de la ingenier ía de sof t war e al conj unt o de t odas las act ividades de la ingenier ía de sof t war e ut ilizadas par a t r ansf or mar los r equer imient os del usuar io en sof t war e.

Figur a I I .1 Ubicación de los escenar ios dent r o de la I S (a par t ir de [Loucopoulos ‘95] y [Pr essman ‘93] )

Cada una de est as act ividades ser á compr endida y cont r olada de f or ma t al de evit ar cualquier impr evist o.

I ngenier ía del har dwar e

Mant enimient o

Análisis del sist ema Planif icación del pr oyect o Análisis de r equer imient os

Cor r ección Adapt ación

Mej or a

Ent r evist as al usuar io Anál. de obj et ivos y met as Escenar ios

Anál. de f or mular ios Apr ox. en Lenguaj e nat ur al Reuso de r equer imient os Análisis de t ar eas

dan or igen a I ngenier ía de

sist emas

I ngenier ía del sof t war e

const a de t r es f ases

Def inición Desar r ollo

Diseño del sof t war e Codif icación Pr ueba del sof t war e

I ngenier ía de r equer imient os

incluye los pr ocesos

Elicit ación Especif icación

[image:13.595.92.529.279.690.2]

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ELICITACIÓN DE REQUERIMIENTOS

7

Los mét odos de la ingenier ía del sof t war e indican cómo const r uir t écnicament e el sof t war e. Abar can una amplia gama de t ar eas que incluyen análisis de r equisit os, diseño, const r ucción de pr ogr amas, pr uebas y mant enimient o [Mar t ínez ‘99].

Mient r as que la ciencia de la comput ación pr ovee los f undament os t eór icos par a la const r ucción del sof t war e, la ingenier ía del sof t war e se cent r a en su implement ación en f or ma cont r olada y cient íf ica [Fent on ‘96].

1. INGENI ERÍ A DE REQUERI MI ENTOS

Es bien sabido que una evaluación def icient e, er r ónea o incomplet a en las et apas t empr anas del desar r ollo de un sist ema pr oduce inconvenient es que se encuent r an ent r e los más cost osos de r epar ar cuando el sist ema ha sido implement ado y en el peor de los casos lleva a desechar lo después de que ha sido complet ament e implement ado [Door n ‘98].

Es por lo ant edicho que una act ividad cent r al en el desar r ollo de los sist emas de sof t war e es la cor r ect a int er pr et ación de las necesidades de los client es-usuar ios. Las expect at ivas que ellos t ienen sobr e el sist ema de sof t war e se f or malizan al est ablecer la especif icación de los r equer imient os. La r ama de la I ngenier ía del Sof t war e que se ocupa de est a act ividad, se conoce como I ngenier ía de Requer imient os [Loucopoulos ‘95].

Es común que sepr oduzcan f allas al especif icar los r equer imient os del sist ema en análisis. Est as f allas según [Chr ist el ‘93] se deben a var ios f act or es, ent r e ellos:

• r esult a dif ícil cr ear modelos est r uct ur ados a par t ir de las descr ipciones en lenguaj e nat ur al de los client es-usuar ios

• en la t r ansición ent r e los r equer imient os en br ut o a las especif icaciones f or males, se pier de inf or mación pot encialment e impor t ant e y el t r aceabilit y1_{se t or na dif ícil} de mant ener

• la inf or mación sobr e polít icas, pr ocesos y met odologías deber ía est ar disponible, per o muchas veces el acceso a ella es dif ícil

Es pr obable que los r equer imient os se modif iquen muchas veces dur ant e el desar r ollo del sist ema, ant es de llegar al diseño def init ivo, est o involucr a una sucesión de pr oposiciones que se van acer cando a las per cepciones de los usuar ios f inales acer ca del obj et ivo del sist ema [Loucopoulos ‘95].

Todo sist ema t ípico cont iene cient os de r equer imient os que der ivan de dif er ent es f uent es y en f or mat os diver sos, lo que pr oduce una gr an cant idad de inf or mación complej a y sin pr ocesar a par t ir de la cual se deben especif icar los r equer imient os [Chr ist el ‘93].

La I ngenier ía de Requer imient os es una disciplina r elat ivament e nueva y por lo t ant o exist en dist int as cor r ient es, cada una de ellas adopt a sus pr opias nor mat ivas en las t r es act ividades f undament ales que involucr a, según [Loucopoulos ‘95]:

1. elicit ación: obt ener t odo el conocimient o posible acer ca del pr oblema y document ar los hechos obser vados

2. especif icación: f or malizar el conocimient o adquir ido del UdD (Univer so de discur so) en f or ma de car act er íst icas que el sist ema debe t ener o cumplir

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8

3. validación: ver if icar la pr ecisión de la compr ensión obt enida

2. ELI CI TACI ÓN DE REQUERI MI ENTOS

En est e mundo complej o y compet it ivo, donde la inf or mación se consider a poder , es una ar dua t ar ea llegar a conocer hast a en sus más mínimos det alles la f or ma de t r abaj ar de una or ganización o empr esa. En el mar co de la I ngenier ía de Requer imient os, se denomina elicit ación a: “El pr oceso de adquisición (elicit ación) de t odo el conocimient o r elevant e necesar io par a pr oducir un modelo de r equer imient os del dominio de un pr oblema” [Loucopoulos ‘95].

El ingenier o de r equer imient os debe ser capaz de obt ener los r equer imient os del sist ema a par t ir de una amplia var iedad de client es-usuar ios. Muchas veces esos r equer imient os son conf usos, vagos y est án expr esados como soluciones [Nuseibeh ‘97].

La elicit ación de r equer imient os es una act ividad net ament e social, donde la int er acción ent r e los usuar ios, el medio y los analist as debe ser f luida y cor dial par a llegar a la t r ansmisión de conocimient os que per mit an la especif icación de los r equer imient os que solo t ienen sent ido dent r o del cont ext o (t iempo, lugar y sit uaciones) en el que f uer on est ablecidos [Loucopoulos ‘95].

Más aún, si el t r abaj o lo r ealizan var ias per sonas y alguna de ellas no acuer da o t eme a posibles cambios, la t ar ea se t or na muy dif ícil o casi imposible. Siempr e que exist a int er acción ent r e dif er ent es gr upos de int er és, se pueden gener ar sit uaciones conf lict ivas que der ivan en f alt a de ent endimient o, f alt a de colabor ación, malas int er pr et aciones o simplement e inf or mación er r ónea o poco exact a.

“La calidad de la especif icación de r equer imient os y en últ ima inst ancia del sist ema de inf or mación depende mucho de la habilidad del desar r ollador par a ex t r aer y compr ender el conocimient o acer ca del dominio modelado, el univer so del discur so ” [Loucopoulos ‘95].

El univer so del discur so, UdD , ambient e de t r abaj o, ambient e a modelizar , dominio de análisis o macr osist ema se usar án como sinónimos par a r ef er ir se al espacio f ísico, t empor al y condiciones en gener al en las que se desar r ollar á el pr oceso de elicit ación y por ende se implant ar á el sist ema de sof t war e t er minado.

Es impor t ant e que los pr opios desar r ollador es analicen el pr oblema con los usuar ios f inales y no que r eciban las int er pr et aciones de un gr upo especializado que, muchas veces, los client es designan par a int er pr et ar los r equer imient os de la empr esa y br indar la inf or mación de f or ma de no alt er ar la pr oduct ividad y el nor mal desar r ollo del t r abaj o. Est o puede ser f uent e de gr andes conf usiones y malas int er pr et aciones.

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9

“...la elicit ación de r equer imient os es una act ividad cr ucial en el desar r ollo de sist emas que est á comúnment e plagada de pr oblemas de t r aceabilit y, inadecuada det ección y r esolución de conf lict os, pobr e comunicación ent r e los desar r ollador es y los client es-usuar ios y la pér dida de inf or mación impor t ant e sobr e el pr oceso y el sist ema ” [Chr ist el ‘93].

Un buen t r abaj o en la et apa de elicit ación de r equer imient os es det er minant e par a el éxit o del pr oyect o, pues un sist ema que se desar r olla en base a r equer imient os inexact os o er r óneos, pr oducir á sof t war e poco út il.

Dent r o de la lit er at ur a sobr e elicit ación se pr oponen diver sas t écnicas par a ext r aer conocimient o del ambient e a modelizar o Univer so del Discur so (UdD). Según [Loucopoulos ‘95], se pueden consider ar las siguient es:

ü Ent r evist as

ü Análisis de obj et ivos y met as ü Escenar ios

ü Análisis de f or mular ios

ü Apr oximaciones en lenguaj e nat ur al ü Reuso de r equer imient os

ü Análisis de t ar eas

En est a t esis se ha usado la t écnica de Escenar ios gener ados a par t ir del Léxico Ext endido del Lenguaj e (LEL), t al como se pr opone en [Hadad ‘97]. En la pr áct ica est a elección conlleva al uso de ot r as t écnicas que ayudan a la elicit ación, a saber : Ent r evist as, Apr oximaciones en lenguaj e nat ur al y Análisis de t ar eas, per o t odas van en auxilio de la cr eación de escenar ios.

“las t écnicas de escenar ios par a la elicit ación de r equer imient os se basan en el hecho que los usuar ios encuent r an más f ácil t r ansf er ir sus per icias al analist a a t r avés de una sesión act iva cont ando una hist or ia, que a t r avés de cuest ionar ios y ent r evist as... las t écnicas de escenar ios pr esent an una solución pr omisor ia par a el dif ícil pr oblema de comunicación y t r ansf er encia de las per icias ent r e el analist a y el usuar io” [Loucopoulos ‘95].

3. MEDI CI ON DE REQUERI MI ENTOS

En cualquier act ividad que se est é desar r ollando es impor t ant e plant ear la necesidad de medir el pr oceso par a int ent ar mej or ar lo y el pr oduct o par a int ent ar mej or ar su calidad pues si no se mej or a signif ica que las est r at egias de t r abaj o usadas no son convenient es.

Las mediciones aplicadas a los r equer imient os son impor t ant es por los benef icios asociados a la det ección y cor r ección t empr ana de pr oblemas [Hammer ‘97].

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10

Los pasos que se sugier en en [Pr essman ‘93] par a implement ar un pr ogr ama de mediciones son:

1. Recolección de dat os 2. Cálculo de mét r icas

3. Evaluación de los r esult ados

Las mediciones del sof t war e se ut ilizan según [Zuse ‘95] y [Gr ady ‘94] par a medir at r ibut os específ icos del pr oduct o o del pr oceso de desar r ollo y per mit en:

1. Est ablecer bases par a una est imación 2. Monit or ear el pr ogr eso de un pr oyect o 3. Det er minar la complej idad

4. Saber cuándo se ha llegado al gr ado de calidad deseado 5. Evaluar los pr oduct os

6. Analizar def ect os par a mej or ar el pr oceso 7. Validar exper iment alment e las mej or es pr áct icas

En pocas palabr as, ayudan a t omar mej or es decisiones.

El éxit o de un pr ogr ama de mediciones est á f uer t ement e ligado a la elicit ación, def inición y manipulación t ant o de las ent idades y act ividades del modelo empír ico del mundo r eal que se quier e medir como de su modelo numér ico f or mal [Of f en ‘97].

Si es posible cuant if icar los r equer imient os y audit ar los pr ocesos de medición usados j unt o con los r esult ados obt enidos, ent onces se puede asegur ar la calidad de los r equer imient os pr oducidos. En base a est as mediciones se puede ent onces evaluar el sof t war e, negociar cont r at os y especialment e cont r olar las f allas [Rule ‘01].

Ent ender el t amaño del pr oduct o es cr ucial par a ent ender el pr oceso de sof t war e y par a cont r olar r est r icciones del pr oceso t ales como dur ación y pr oduct ividad, j unt o con ot r os f act or es que af ect an la sat isf acción del client e [Rule ‘01].

4. ESCENARI OS

“Los escenar ios son descr ipciones br eves de sit uaciones t ípicas en el uso del sist ema ” [Br iand ‘98].

Según la def inición dada en el diccionar io [Mar ín ‘82] se denomina escenar io al “Conj unt o de cir cunst ancias que se consider an en t or no de una per sona o suceso”

Un escenar io descr ibir á det alladament e sit uaciones r elevant es que se dan en el ambient e par a el cual se debe elabor ar la especif icación de r equer imient os. “Los escenar ios son descr ipciones par ciales del f uncionamient o del sist ema, f ocalizan un moment o específ ico de la aplicación ... pr esent an ver siones acot adas del compor t amient o del sof t war e ” [Leit e ‘96].

(18)

11

“La cr eación de escenar ios hace, gener alment e, necesar ia la adquisición de conocimient o del dominio” [Sut clif f e ‘97]. Los escenar ios pr oveen una f or ma nat ur al de obt ener y pr esent ar el conocimient o que t ienen del macr osist ema cada uno de los par t icipant es del pr oyect o, una vez que est e conocimient o queda modelizado, la especif icación de los r equer imient os es un paso post er ior de f ácil implement ación. “los escenar ios son una her r amient a impor t ant e par a el ingenier o de r equer imient os, no solo por la f or ma nat ur al en la que descr ibe el compor t amient o, sino t ambién por que obliga el ingenier o de sist emas a mapear el macr osist ema en el que t r abaj ar á el f ut ur o sof t war e” [Leit e ‘97].

“exist e una gr an var iedad de medios par a pr esent ar los escenar ios: t ext os en lenguaj e nat ur al e imágenes o f or mas simbólicas como diagr amas, not aciones f or males, et c. Aún más, el cont enido que se r epr esent a pueden ser hechos r egist r ados en algún medio o un ar t ef act o diseñado que ent r ega su pr opia pr esent ación como una simulación” [Sut clif f e ‘97]. En est e t r abaj o se elige una r epr esent ación en t ext o en lenguaj e nat ur al de las sit uaciones que el desar r ollador descr ibe a par t ir del conocimient o que adquir ió del UdD y que validó con los client es-usuar ios del sist ema .

Los escenar ios t ienen las siguient es car act er íst icas gener ales, según [Leit e ‘97]:

§ descr iben sit uaciones en el macr osist ema

§ evolucionan j unt o con el pr oceso de const r ucción del sof t war e § est án nat ur alment e enlazados al LEL

§ descr iben sit uaciones haciendo énf asis en el compor t amient o usando

lenguaj e nat ur al

En [Wilson ‘99] se r ecomienda a los analist as, ent r e ot r as cosas, que al usar lenguaj e nat ur al par a especif icar los r equer imient os del sist ema ut ilicen or aciones simples y dir ect as cuya est r uct ur a sea cor r ect a y seleccionen palabr as y f r ases basadas en una def inición f or mal y no en lo que el uso común supone que signif ican.

La siguient e et apa se ocupar á de descr ibir el conj unt o de palabr as de uso cor r ient e ent r e los client es-usuar ios del sist ema que se denomina Léxico Ext endido del Lenguaj e (LEL) y post er ior ment e se obt endr án los escenar ios a par t ir de él como se sugier e en [Door n ‘98], [Hadad ‘97].

Una vez consensuada con las par t es int er vinient es (desar r ollador es y client es-usuar ios), la list a de símbolos del LEL sir ve de base par a la gener ación de los escenar ios der ivados de ellos.

5. LÉXI CO EXTENDI DO DEL LENGUAJE

(19)

12

Result a út il conocer la def inición de la palabr a léxico par a los lingüist as: “especie de diccionar io o glosar io en cuyas ent r adas se especif ican las pr opiedades idiosincr ásicas2 de las piezas o element os léxicos de una lengua” [Lagunilla ‘95]. Vemos que concuer da exact ament e con las car act er íst icas que se esper a que posean las ent r adas del LEL gener ado dur ant e el pr oceso de elicit ación.

En est a et apa se ut ilizar á el lenguaj e nat ur al, aquél que es de uso cot idiano en el ambient e de t r abaj o en el que los desar r ollador es est án adquir iendo conocimient o. Ellos est án apr endiendo sobr e un macr osist ema que no conocen pr of undament e y est o puede cr ear “gaps” semánt icos ent r e las par t es involucr adas (desar r ollador es y client es-usuar ios) que ir án desapar eciendo en sucesivas ent r evist as. “Una f or ma de f acilit ar la compr ensión es a t r avés del uso del lenguaj e nat ur al, evit ando la incor por ación de un lenguaj e ar t if icial ya desde el comienzo del pr oceso” [Leit e ‘96]. Es decir , las ent r evist as no se r ealizan ut ilizando t ér minos t écnicos pr opios del análisis de sist emas, sino solament e los ut ilizados en el ambient e que se est á est udiando.

Figur a I I .2: Pasos par a la const r ucción del LEL [Hadad ‘97]

2 _{I diosincr ásico: per t enecient e o r elat ivo a la idiosincr asia.}

I diosincr asia: índole del t emper ament o y car áct er de cada individuo por lo cual se dist ingue de los demás.

CLI ENTES / USUARI OS

ENTREVI STAS

GENERACI ON DE LA LI STA

CLASI FI CACI ON DE ENTRADAS

DESCRI PCI ON DE ENTRADAS VALI DACI ON

CONTROL DEL LEL

Lista

Clasificación

Descripción de las entradas

Descripción de todas las entradas validadas

Errores en las descripciones Entradas que no se ubican en la clasificación Descripción de las entradas

Descripciones Validadas Palabras y frases repetidas o

enfatizadas

[image:19.595.112.495.307.665.2]

(20)

13

El desar r ollador , en una pr imer a et apa, mant iene char las con los client es-usuar ios del sist ema par a obt ener conocimient o acer ca del UdD. Est as ent r evist as inf or males per mit en ident if icar las palabr as más usadas y su exact o signif icado en el ent or no en est udio, ”También se incluyen aquéllas palabr as o f r ases que son r elevant es par a el dominio del pr oblema más allá de su f r ecuencia de r epet ición ” [Leit e ‘96]. Est as palabr as conf or mar án el LEL, se consigue así que desar r ollador es y client es-usuar ios ut ilicen las mismas palabr as con idént ico signif icado. Los desar r ollador es no sólo obt endr án conocimient o a t r avés de los client es-usuar ios, sino t ambién obser vando el ambient e de t r abaj o, consult ando bibliogr af ía sobr e el t ema, leyendo inf or mes gener ados por los client es-usuar ios y de t oda aquélla f uent e que pueda t r ansmit ir les conocimient o. Cada vocablo o palabr a más usada en el macr osist ema se incluye en la list a y se denominar á ent r ada o símbolo del LEL3_. Tendr á un nombr e único que lo ident if ica, per o puede t ener sinónimos que ir án separ ados por bar r as.

Se pr et ende que est a list a incluya la menor cant idad posible de palabr as ext er nas al dominio, es lo que se denomina “pr incipio de vocabular io mínimo” [Leit e ‘96].

Es común encont r ar se en la sit uación de t r at ar de est ablecer la noción y/ o impact o de un símbolo, ut ilizando ot r os símbolos per t enecient es al sist ema en est udio, est o se denomina “pr incipio de cir cular idad”, se gener a así una r ed de int er acciones y dependencias ent r e los símbolos que es alt ament e benef iciosa [Leit e ‘96]

Los símbolos se clasif ican en Suj et o, Ver bo, Obj et o y Est ado [Hadad ‘97], per o est a clasif icación gener al se adapt ar á a cada UdD par t icular . Puede ocur r ir que se gener en nuevas cat egor ías que sean especializaciones de las ant er ior es o bien una clasif icación que ej emplif ique mej or las car act er íst icas de los símbolos que engloba.

6. APLI CACI ÓN AL CASO DE ESTUDI O

El t r abaj o de campo consist ió en el análisis del f uncionamient o de la Recepción del “Hot el Lucania”4_{ubicado en la ciudad de Comodor o Rivadavia. Est e hot el de cuat r o} est r ellas, el de mayor cat egor ía de la ciudad, r esult ó un desaf ío de gr an int er és par a los desar r ollador es.

En pr incipio, un hot el se pr esent aba como una t ar ea f ar aónica, casi imposible de analizar , compuest a por var ios depar t ament os, cada uno con su act ividad específ ica y dif er ent e. Sin embar go, después de las pr imer as ent r evist as con un r ecepcionist a del hot el, se logr ó compr ender que el cont r ol de casi t odas las act ividades se cent r aba en la Recepción, lo cual ayudó a cir cunscr ibir el pr oblema sin per der por ello la visión de conj unt o.

Se pr oduj er on cuat r o ver siones de LEL que f uer on evolucionando j unt o con el conocimient o de los desar r ollador es sobr e el UdD.

Una condición par a poder t r abaj ar en el Hot el f ue ent r evist ar al r ecepcionist a del t ur no noche (de ahor a en adelant e usuar io), pues es en ese moment o cuando se r egist r a menos movimient o en la Recepción.

3 _{En est e t r abaj o se ut ilizar á indist int ament e las palabr as símbolo del LEL y ent r ada del LEL}

(21)

14

Par a la pr imer a r eunión se pr epar ar on algunas pr egunt as elabor adas después de leer la bibliogr af ía sobr e LEL y Escenar ios, per o sin pr et ender est ablecer una ent r evist a est r uct ur ada. Se gener ó así una list a de palabr as pr opias del UdD o, lo que llamar emos, símbolos candidat os del LEL.

Est os símbolos se agr upar on según una clasif icación adopt ada que dif ier e liger ament e de la clasif icación gener al pr opuest a en [Hadad ‘97].

La list a de símbolos candidat os, que en un pr incipio r esult ó muy ext ensa, f ue somet ida a validación con el usuar io en sucesivas ent r evist as. Como r esult ado del pr oceso de validación, muchos símbolos candidat os se r echazar on def init ivament e, ot r os cambiar on su cont enido y algunos se agr egar on. En r esumen, los símbolos evolucionar on j unt o con el pr oceso de cr ecimient o del conocimient o del macr osist ema hast a llegar a la list a def init iva.

Par a cumplir con el “pr incipio de vocabular io mínimo”, se t uvo especial cuidado de no caer en la t ent ación de ampliar los símbolos haciendo apor t es per sonales de los desar r ollador es y aj ust ándose est r ict ament e a las palabr as con las que descr ibía las act ividades el usuar io.

El ident if icador de cada una de las ent r adas del LEL sur gió nat ur alment e a inst ancias del usuar io, sólo hubo que pr est ar at ención a los posibles sinónimos par a asegur ar se que no f uer an un símbolo dif er ent e. El or den en el que se est ablecier on los sinónimos no r ef lej a necesar iament e la f r ecuencia de uso.

Par a descr ibir cada símbolo se ut ilizan la NOCI ÓN donde se explica br evement e qué signif ica esa palabr a en el cont ext o en est udio y el I MPACTO, que puede f alt ar , def ine las acciones que ese símbolo ej ecut a y que incidir án en los ot r os component es del sist ema pudiendo alt er ar los en f unción de su compor t amient o.

Ej .

Pasajero / huésped / pax

• Notion

− Es una persona que tiene una

solicitud de reserva

o hace un

pedido de

alojamiento

• Behavioral responses

− Provee los datos requeridos por el

recepcionista

.

− Puede presentar un

voucher

.

− Completa la

planilla del pasajero

la primera vez que se presenta en el

Hote

l.

− Recibe la

tarjeta codificada

y el control remoto TV

.

− Puede solicitar la llave de la caja de seguridad y/o

minibar

.

− Puede hacer consumos en Cafetería y/o Restaurant, consumos del

minibar

,

llamados

telefónicos y gastos de lavandería.

− Puede hacer un

pedido del servicio de despertador

.

− Puede hacer un

pedido de limpieza extra

y/o un

pedido de mantenimiento extra.

− Puede recibir un

aviso de mensaje

.

− Recibe la factura y los comprobantes de gastos

.

− Hace el

pago

.

− Devuelve la

tarjeta codificada

,

el control remoto TV y la llave del

minibar

y/o de

la

caja de seguridad de la

habitación

si las solicitó

.

(22)

15

Todas las palabr as que apar ecen subr ayadas en el ej emplo son símbolos del LEL usados par a la def inir el símbolos del LEL pasaj er o/ huésped/ pax, se cumple así el “pr incipio de cir cular idad”. Est a r ed de int er acciones y dependencias ent r e los símbolos obliga a pr est ar mucha at ención cuando se alt er a alguno de ellos por que inf luir á en ot r os.

Par a paliar est a dif icult ad y no per der el cont r ol de los cambios, es que se r ecomienda el uso de alguna her r amient a que ayude en la act ualización de los símbolos del LEL.

En est e t r abaj o, en un pr imer moment o, se usó el pr ocesador de t ext o Wor d del paquet e Of f ice 2000 de Micr osof t que per mit e est ablecer hiper vínculos ent r e las palabr as. Si bien r esult ó de gr an ayuda par a navegar ent r e símbolos, los cambios r esult aban dif íciles de implement ar , pues se deben r escr ibir t odas las apar iciones del símbolo.

Finalment e se ut ilizó la her r amient a Baseline Ment or Wor kbench (BMW) “Est a es una aplicación const r uida par a asist ir al exper t o del dominio dur ant e la f ase de ingenier ía de r equer imient os ut ilizando el esquema del “client -or ient ed baseline ” [Ant onelli ‘01].

Los símbolos se clasif icar on según el siguient e det alle t omando como base [Kaplan ‘96] y at endiendo a las par t icular idades del macr osist ema en est udio:

Act ividad (A): en la noción se indica en qué consist en, quién las ej ecut a y el lugar donde se r ealizan y en el impact o se descr ibe el ef ect o que pr oducen sobr e Dat os, For mular ios, Per sonas, Obj et os, Ficher os.

Dat o (D): en la Noción se indica su cont enido, qué act ividad o f unción los pr ovee y dónde se almacenan y en el I mpact o se descr iben las act ividades en las que se usan.

Depar t ament o (T): en la Noción se indican las act ividades que r ealiza y en el I mpact o se descr iben los ef ect os sobr e Per sonas, For mular ios, Dat os, Ficher os, Obj et os.

Ficher o (F): en la Noción se indica su cont enido y ubicación y en el I mpact o se est ablece en que act ividades se ut ilizan.

For mular io (M): en la Noción se indica su cont enido, qué act ividad o f unción los pr ovee y dónde se almacenan y en el I mpact o se descr iben las act ividades que se r ealizan sobr e ellos.

Obj et o (O): en la Noción se def ine el concept o, sus car act er íst icas, su ut ilidad y su ubicación y en el I mpact o se descr iben las act ividades que se r ealizan sobr e ellos.

Per sona (P): en la Noción se def inen sus car act er íst icas y en el I mpact o se explica cuál es su acción sobr e Dat os, Act ividades, For mular ios, Ficher os, Obj et os.

(23)

16

Clasif icacion par t icular Cant idad Clasif icacion gener al Cant idad

ü Act ividad 12 ü Ver bo 12

ü Dat o 4

ü Depar t ament o 7

ü Ficher o 4

ü For mular io 7

ü Obj et o 5

ü Obj et o 25

ü Per sona 2 ü Suj et o 2

TOTAL 39

Tabla I I .1: Clasif icación de las ent r adas

Como las cat egor ías {Per sona – Suj et o} y {Act ividad – Ver bo} son equivalent es en cuant o a su def inición, poseen la misma cant idad de element os.

En la Figur a I I .3 se puede apr eciar la dist r ibución por cent ual de las ent r adas del LEL en f unción de la clasif icación adopt ada que se muest r a en la Tabla I I .1. Es int er esant e obser var que los r esult ados se cor r esponden a los esper ados según el ambient e que se est á modelizando.

El mayor peso est á en el r ubr o Act ividad y es j ust ament e las acciones que se desar r ollan en la Recepción del Hot el lo que se quier e descr ibir . Le sigue Depart ament o que en un pr imer moment o no par ecer ía t an r elevant e, per o haciendo un mej or análisis vemos que son dependencias cont r oladas por la RECEPCI ÓN y f inalment e el ot r o ít em de peso es Formulario, nuevament e si se piensa que la inf or mación se manipula con mat er ial escr it o, r esult a muy obvia su impor t ancia. Algo par a dest acar es que Persona con un por cent aj e baj o, es muy impor t ant e, las act ividades se r esumen en el int er cambio ent r e el PASAJ ERO, que es la r azón de la exist encia del Hot el y el RECEPCI ONI STA que es la única per sona con la que int er act úa. El r est o de los empleados r esult an ser es anónimos par a est a aplicación.

FI CHERO 10%

DATO 10% ACTI VI DAD

29% PERSONA

3%

DEPARTAMENTO 20%

OBJ ETO 10%

FORMULARI O 18%

(24)

17

Con la clasif icación gener al, como puede apr eciar se en la Figur a I I .4, el mayor peso r ecae en la cat egor ía Obj et o, lo cual es pr evisible, sobr e t odo t r at ándose de un sist ema administ r at ivo. La cat egor ía Est ado est á ausent e de est e análisis pues no se t r at a de un sist ema en t iempo r eal.

VERBO 30%

OBJ ETO 67%

SUJ ETO 3%

Figur a I I .4: Dist r ibución según la clasif icación gener al

En cuant o a est a clasif icación, se puede decir que se adapt a a la clásica de Obj et o, Suj et o, Ver bo y Est ado, per o se especializa dent r o de la cat egor ía Obj et o ampliándola a Ficher o, For mular io, Dat o y Obj et o, pues en la act ividad hot eler a se encuent r a una pr of unda dif er encia ent r e ellos.

Ej . Obj et o

minibar

• Notion

− Es una pequeña heladera que tiene una llave

.

− Se utiliza para conservar bebidas y alimentos refrigerados

.

− Está en cada

habitación

.

• Behavioral responses

− El

pasajero / huésped / pax

puede consumir los elementos que contiene

.

−

Diariamente el Departamento

mucamas

controla su contenido y repone los

elementos faltantes.

Ej . Ficher o

planilla de ocupación de habitaciones

• Notion

− Contiene la

solicitud de reserva

y ocupación según el tipo de

habitación

.

− Se guarda en la

recepción

.

• Behavioral responses

− Se actualiza cuando se hace una

solicitud de reserva

, una

cancelación de

reserva

, un

no show

, un

check in

o un

check out

.

Ej . For mular io

comprobante de llamados telefónicos

• Notion

(25)

18

− Lo provee el sistema telefónico

.

− Se almacena en la

carpeta de la habitación

.

• Behavioral responses

− El sistema telefónico lo hace en forma automática.

Ej . Dat o

tarifa

• Notion

− Es el costo de la

habitación

según sus características

.

− La provee la

lista de precios

.

− Se almacena en la

lista de precios

.

• Behavioral responses

− La utiliza la

administración

para hacer la

facturación

.

Per sona equivale a Suj et o (ver ej emplo de Pasaj er o / huésped / pax) y Act ividad a Ver bo.

Ej . Act ividad

pago

• Notion

− Es el proceso para cancelar el importe de la

facturación

al

pasajero / huésped /

pax

.

− Lo hace el

pasajero / huésped / pax

.

− Se hace en la

recepción

.

• Behavioral responses

− Si es en efectivo o cheque se guarda en la caja de la

recepción

.

− Si es con tarjeta de crédito se solicita la autorización, se hace el cupón, el

pasajero / huésped / pax

lo firma y se guarda en la

recepción

.

− Si se debita de una cuenta corporativa el

pasajero / huésped / pax

firma la

factura y se envía a la

administración

.

Por ot r o lado se agr ega la clasif icación Depar t ament o y no se ut iliza Est ado por que no se t r at a de un sist ema en t iempo r eal.

Ej . Depar t ament o

Recepción

• Notion

− Es un departamento interrelacionado con todos los departamentos del Hotel

.

− Atiende todas las actividades relativas al ingreso, permanencia y egreso del

pasajero/huésped/pax

.

• Behavioral responses

− Es el lugar de trabajo del

recepcionista

.

− Almacena toda la información relativa al movimiento de

pasajero / huésped /

pax

.

(26)

19 Act ividades

CANCELACION DE RESERVA CHECK IN

CHECK OUT FACTURACIÓN NO SHOW PAGO

PEDIDO DE ALOJAMIENTO PEDIDO DE LIMPIEZA EXTRA

PEDIDO DE MANTENIMIENTO EXTRA PEDIDO DEL SERVICIO DE DESPERTADOR REPOSICION DE INSUMOS

SOLICITUD DE RESERVA

Dat os

DIA DE EGRESO DIA DE INGRESO

DISPONIBILIDAD DE HABITACIONES TARIFA

Depart ament os ADMINISTRACIÓN

AGENCIA DE VIAJES / AGENCIA GASTRONOMIA

MANTENIMIENTO MUCAMAS

RECEPCIÓN

Ficheros

CARPETA DE LA HABITACIÓN FICHERO DE PASAJEROS

PLANILLA DE OCUPACION DE HABITACIONES PLANILLA DE RESERVAS

Formularios

AVISO DE MENSAJE

COMPROBANTE DE CONSUMOS DEL MINIBAR

COMPROBANTE DE CONSUMOS DE CAFETERIA Y/O RESTAURANT COMPROBANTE DE LAVANDERÍA

COMPROBANTE DE LLAMADOS TELEFONICOS PLANILLA DEL PASAJERO

VOUCHER

Obj et os HABITACION LISTA DE PRECIOS MINIBAR / FRIGOBAR TARJETA CODIFICADA

Personas

(27)

20

Se siguió el esquema suger ido en [Hadad ‘97] que pr opone heur íst icas par a la const r ucción de escenar ios a par t ir del LEL.

Como pr imer paso, se ident if icar on los act or es pr incipales y secundar ios de la aplicación, “Act or es: per sonas o est r uct ur as or ganizacionales con un papel en el escenar io ” [Hadad ‘97].

En est e ej emplo son:

Principales:

Recepcionista

pasajero / huésped / pax

Secundarios:

Departamento

administración

Departamento

gastronomía

Departamento

mantenimiento

Departamento

mucamas

A cont inuación se hace una list a con algunos de los impact os de los símbolos cor r espondient es a los act or es pr incipales ident if icados que se amplía con los impact os de los act or es secundar ios y se eliminan aquellos que est én r epet idos:

At iende una solicit ud de r eser va o un pedido de aloj amient o. Hace el check in.

At iende el pedido del ser vicio de desper t ador.

Recibe el pedido de limpieza ext r a y el pedido de mant enimient o ext r a del pasaj er o / huésped / pax.

Hace el pedido de r eposición de insumos. Hace el check out.

Ant e la cancelación de r eser vas o el no show act ualiza la planilla de r eser vas. Hace el pago.

Est os impact os dar án or igen a la list a de escenar ios candidat os. Cada uno de ellos se descr ibe ut ilizando el siguient e esquema [Leit e ‘97]:

Nombre: t ít ulo del escenar io, puede ser el mismo que se usó par a una ent r ada del LEL Obj et ivo: f inalidad a ser alcanzada en el cont ext o del pr oblema.

Cont ext o: ubicación geogr áf ica / t empor al y/ o est ado inicial del escenar io.

Recursos: medios de sopor t e, disposit ivos u ot r os element os pasivos que deben est ar disponibles en el escenar io.

Act ores: per sonas o est r uct ur as or ganizacionales con un papel en el escenar io. Episodios: acciones que det allan al escenar io y pr oveen su compor t amient o.

Se vio la necesidad, en algunos casos, de agr egar dos element os descr ipt ivos más [Leit e ‘96]:

Rest ricciones: sit uaciones que impiden la concr eción del escenar io.

Casos alt ernat ivos: hace mención a ot r as sit uaciones que impiden que se ej ecut e el escenar io.

(28)

21

“ una excepción pr ovoca una ser ia int er r upción en el escenar io ... gener alment e r ef lej a el malf uncionamient o o f alt a de algún r ecur so” [Leit e ‘97].

solicitud de reserva

• Goal

− Atender una

solicitud de reserva

realizada por una persona,

agencia

u otro hotel.

• Context

− Se realiza en la

recepción

del Hotel

• Resources

−

tarifa

−

planilla de reservas

−

planilla de ocupación de habitaciones

− Teléfono

− Fax

− e-mail

• Actors

−

recepcionista

−

agencia

− otro hotel

−

pasajero / huésped / pax

• Episodes

− El

recepcionista

verifica en la

planilla de ocupación de habitaciones

la

disponibilidad de habitaciones

y si hubiera, informa la

tarifa

y solicita

la

aprobación de la persona

,

agencia

o de otro hotel

.

− El

recepcionista

registra el nombre del

pasajero / huésped / pax

,

cantidad de

pasajeros

,

tipo de

habitación

,

día de ingreso

,

día de egreso

y

tarifa

en la

planilla de

reservas

− El

recepcionista

actualiza la

disponibilidad

de

habitaciones

en la

planilla

de

ocupación de habitaciones

.

− restriction:

No hay

disponibilidad de habitaciones

− exception:

El teléfono, el fax o el e-mail no funcionan

.

Nuevament e apar ece el uso de símbolos del LEL y/ o escenar ios par a descr ibir los escenar ios, cumpliéndose aquí t ambién el pr incipio de cir cular idad. (Las palabr as que apar ecen subr ayadas son los enlaces).

Dur ant e el pr oceso de validación de los escenar ios, se gener ar on var ias ver siones del conj unt o de escenar ios que t est imonian la evolución del pr oceso de elicit ación a medida que cr ece la compr ensión del macr osist ema por par t e de los desar r ollador es y la idea de lo que se esper a de ellos por par t e de los client es-usuar ios.

En est e punt o se pudo obser var el uso de dist int os ver bos con casi idént ico signif icado, ent onces se decidió conf eccionar una list a con los ver bos más usados y eliminar t odos aquéllos que f uer an sinónimos par a evit ar disper siones en el vocabular io mínimo.

(29)

22

t r abaj o sobr e el Hot el, est o ocur r ió con los escenar ios

Cancelación de la reserva

y

No show

Nombre

: Cancelación de la reserva

Objetivo

: dar de baja una

solicitud de reserva

de un

pasajero / huésped / pax

Contexto

: Se realiza en la

Recepción

del Hotel. Existe una

solicitud de reserva

para el

pasajero / huésped / pax

y el

pasajero / huésped / pax

,

agencia

u otro hotel desea

cancelarla. La fecha de solicitud de la

cancelación de reserva

es anterior al

día de ingreso

registrado en la

solicitud de reserva

.

Actores

:

Recepcionista

agencia

Otro hotel

pasajero / huésped / pax

Recursos

:

Planilla de reservas

Planilla de ocupación de habitaciones

.

Teléfono

Fax

e-mail

Set de episodios

:

§

El

Recepcionista

recibe el pedido del

pasajero / huésped / pax

,

agencia

u otro hotel

para la anulación de una

solicitud de reserva.

§

El

Recepcionista

elimina la

solicitud de reserva

de la

planilla de reservas

.

§

El

Recepcionista

actualiza la

disponibilidad de habitaciones

en la

planilla de

ocupación de habitaciones

.

Restricciones

:

Casos alternativos

:

El teléfono, el fax o el e-mail no funcionan.

Nombre

: No show

Objetivo

: Cancelación de una reserva por no presentación del

pasajero / huésped / pax

Contexto

: Se realiza en la

Recepción

del Hotel. Existe una

solicitud de reserva

y el

pasajero / huésped / pax

no se presenta.

Actores

:

Recepcionista

Recursos

:

Planilla de reservas

(30)

23

Set de episodios

:

§

Si el

pasajero/huésped/pax

no se presenta en el período comprendido entre las 12

hs del

día de ingreso

establecido en la

solicitud de reserva

y las 06 hs. del día

siguiente entonces el

Recepcionista

produce la baja de la solicitud de reserva en la

planilla de reservas

.

§

El

Recepcionista

actualiza la

disponibilidad de habitaciones

en la

planilla de

ocupación de habitaciones

.

Restricciones

:

Casos alternativos

:

Est os dos escenar ios se unif icar on en la ver sión def init iva hecha con la her r amient a BMW [Ant onelli ‘02]. Al hacer lo, se puede opt ar por el nombr e de uno de los escenar ios f usionados o bien pr oponer uno nuevo.

cancelación de la reserva

• Goal

− Dar de baja una

solicitud de reserva

de un

pasajero / huésped / pax

.

• Context

− Se realiza en la

recepción

del Hotel. Existe una

solicitud de reserva

para un

pasajero / huésped / pax

.

• Resources

−

planilla de reservas

−

planilla de ocupación de habitaciones

− Teléfono

− Fax

− e-mail

• Actors

−

recepcionista

−

agencia

− otro hotel

−

pasajero / huésped / pax

• Episodes

− if

el

recepcionista

recibe el pedido de anulación de una

solicitud de

reserva

o

el

pasajero / huésped / pax

no se presenta en el período comprendido entre las

12 hs del

día de ingreso

establecido en la

solicitud de reserva

y las 06 hs

.

del

día siguiente

then

el

recepcionista

elimina la

solicitud de reserva

de la

planilla de reservas

.

− El

recepcionista

actualiza la

disponibilidad de habitaciones

en la

planilla de

ocupación de habitaciones

.

− exception:

El teléfono, el fax o el e-mail no funcionan

.

(31)

24

(32)

CAPITULO III

TEORÍA DE MEDICIONES

“Aún cuando no es clar o cómo medir un at r ibut o, el simple act o de pr oponer esas mediciones abr ir á un debat e que lleva a una mayor compr ensión”

Nor man E. Fent on

1. MEDI CI ONES EN LA INGENI ERÍ A DEL SOFTWARE

“Par a mej or ar la r igur osidad de las mediciones en la I ngenier ía de Sof t war e, no se debe r est r ingir ni el t ipo ni el r ango de las mediciones que se pueden hacer . Más aún, al medir lo inmedible se mej or a la compr ensión de cier t os at r ibut os y ent idades, convir t iendo a la I ngenier ía de Sof t war e en una disciplina t an poder osa como las ot r as r amas de la ingenier ía” [Fent on ‘96].

Lo enunciado en el pár r af o ant er ior const it uye un desaf ío par a el ingenier o de Sof t war e que se pr oponga invest igar y ahondar en la pr opuest a de nuevas f or mas de medir su t r abaj o con la met a f inal puest a en la mej or a del pr oduct o.

Par a opt imizar el ger enciamient o de un desar r ollo de sof t war e, es impor t ant e mej or ar la habilidad par a la ident if icación, medición y cont r ol de los par ámet r os esenciales que lo af ect an y ése es el obj et ivo de la medición del sof t war e [Mills ‘88]. Si es posible r ealizar mediciones en las f ases t empr anas del desar r ollo del sist ema que per mit an conocer car act er íst icas del pr oceso y así saber si se est á desar r ollando un pr oceso viable, est o signif icar ía un gr an ahor r o de r ecur sos [Hammer ‘97].

Las mét r icas del sof t war e se aplican t ant o al pr oceso como a los pr oduct os de las dist int as et apas del pr oceso, desde los r equer imient os hast a el sist ema inst alado [Mills ‘88].

En cualquier act ividad de desar r ollo de sof t war e, según [Fent on ‘96] exist en t r es t ipos de ent idades:

ü Pr ocesos: act ividades r elacionadas al sof t war e ü Pr oduct os: ar t ef act os r esult ant es de pr ocesos

ü Recur sos: ent idades necesar ias par a la r ealización de pr ocesos A su vez, est as ent idades t ienen at r ibut os que pueden ser :

ü I nt er nos: se miden por obser vación de la ent idad, independient ement e de su compor t amient o

(33)

TEORÍA DE MEDICIONES

26 2. DEFI NI CI ÓN DE MEDI CI ÓN

En pr incipio las palabr as medida, medición y mét r ica son sust ant ivos que pueden consider ar se como sinónimos. Sin embar go en est e t r abaj o se las consider ar á con una semánt ica levement e dif er ent e.

Se ent iende como medida (en inglés: measur e) a “un númer o o símbolo asignado a una ent idad como r esult ado de la car act er ización de alguno de sus at r ibut os”. Ampliando est a def inición, t ambién se puede decir que una medida es una “est imación o evaluación de una cant idad hecha según su r elación a ot r a cant idad de la misma especie t omada como una unidad y como t ér mino de compar ación” [Sopena ‘63].

Por ot r o lado, la palabr a mét rica (en inglés: met r ics) es, según el diccionar io [Sopena ‘63], t odo aquello “per t enecient e o r elat ivo al met r o o medida”. Vale aquí t ener en cuent a la consider ación hecha por [Zuse ‘95] en r elación a la palabr a mét r ica cuando dice que “no se consider ar á como una medida de espacio, sino como un mapeo o r elación ent r e obj et os empír icos y obj et os numér icos que pr eser ve t odas las est r uct ur as y las r elaciones, es decir un homomor f ismo”.

En cambio medición (en inglés: measur ement ) es según [Fent on ‘96] el “pr oceso por el cual númer os o símbolos se asignan a at r ibut os de las ent idades en el mundo r eal de f or ma t al de poder descr ibir los acor de a r eglas clar ament e def inidas” y según [Sopena ‘63] “Acción y ef ect o de medir ”

Tomando las consider aciones expuest as por [Zuse ‘95] que obser va el hecho de que en la lit er at ur a los t ér minos mét r ica y medida se usan como sinónimos y de [Of f en ‘97] que r ecomienda pr ef er ir la palabr a medición a mét r ica ya que la connot ación de mét r ica sugier e una medida de dist ancia en ciencias como f ísica y mat emát ica, es que en est e t r abaj o se opt ó por el uso de la palabr a medición par a signif icar el r esult ado de la aplicación de un conj unt o de mediciones par a cuant if icar at r ibut os de cier t os ar t ef act os.

Un conj unt o de mediciones ser án “acept ables” si f acilit an el desar r ollo de modelos que sean capaces de pr edecir par ámet r os del pr oceso o pr oduct o en est udio, no simplement e que lo descr iban. Por lo t ant o las mediciones ideales, según [Mills ‘88] deber ían ser :

• Simples: el pr oceso de evaluación debe ser clar o y sencillo

• Obj et ivas: deber án ser independient es de la volunt ad del evaluador / medidor

• Fácilment e obt enibles: es decir a un cost o r azonable

• Válidas: las medidas deber ían medir lo que dicen medir

• Robust as: r elat ivament e insensibles a pequeños cambios en la ent idad que se mida Un conj unt o de mediciones aplicadas a algún ar t ef act o concr et o y conocido, per mit en cuant if icar sus car act er íst icas y medir el t amaño. I nt uit ivament e el t amaño se r econoce como un concept o impor t ant e en el ár ea de las mediciones [Br iand ‘96].

(34)

TEORÍA DE MEDICIONES

27

por que exist en dif er ent es opiniones r espect o a lo que signif ican o a como se miden [Fent on ‘96], sin embar go, una vez que se logr a ident if icar los at r ibut os que r esult en út iles par a car act er izar el pr oduct o en cuest ión y se est ablezca la f or ma en que se medir án, el pr oblema de la evaluación est ar á solucionado.

3. TEORÍ A DE LAS MEDI CI ONES

Puede suceder que f r ent e a algún at r ibut o se pueda r ealizar una valor ación subj et iva, per o en est e caso no se t endr á una medida en el sent ido de la t eor ía de la medición que est ablece la necesidad de f or malizar la noción int uit iva que se t iene del mundo [Fent on ‘96].

La t eor ía de las mediciones est ablece que algunas pr opiedades pueden medir se y que debe exist ir alguna r elación ent r e lo que se puede medir y lo que se desea saber . Algunas veces r esult a dif ícil r elacionar lo que es posible medir con algún at r ibut o, por ej emplo se puede cont ar la cant idad de apóst r of es por página que t iene un t ext o, per o est o no dice nada acer ca de su calidad [Le Vie ‘00].

Tendemos a compr ender la nat ur aleza de las cosas compar ándolas ent r e si, no asignándole númer os, eso es una r elación empír ica [Fent on ‘96]. Cualquier medición se basa en la idea de la compar ación. Se puede enunciar la siguient e r elación empír ica: “el pr oduct o X es mej or que el Y por que t iene un color más int enso o se degr ada más lent ament e”, per o est a obser vación est á viciada de la subj et ividad del obser vador . Se buscan mét odos de medición que per mit an compar ar algún at r ibut o de la ent idad con un pat r ón pr eviament e est ablecido y consensuado que no dependa de apr eciaciones per sonales, es decir que sea obj et ivo par a poder aplicar lo par a evaluar el mismo t ipo de ar t ef act os en dif er ent es cir cunst ancias.

Exist en dos caminos par a ef ect uar compar aciones ent r e ent idades del mundo r eal o dominio:

1. la per cepción individual de car act er íst icas f ísicas de la ent idad o at r ibut os: con est e mecanismo puede haber una gama de calif icat ivos t an amplia como la cant idad de per sonas opinando. Es út il par a or ient ar la búsqueda de at r ibut os medibles y r ealizar apr eciaciones más pr ecisas. Est o da or igen a las Mediciones Subj et ivas [Mills ‘88] que no son mediciones en el est r ict o signif icado de lo que se def inió como medición, pues dependen de la apr eciación per sonal del obser vador y son dif ícilment e r epr oducibles par a dif er ent es casos. Por ej emplo: la clasif icación del sof t war e como muy bueno, bueno, r egular y malo.