MÉTRICAS: CLAVES PARA LA GESTIÓN
CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE
SOFTWARE
Ramiro Carballo Gutiérrez
Presidente del Comité de Software.
Asociación Española para la Calidad (AEC) Director Comercial de GESEIN.
5 de Abril de 2006
Ministerio de Industria, Turismo y Comercio.
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
•
Incapacidad para:
– Estimar y planificar realístamente (sólo opiniones).
– Determinar el progreso (síndrome del 98%).
– Evaluar la calidad (núm. defectos entregados).
– Reconocer mejoras.
•
En definitiva: No medir supone la pérdida de la posición
competitiva de la organización.
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
•
MEDIR CAPACITA PARA ...
– · realizar estimaciones realistas
– · hacer estudios de viabilidad
– · evaluar propuestas de proveedores
– · analizar alternativas de distintos calendarios y tamaños de equipo
– · acabar con las falsas expectativas de calendarios imposibles
– · predecir la calidad de un producto
– · dimensionar los equipos de mantenimiento o de garantías
– · evaluar objetivamente el progreso de un proyecto
– · elaborar informes detallados de progreso
– · gestionar con cuadros de mando por proyecto
– · anticiparse a las desviaciones
– · analizar alternativas para corregir las desviaciones
– · reconocer cuantitativamente las mejoras del proceso
– · justificar el retorno de las inversiones en mejora
– · realizar benchmarking del proceso software
– · adquisición en euros por punto función, etc.
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• DISCLAIMER: ;-)
– Cualquier parecido con un proceso software real es pura coincidencia
– Ciclos de Vida: ISO 12.207
– Libros de Ingeniería del Software o Gestión de Proyectos
– Faltan procesos imprescindibles
– Suficiente para planteamiento de problemática y solución mediante medidas.
NECESIDAD DE PROCESO DEFINIDO Y MEDIDO PARA PODER
GESTIONAR
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
UN MODELO TEÓRICO
Qué hacer
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
UN MODELO TEÓRICO
Qué hacer
Qué hacer
REQUISITOS
E.R.S.
ESTUDIO
DE COSTES:
Oferta
Recursos
Gestión de
CAMBIOS
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PROCESO
Qué hacer
Qué hacer
Cómo
Cómo
Construir
Construir
Probar
Probar
Plan
ERS
Diseño
Código
Result
R
E
V
R
E
V
R
E
V
R
E
V
R
E
V
R
E
V
R
E
V
R
E
V
V
a
l
i
d
a
V
a
l
i
d
a
Control
Control
Tiempo, Recursos, Progreso, Calidad
¡
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MEDIDAS
Qué hacer
Qué hacer
Cómo
Cómo
Construir
Construir
Probar
Probar
ERS
ERS
R
E
V
R
E
V
R
E
V
R
E
V
R
E
V
R
E
V
Diseño
Diseño
Código
Código
Result
Result
R
E
V
R
E
V
V
a
l
i
d
a
V
a
l
i
d
a
Control
Control
tamaño
defectos
esfuerzo
duración
Indice de Productividad = tamaño / esfuerzo
Tasa de defectos = defectos / tamaño
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PROCESO DE ESTIMACIÓN
Qué hacer
Qué hacer
ERS
tamaño
Indice de Productividad
Tasa de defectos
ESTIMACIÓN
defectos
esfuerzo
duración
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M onthly Avg S ta ff (pe ople )
< Current S olution> 2 4 6 8 1 0 1 2 O c t '0 0 D e c F e b '0 1 Ap r J u n Au g O c t D e c 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 A vg S ta ff ( p eople) 1 0 9 8 6 5 4 3 2 1 R & D D e & P r P _ M n t M ile s to n e s 0 - C S R 1 - S R R 2 - H L D R 3 - L L D R 4 - C U T 5 - IC 6 - S T C 7 - U A T 8 - F C R 9 - 9 7 R 1 0 - 9 9 R Pr o je c t: G O M
TAMAÑO
TAMAÑO
PRODUCTIVIDAD
PRODUCTIVIDAD
TIPO DE
PROYECTO
TIPO DE
PROYECTO
REPOSITORIO
REPOSITORIO
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
Size 0 20 40 60 80 100 120 S 2 3 45876 9 1110 12 13 1415 16 S 2 3 45 6 ESLOC (thousands) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 * Jan '95Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan '96
Feb Mar Apr May Jun Jul Actual Interpolated Plan Green CB Yellow CB S = Start 2 = G-CDR 3 = G-FCC 4 = C-CDR 5 = G-SIT 6 = C-FCC 7 = N-CDR 8 = CDR 9 = C-SIT 10 = FCC 11 = N-FCC 12 = N-SIT 13 = SIT 14 = UOST 15 = IOC 16 = FOC Size (ESLOC(K)) PI 14.1 Date 31/07/96 (19.00 mos)
Plan Actual %Diff
89.92 49.03 -45.5 Size 0 20 40 60 80 100 120 S 2 3 45876 9 1110 12 13 1415 16 S 2 3 45 6 ESLOC (thousands) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 * Jan '95
Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan '96
Feb Mar Apr May Jun Jul Actual Interpolated Plan Green CB Yellow CB S = Start 2 = G-CDR 3 = G-FCC 4 = C-CDR 5 = G-SIT 6 = C-FCC 7 = N-CDR 8 = CDR 9 = C-SIT 10 = FCC 11 = N-FCC 12 = N-SIT 13 = SIT 14 = UOST 15 = IOC 16 = FOC Size (ESLOC(K)) PI 14.1 Date 31/07/96 (19.00 mos)
Plan Actual %Diff 89.92 49.03 -45.5
Los datos actuales están
fuera de las bandas de control
de la desviación
EVALÚA EL PROGRESO RESPECTO DEL PLAN
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Size
0 20 40 60 80 100 120 S 2 3 45876 9 1110 12 13 1415 16 S 2 3 45 6 87 9 1110 12 13 1415 16 ESLOC (thousands) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 * Jan '95Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan '96
Feb Mar Apr May Jun Jul Actual Interpolated Forecast Plan Green CB Yellow CB S = Start 2 = G-CDR 3 = G-FCC 4 = C-CDR 5 = G-SIT 6 = C-FCC 7 = N-CDR 8 = CDR 9 = C-SIT 10 = FCC 11 = N-FCC 12 = N-SIT 13 = SIT 14 = UOST 15 = IOC 16 = FOC Size (ESLOC(K)) PI 14.1 11.5 -18.2 MBI 4.1 3.1 -13.7 Date 31/07/96 (19.00 mos) Plan Actual/ Forecast %Diff 89.92 89.57 -0.4
SI LA PREDICCIÓN ES MALA . . . SE REPLANIFICA
QSM ajusta una curva a los datos
actuales para encontrar la nueva
fecha de finalización
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
CUADRO DE MANDO PARA EL SEGUIMIENTO
CUANTITATIVO DE PROYECTOS
Gantt Chart Maint MB S 24 7 S 24 7 3 9 15 21 27 * Jan '96 Jul Jan '97 Jul Jan '98 JulAggregate Staffing Rate
0 50 100 150 S 24 7 S 24 7 People 3 9 15 21 27 * Jan '96 Jul Jan '97 Jul Jan '98 Jul
Total Cum Effort
0 1000 2000 S 24 7 S 24 7 PM 3 9 15 21 27 * Jan '96 Jul Jan '97 Jul Jan '98 Jul
Total Defect Rate
0 100 200 300 S 24 7 S 24 7 Defects 3 9 15 21 27 * Jan '96 Jul Jan '97 Jul Jan '98 Jul
Total Cum Normalized Defects
0 1000 2000 S 24 7 S 24 7 Defects 3 9 15 21 27 * Jan '96 Jul Jan '97 Jul Jan '98 Jul Total MTTD 0 40 80 S 24 7 S 24 7 Days 3 9 15 21 27 * Jan '96 Jul Jan '97 Jul Jan '98 Jul Size 0 200 400 600 S 24 7 S 24 7 ESLOC (thousands) 3 9 15 21 27 * Jan '96 Jul Jan '97 Jul Jan '98 Jul
Total Cum Cost
0 20 40 60 S 24 7 S 24 7 $ (millions) 3 9 15 21 27 * Jan '96 Jul Jan '97 Jul Jan '98 Jul Elapsed Months Agg. Staff
Total Cum Effort (PM) Total Defect Rate Total Cum Normal Defects Total MTTD (Days) Size (ESLOC(K)) Total Cum Cost ($ M)
PI 18.6 16.8 -9.7 Date 12/6/97 (19.18 mos) Plan Actual/ Forecast %Diff 18.52 18.52 0.0 24.17 81.45 237.0 1338.99 1746.07 30.4 4 9 96.4 1622 1044 -35.6 5.06 2.53 -50.0 398.54 443.40 11.3 30 39 30.4
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
Como en otras fases del ciclo de vida, también la fase de pruebas debe
formar parte de un proceso definido, documentado y medido para poder
ser gestionada. Las métricas utilizadas durante la fase de pruebas, junto
con las técnicas de estimación adecuadas, nos darán soporte para
predecir y controlar los defectos esperados, la duración de las pruebas,
los recursos dedicados, el tiempo medio entre defectos en distintos
momentos de la entrega, los defectos remanentes, etc. Ante la
incapacidad para entregar un producto 100% libre de defectos, durante
el seguimiento del progreso de la fase de pruebas podremos predecir
las desviaciones y determinar las acciones correctivas más
convenientes para entregar el nivel calidad tolerado por el cliente en los
plazos de tiempo acordados.
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
– Imposibilidad para entregar software sin defectos
– No sabemos cuántos recursos necesitamos para probar
– No sabemos cuánto costará la garantía del proyecto. ¿y el
mantenimiento correctivo?
– Alto y desconocido coste de detección y corrección de
defectos
– No sabemos cuándo acaban las pruebas
– Las pruebas pagan la imposibilidad de cumplir los plazos
– No sabemos cuántos defectos estoy entregando
– Imposible determinar la calidad tolerada por el cliente
– Imposibilidad de gestionar el riesgo de un paso a
producción
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
Diseño
Código
MEDIDAS EN PRUEBAS
Qué
Qué
Probar
Probar
ERS
Control
Control
tamaño
esfuerzo
duración
0 20 40 60 80 100 120 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 Defectos con Niveles de Criticidaddefectos
tiempo
0 2 4 6 8 10 12 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 Personasstaff
progreso
Size 0 20 40 60 80 100 120 S 2 3 4587691110 12 13 1415 16 S 2 3 456 ESLOC (thousands) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 * Jan '95Feb Mar Apr MayJun Jul AugSepOct NovDecJan '96
Feb Mar AprMayJun Jul Actual Interpolated Plan Green CB Yellow CB S = Start 2 = G-CDR 3 = G-FCC 4 = C-CDR 5 = G-SIT 6 = C-FCC 7 = N-CDR 8 = CDR 9 = C-SIT 10 = FCC 11 = N-FCC 12 = N-SIT 13 = SIT 14 = UOST 15 = IOC 16 = FOC Size (ESLOC(K)) PI 14.1 MBI 4.1 Date 31/07/96 (19.00 mos)
Plan Actual %Diff 89.92 49.03 -45.5 Size 0 20 40 60 80 100 120 S 2 3 4587691110 12 13 1415 16 S 2 3 456 ESLOC (thousands) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 * Jan '95
Feb Mar Apr MayJun Jul AugSep OctNovDec Jan '96
Feb Mar AprMayJun Jul Actual Interpolated Plan Green CB Yellow CB S = Start 2 = G-CDR 3 = G-FCC 4 = C-CDR 5 = G-SIT 6 = C-FCC 7 = N-CDR 8 = CDR 9 = C-SIT 10 = FCC 11 = N-FCC 12 = N-SIT 13 = SIT 14 = UOST 15 = IOC 16 = FOC Size (ESLOC(K)) PI 14.1 MBI 4.1 Date 31/07/96 (19.00 mos)
Plan Actual %Diff 89.92 49.03 -45.5 Monthly MTTD Total (Hrs) <Current Solution> 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 Jul '99
SepNov Jan
'00
MarMay Jul SepNovJan
'01
MarMay Jul Sep
0 10 20 30 40 50 M T TD To ta l ( H rs ) 9 8 7 6 5 4 3 1
Project: Inc#2 Major capability 9...
hitos
complejidad
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
ESTIMACIÓN EN PRUEBAS
Qué
Qué
tamaño
Indice de Productividad
Indicadores de la Fase
de Pruebas
ESTIMACIÓN
defectos
esfuerzo
duración
Total Defect Estimate - Inc#2 Major capability 90% functional
Monthly Defect Rate Total
<Current Solution> 6 9 12 15 18 21 24 27 30 Jul '99 Oct Jan '00
Apr Jul Oct Jan
'01 Apr Jul 0 50 100 150 200 250 300 D e fe c t R a te T o ta l 9 8 7 6 5 4 3 1
Monthly Defects Rem aining Total
<Current Solution> 6 9 12 15 18 21 24 27 30 Jul '99 Oct Jan '00
Apr Jul Oct Jan
'01 Apr Jul 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 D e fe ct s R e m a in in g T o ta l 9 8 7 6 5 4 3 1 Monthly MTTD Total (Hrs) <Current Solution> 10 20 30 40 50 M TTD T o ta l ( H rs ) 9 8 7 6 5 4 3 1
Monthly Cum Defects Total
<Current Solution> 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Cu m De fe c ts T o ta l 9 8 7 6 5 4 3 1
Diseño
Código
complejidad
ERS
MÉTRICAS: LA GESTIÓN CUANTITATIVA DE LA FÁBRICA DE SOFTWARE
Total Defect Estimate - Inc#2 M ajor capability 90% functionalMonthly Defect Rate Total <Current Solution> 6 9 12 15 18 21 24 27 30 Jul '99 Oct Jan '00
Apr Jul Oct Jan '01 Apr Jul 0 50 100 150 200 250 300 D e fe c t R a te T o ta l 9 8 7 6 5 4 3 1
Monthly Defects Rem aining Total <Current Solution> 6 9 12 15 18 21 24 27 30 Jul '99 Oct Jan '00
Apr Jul Oct Jan '01 Apr Jul 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 D e fe ct s R e m a in in g T o ta l 9 8 7 6 5 4 3 1 Monthly MTTD Total (Hrs) <Current Solution> 6 9 12 15 18 21 24 27 30 Jul '99 Oct Jan '00
Apr Jul Oct Jan '01 Apr Jul 0 10 20 30 40 50 M TTD To ta l ( H rs ) 9 8 7 6 5 4 3 1
Monthly Cum Defects Total <Current Solution> 6 9 12 15 18 21 24 27 30 Jul '99 Oct Jan '00
Apr Jul Oct Jan '01 Apr Jul 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 C u m D e fe ct s T o ta l 9 8 7 6 5 4 3 1
