metrica e indice

1. MÉTRICAS DE PROCESO Y PROYECTO

2. INTRODUCCIÓN
Métricas aplicadas al proceso y proyecto de SW
Categorizar la medición del SW:
 Métricas orientadas al tamaño
 Métricas orientadas a la función
 Métricas orientadas a objetos
 Métricas orientadas a casos de uso
 Métricas orientadas a la Ingeniería Web.

3. INTRODUCCIÓN
Categorizar métricas de calidad del SW
 Medición de la calidad
 Eficacia en la eliminación de defectos
Integración de métricas del proceso de SW.
 Argumentos para las métricas del SW.
 Establecimiento de una línea base.
 Recopilación, cálculo y evaluación de métricas.

4. TÉRMINOS CLAVE
 MEDIDA: Valor asignado a un atributo de una entidad mediante una
medición.
 MEDICIÓN: Es el acto de determinar una medida.
 METRICA: Medida cuantitativa del grado en que un sistema, componente o
proceso posee un atributo dado. Incluye el método de medición.
 INDICADOR: Es una métrica o combinación de métricas que proporcionan
una visión profunda del proceso de software.
 ERROR: Fallo en un producto que se descubre antes de entregar el SW al
usuario final.
 DEFECTO: Un fallo que se produce una vez que se ha entregado el producto
al usuario final.

5. TÉRMINOS CLAVE
 M
Proceso
de IS Medidas
Recopilación de
Proyecto
datos
Producto Métricas
Cálculo de
Métricas
Indicadores
Evaluación de
Métricas

6. MÉTRICAS APLICADAS AL PROCESO
DE SW
 Métricas de propósito estratégico.
 Las métricas aplicadas al proceso establecen un conjunto de indicadores – Mejora de
procesos de SW.
 Se basan en datos históricos o estadísticos.
 Métricas privadas: Se aplica a individuos – y los resultado o información no se
publican.
 Métricas públicas : Origen privada – Se publican a todo el equipo.
 Los indicadores del proceso permiten:
 Al gestor, evaluar lo que funciona y lo que no
 A la organización, tener una visión profunda de la eficacia de un proceso ya
existente

7. MÉTRICAS APLICADAS AL PROYECTO
SW
 Métricas de propósito táctico.
 Doble finalidad
 Minimizar tiempos de desarrollo – reducción de problemas y riesgos.
 Valorar calidad del producto – mejor calidad, menos defectos – reducción de
reelaboración.
Los indicadores del proyecto permiten al gestor:
 Evaluar el estado del proyecto en curso
 Seguir la pista de riesgos potenciales
 Detectar áreas problemáticas antes de que se conviertan en críticas
 Ajustar el flujo y las tareas de trabajo
 Evaluar la habilidad del equipo del proyecto en controlar la calidad de los
productos de trabajo de la IS

8. MEDICIÓN DEL SW
Medidas Directas Medidas Indirectas
Coste Funcionalidad
Esfuerzo humano Calidad
Líneas de código Complejidad
Velocidad de ejecución Eficiencia
Tamaño de memoria Fiabilidad
Número de defectos Facilidad de uso
etc. etc.

9. Métricas del Software
Métricas Orientadas Medidas directas del resultado
al tamaño y del proceso
Métricas Orientadas a Medidas indirectas del
la función software y del proceso

10. Métricas orientadas al tamaño
Páginas de
documentación
Esfuerzo humano
(persona - mes) N° de errores
LDC
Coste (USD) N° de defectos
Productividad = KLDC / persona-mes
Calidad = N° de errores (defectos) / KLDC
Coste medio = USD / KLDC
Documentación = KLDC / persona-mes

11. MEDIDAS LDC
 n1: número de operadores diferentes que
aparecen en el programa.
 n2: número de operandos diferentes que
aparecen en el programa.
 N1: número total de veces que aparece el
operador.
 N2: número total de veces que aparecen el
operando.

12. Ejemplo (I):
Programa de ordenación por intercambio
SUBROUTINE SORT(X,N)
DIMENSION X(N)
IF (N .LT. 2) RETURN
DO 20 I=2, N
DO 10 J=1, I
IF (X(I) .GE. X(J)) GO TO 10
SAVE = X(I)
X(I) = X(J)
X(J) = SAVE
10 CONTINUE
20 CONTINUE
RETURN
END

13. Ejemplo (II):
Operador Cuenta
1 Fin de sentencia 7
2 Subíndices de arreglos 6
3 = 5
4 IF() 2
5 DO 2
6 , 2
7 Fin de programa 1
8 .LT. 1
9 .GE. 1
10 GO TO 10 1
Total 28
De esta tabla se desprenden los
valores de n1=10 y N1=28.

14. Ejemplo (III):
Operando Cuenta
1 X 6
2 I 5
3 J 4
4 N 2
5 2 2
6 SAVE 2
7 1 1
Total 22
De esta tabla se desprenden los valores de n2=7 y N2=22.

15. EJEMPLO LCD
Calcular la productividad, calidad, coste medio y documentación de
acuerdo a la información proporcionada en la tabla que se muestra a
continuación:
Productividad = KLDC / personas-mes
Calidad = Nº errores (defectos) / KLDC
Coste medio = Dólares / KLDC
Documentación = Páginas de documentación / KLDC
Proyecto KLDC Esfuerzo $(000) pp. Doc. Errores Defectos Personas
Alfa
Beta
12,1
27,2
EJEMPLO LCD
24
62
168
440
365
1224
134
321
29
86
3
5
Gamma 20,2 43 314 1050 256 64 6

16. Métricas orientadas a la función
Páginas de
documentación
Esfuerzo humano
(persona - mes) N° de errores
PF
Coste (USD) N° de defectos
Productividad = PF / persona-mes
Calidad = N° de errores (defectos) / PF
Coste medio = USD / PF
Documentación = PF / persona-mes

17. Métricas orientadas a la función
PF = cuentatotal X [0,65 + 0,01 * Sumatoria (Fi) ]
Sumatoria total resultante de
Punto de
la ejecutar las operaciones en
función
la tabla siguiente
Valores de
En función de un cuestionario de
14 preguntas (Anexo 1)
ajuste de
complejidad

18. Factor de ponderación
Parámetro de medición Cuenta Simple Media Compl.ejo
Número de entradas del usuario 3 X 3 4 6 = 9
Número de salidas del usuario 2 X 4 5 7 = 8
Número de consultas del usuario 2 X 3 4 6 = 6
Número de archivos 1 X 7 10 15 = 7
Número de interfaces externas 4 X 5 7 10 = 20
Cuenta total 50
Fig. Cálculo de puntos de función
 Para el ejemplo descrito se asume que la Fi es 46 (un producto
moderadamente complejo), por consiguiente:
PF = 50 x (0,65 + 0,01 x 46) = 55.5 ≈ 56
 Donde cuenta-total es la suma de todas las entradas PF obtenidas de
la figura 9.2 y Fi (i=1 a 14) son los "valores de ajuste de complejidad".

19. MEDICIÓN DEL SW
MÉTRICAS ORIENTADAS A OBJETOS
 No proporcionan suficiente granularidad para la
planificación.
 Métricas sugeridas
 Número de guiones de escenario
 Número de clases clave
 Número de clases de apoyo
 Número promedio de clases de apoyo por clase clave
 Número de subsistemas

20. MEDICIÓN DEL SW
MÉTRICAS ORIENTADAS A CASOS DE USO
 Describen funciones y características visibles
al usuario.
 Independiente del lenguaje de programación.
 Dependen de la complejidad del problema –
no existe un tamaño estándar.

21. MEDICIÓN DEL SW
MÉTRICAS DE PROYECTOS DE INGENIERÍA WEB
 No se puede aplicar las métricas para el SW convencional.
 Medidas aplicables a un proyecto Web
 Número de páginas Web estáticas.
 Número de páginas Web dinámicas.
 Número de vínculos internos de página.
 Número de objetos de datos persistentes.
 Número de sistemas externos en interfaz.
 Número de objetos de contenido estático.
 Número de objetos de contenido dinámico.
 Número de funciones ejecutables.

22. MÉTRICAS DE CALIDAD DEL SW
MEDICIÓN DE LA CALIDAD
 Medidas de calidad del SW:
 Corrección: grado en que el SW lleva a cabo su función.
 Facilidad de mantenimiento: representa la facilidad de
corregirse y adaptarse a un cambio.
 Integridad: Mide la habilidad de un sistema para resistir
ataques (tanto accidentales como intencionados) contra su
seguridad.
 Facilidad de uso: Intento por medir lo amigable que puede
ser un programa con el usuario.

23. MÉTRICAS DE CALIDAD DEL SW
Eficacia en la eliminación de defectos (EDD)
 La Eficacia de la Eliminación de Defectos (EED) es una
medida de la habilidad de filtrar de las actividades de la
garantía de calidad y de control, al aplicarse a todas las
actividades del marco de trabajo del proceso.
 Valora la habilidad de un equipo – encontrar errores –
antes siguiente fase.

24. INTEGRACIÓN DE MÉTRICAS DEL
PROCESO DE SW
Argumentos para las métricas del software
 Permite determinar si existe o no la mejora de
proceso y/o producto.
 Se emplea para establecer una línea base –
evaluar mejoras.
 Sirve como fundamento para estimaciones
futuras.
 El equipo del software puede establecer
metas significativas – mejora proceso.

25. INTEGRACIÓN DE MÉTRICAS DEL
PROCESO DE SW
Establecimiento de una línea base
 Consiste en datos recopilados de proyectos
previos.
 Atributos de los datos de una línea base:
 Razonablemente precisos.
 Máxima recopilación de datos.
 Medidas consistentes.
 Aplicaciones similares al trabajo que se estimará

26. INTEGRACIÓN DE MÉTRICAS DEL
PROCESO DE SW
Recopilación, cálculo y evaluación de métricas.
 Requiere una investigación histórica de datos
– calcular métricas.
 Evaluación y aplicación de las métricas.