As métricas de gerenciamento de software são medições quantificáveis usadas para rastrear e avaliar o desempenho, o progresso e a saúde dos projetos e equipes de desenvolvimento de software. Eles fornecem informações orientadas a dados para ajudar os gerentes a tomar decisões informadas, identificar áreas de melhoria e, finalmente, fornecem software de alta qualidade dentro do prazo e dentro do orçamento. Essas métricas podem ser categorizadas de várias maneiras, mas os agrupamentos comuns incluem:
1. Métricas de gerenciamento de projetos: Eles se concentram no progresso e saúde gerais do projeto.
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Agenda de adesão: Quão bem o projeto está dentro do cronograma? Medido pela comparação de datas de conclusão reais com datas planejadas. Freqüentemente expresso como uma porcentagem completa ou variação do cronograma.
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adesão ao orçamento: Quão bem o projeto está dentro do orçamento? Medido pela comparação dos custos reais com os custos planejados. Freqüentemente expresso como uma porcentagem gasta ou variação orçamentária.
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Densidade de defeito: Número de defeitos encontrados por unidade de código (por exemplo, defeitos por 1000 linhas de código). Indica a qualidade do código.
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eficiência de remoção de defeitos: Porcentagem de defeitos encontrados e fixos durante o desenvolvimento (antes da liberação). Uma porcentagem mais alta indica testes mais eficazes e garantia de qualidade.
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LEVAÇÃO DO LEITO: Tempo gasto desde o momento em que uma tarefa é iniciada até o momento em que é considerado completo e pronto para a entrega.
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Hora do ciclo: Tempo leva para concluir uma única iteração ou sprint.
* VELOCIDADE
: (No ágil) Uma medida da quantidade de trabalho que uma equipe pode concluir em um sprint. Usado para prever trabalhos futuros.
2. Métricas de produtividade da equipe: Eles se concentram na eficiência e eficácia da equipe de desenvolvimento.
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linhas de código (loc): Embora frequentemente criticado como uma métrica enganosa isoladamente, pode ser útil quando combinada com outras métricas para entender as tendências de produtividade.
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rotatividade de código: Mede a quantidade de código alterada, adicionada ou excluída ao longo do tempo. A alta rotatividade pode indicar instabilidade ou retrabalho.
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esforço de desenvolvimento: Total de horas gastas em atividades de desenvolvimento.
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Utilização de recursos: Com que eficácia os membros da equipe estão sendo utilizados?
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Velocidade da equipe: (Em ágil) A taxa na qual uma equipe conclui o trabalho.
3. Métricas de qualidade de código: Eles se concentram na qualidade e manutenção do próprio código.
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Complexidade do código: Mede quão difícil é o código para entender e manter (por exemplo, complexidade ciclomática).
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Cobertura de código: Porcentagem de código testado por testes automatizados.
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Dívida técnica: O custo implícito do retrabalho causado pela escolha de uma solução fácil (limitada) agora, em vez de usar uma abordagem melhor que levaria mais tempo.
4. Métricas de satisfação do cliente: Isso se concentra em quão bem o software atende às necessidades e expectativas dos clientes.
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Pontuações de satisfação do cliente (CSAT): Feedback direto dos clientes sobre sua satisfação com o software.
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Pontuação do promotor líquido (NPS): Mede a lealdade e a disposição do cliente em recomendar o software.
Considerações importantes: *
O contexto é importante: As métricas mais úteis variarão dependendo do projeto, equipe e organização específicas.
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Evite sobrecarga métrica: O foco em muitas métricas pode ser contraproducente. Escolha um pequeno conjunto de métricas -chave alinhadas com seus objetivos.
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Correlação, não causação: As métricas podem mostrar correlação, mas não necessariamente causação. Não assuma que uma mudança em uma métrica causou automaticamente uma alteração em outra.
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Revisão e ajuste regular: As métricas devem ser revisadas e ajustadas regularmente para garantir que permaneçam relevantes e úteis.
Ao selecionar e rastrear cuidadosamente as métricas relevantes de gerenciamento de software, as organizações podem obter informações valiosas sobre seus processos de desenvolvimento de software e fazer melhorias orientadas a dados para aumentar a eficiência, melhorar a qualidade e aumentar a satisfação do cliente.
