Metricas- indicadores

Departamento de Ciencias de la Computación Universidad de Chile

Métricas e Indicadores: Dos Conceptos Claves para Medición y Evaluación
Contenidos
• Introducción • Teoría de Métricas • Teoría de Indicadores • Conclusiones/Avances

Dr. Luis Olsina
GIDIS, Facultad de Ingeniería, UNLPam, La Pampa - Argentina TE 54 2302 430497 Ext. 6501 E-mail olsinal@ing.unlpam.edu.ar

Esquema

• • • •Introducción Teoría de Métricas Teoría de Indicadores Conclusiones

Introducción
Beneficios de la Medición/Evaluación
Analizar, Comprender (los atributos de un ente) Controlar (la calidad del producto, …) Predecir (el tiempo y costo de un proyecto) Mejorar (la calidad de un producto, proceso …)

Conceptos Medibles (Factores)
Calidad, Calidad en Uso, Productividad, Costo …

Fases delCiclo de Vida del Software
Exploración, Desarrollo, Mantenimiento.

Introducción
Requerimientos de Medición/Evaluación
Metas, Restricciones (Seguridad, Disponibilidad, etc.) Especificación de Requisitos, Definición de Criterios, Técnicas, Métricas, Indicadores…

Captura de Datos
Recolección de Datos
– Automática, Semiautomática, Manual

Análisis
Técnicas Estadísticas, VisualizaciónGráfica, Tablas, etc. Interpretación de los datos.

Recomendaciones
Doc. de Conclusiones, Propuestas de Mejora

Clases de Métodos de Evaluación
Categorías de Métodos Testing Inspección Consulta (Inquiry) Modelado Analítico Simulación Los Métodos y Técnicas a Aplicar pueden ser:
Cuantitativos versus Cualitativos Automáticos, Semiautomáticos o Manuales Desde Fácil a Difícil de Usar yAprender

Taxonomía de Métodos
Clase de Método
-- Testing -- Inspección -- Consulta, ...

Tipo de Método
-- Análisis de Log Files -- Evaluación de Características y Atributos

Taxonomía de Métodos de Evaluación

Tipo de Automatización
-- Manual -- Semi-Automático -- Automático

Fase
-- Requerimientos -- Captura -- Análisis -- Recomendaciones

Nivel de Esfuerzo
-- Fácil de Usar,Aprender -- Efectivo, Preciso -- Rango de Aplicabilidad

Hacia una Ontología de M&I
Diversos Estándares (principalmente ISO) tratan sobre
el modelo de calidad de software (ISO 9126), el proceso de medición (ISO 15939), el proceso de evaluación (ISO 14598) otros

Con frecuencia, no existe un claro consenso entre los mismos términos en diferentes documentos o, a veces, términos ausentes Necesidadde una Ontología para el dominio de Métricas e Indicadores
– Ontologías para el Proceso de Medición y Evaluación

Esquema

• • • •

Introducción Teoría de Métricas Teoría de Indicadores Conclusiones

Introducción a Métricas
ENTIDAD ATRIBUTO CONCEPTO MEDIBLE (Calidad, Productiv...) MODELO DE CONCEPTO METRICA (Directa e Indirecta) MEDICION, MEDIDA METODO (Medición, Cálculo) ESCALA /TIPO DE ESCALA UNIDAD ...

Introducción a Métricas
ENTIDAD
Un objeto que va a ser caracterizado mediante una medición de sus atributos [ISO-15939]. Una entidad puede ser física –tangible– (p.ej. una computadora) o abstracta -intangible– (p.ej. un programa software) Objetos de interés para el dominio de software son:
– – – – – – Recurso, Proceso, Producto, Producto en uso?, Proyecto, ServicioIntroducción a Métricas
ATRIBUTO
Una propiedad mensurable, física o abstracta, de una entidad [ISO 14598-1:1999]. el atributo puede ser interno o externo
– Tamaño de código fuente (atributo interno), precio (atributo externo).

el atributo se puede medir (cuantificar) por medio de una métrica directa o indirecta.

Introducción a Métricas
CONCEPTO MEDIBLE
Es una relación abstractaentre atributos de una o más entidades, y una necesidad de información [ISO15939]. Evaluar o predecir dicho concepto, desde una perspectiva de usuario. Ejemplos de conceptos medibles son: Calidad, Costo, Accesibilidad, Calidad en Uso, Confiabilidad. Ejemplos de perspectivas de usuario son: Gerente, Desarrollador, Usuario final, etc.

Introducción a Métricas
MODELO de CONCEPTO
El conjunto de...