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Defesa de dissertação - PPGC

“Uma Abordagem Bayesiana para Previsão de Custos de Suporte de Projetos de Gerenciamento de TI”
Quando 25/11/2011
das 07:30 até 09:30
Onde 43412(65) - sala ANFV (Anfiteatro Vermelho) - Instituto de Informática
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Aluna: Bruno Lopes Dalmazo

Orientador: Prof. Dr. Luciano Paschoal Gaspary

Banca Examinadora:

Prof. Dr. Antonio Marinho Pilla Barcellos (UFRGS)

Prof. Dr. Leandro Krug Wives (UFRGS)

Prof. Dr. Raul Ceretta Nunes (UFSM)

Resumo: Existe uma noção intuitiva de que os custos associados a ações de suporte de projetos de gerenciamento de Tecnologia da Informação (TI), muitas vezes considerados já muito elevados e em crescimento, possuem forte vinculação com esforços empreendidos nas fases de desenvolvimento/implantação e teste. Apesar da importância de caracterizar e compreender a sistemática dessa relação, pouco tem sido feito neste domínio, principalmente devido à falta de mecanismos adequados tanto para o compartilhamento de informações entre as fases de um projeto de TI, quanto para aprender com experiências passadas.

Para lidar com essa problemática, propõe-se nesta dissertação uma abordagem para estimar dinamicamente os custos de suporte de projetos de gerenciamento de TI à luz de informações provenientes das fases de desenvolvimento/implantação e teste. As estimativas de custos são calculadas a partir da integração de informações produzidas ao longo do ciclo de vida de projetos (passados). O núcleo da solução presente neste trabalho conta com um modelo Bayesiano para realizar previsão de custos de suporte, apoiado em um modelo de informação usado para persistir informações históricas.

Para provar conceito e viabilidade técnica da solução proposta considerou-se, como estudo de caso, a predição de custos associados com projetos de implantação de infraestrutura de redes sem fio. Durante a avaliação é demonstrada a eficácia e eficiência do modelo, bem como discutida suas potencialidades e limitações para auxiliar no entendimento do compromisso entre custos de desenvolvimento/implantação, teste e suporte. A avaliação conduzida fez uso de dados reais/sintéticos produzidos a partir de projetos do ISBSG e apresenta resultados próximos dos encontrados em cenários reais. Nossa abordagem obteve cerca de 80% de acerto na estimativa dos custos de suporte para os cenários avaliados.

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