Abstract
Project risk events are often influenced by each other and rarely act independently. In this context, effective methods to identify, model and analyze these risks are necessary. The objective of this article is to apply the risk analysis in a software development project, based on the model of the Software Engineering Institute (SEI), using the Bayes model to calculate the event probabilities and also the Noisy-OR calculation structure to assign the initial weights of the network of factors that influence the project. In this way, it is expected to increase the chances of success of the risk analysis process. The results obtained by the techniques adopted prove to be promising in assisting the process of decision making by the managers of software development projects.
Highlights
The objective of this article is to apply the risk analysis in a software development project, based on the model of the Software Engineering Institute (SEI), using the Bayes model to calculate the event probabilities and the Noisy-OR calculation structure to assign the initial weights of the network of factors that influence the project
It is expected to increase the chances of success of the risk analysis process
The results obtained by the techniques adopted prove to be promising in assisting the process of decision making by the managers of software development projects
Summary
A discussão acadêmica sobre os princípios e práticas de gerenciamento de riscos em projetos de software cresceu significativamente desde a publicação do estudo pioneiro de Boehm (Boehm, 1991), que definiu dois dos principais aspectos estruturais do risco no design de software: avaliação e controle. Em seu estudo sobre controle de risco, Sundararajan, Bhasi, & Vijayaraghavan (2014), adicionou uma nova dimensão ao estudo de Boehm (1991), analisando os impactos que as mudanças nas equipes de projeto poderiam provocar no resultado, e apontou maneiras proposicionais de minimizar riscos ao considerar métodos ágeis de design de software. Métodos e estruturas consolidados podem apoiar a melhoria dos resultados obtidos com a aplicação de redes Bayesianas para o tratamento de probabilidades de risco, entre elas a estrutura Noisy-OR, que é uma estrutura de computação booleana que pode ser utilizada como um modelo para captura não determinística das interações entre causas e efeitos (Pearl, 1988). Com a abordagem sintonizada de estudos anteriores que enfatizavam os FR e proposição de modelos para mensuração e avaliação de riscos em projetos de software, o presente estudo, em consonância com as proposições iniciais de Boehm (1991) e em linha com o estudo de Kumar & Yadav (2015), apresenta uma proposta para a linearização de um modelo para medir FR associados a projetos de software na busca de contribuir para a melhoria da qualidade da análise dos aspectos associados ao risco em projetos de software
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