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 JIAP
2007 |
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Indicadores Formales de Complejidad
Esencial de Sistemas de Información: ¿Un
Punto de Encuentro entre Usuarios y
Desarrolladores?.
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Dr.
Pedro Salvetto
Universidad ORT
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Resumen:
A diferencia de los procesos de producción
industrial, los procesos de producción de
software generan productos intangibles y
requieren comunicación y coordinación
intensivas lo que contribuye a aumentar los
riesgos y dificultar la estimación.
A pesar de largos años de investigación y
desarrollo el problema de la estimación
formal y estructurada (independiente del
juicio experto) del tiempo y esfuerzo
requeridos para desarrollar un sistema de
información intensivo en gestión de datos
permanece abierto. Las técnicas de
estimación más extendidas actualmente se
apoyan en la premisa - poco realista - de
estabilidad de requisitos, requieren
expertos humanos y se basan en métricas
disponibles recién en la fase de diseño
temprano del sistema.
Presentaremos:
(a) Indicadores formales, y muy tempranos de
complejidad esencial de SI, calculables a
partir del
conjunto de las visiones de datos de sus
usuarios finales. Estos indicadores son
independientes (1)
del juicio experto, (2) de la tecnología
usada para desarrollar el SI y (3) del
conjunto de visiones de
datos de los usuarios sobre la base del cual
se obtenga (la forma en que los usuarios ven
los datos
del SI).
(b) Modelos estáticos, globales, formales,
independientes del juicio experto, de
estimación muy
temprana del tiempo y esfuerzo de desarrollo
de SI. Estos modelos emplean, como
parámetros de
entrada, la eficiencia del grupo de
desarrollo, la volatilidad de los requisitos
y la complejidad
esencial del sistema a desarrollar medida
con los indicadores referidos en (a).
Los indicadores de complejidad esencial son
aplicables a sistemas de gestión intensiva
de datos y
pueden calcularse
muy temprana y automáticamente a partir de
las visiones de datos de los
usuarios finales del sistema.
Los modelos de estimación de tiempo y
esfuerzo son aplicables a Sistemas de
Información de
Gestión Intensiva de Datos desarrollados en
torno a bases de datos relacionales, con
procesos
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evolutivos y ágiles, metodologías de
desarrollo orientadas a los datos y
generación automática de
código a partir de especificaciones
formales.
Los indicadores de complejidad esencial
pueden generalizarse a SI desarrollados con
otras herramientas y metodologías y, a
partir de su experiencia previa, cada
organización puede construir sus propios
modelos de estimación. Los modelos son
aplicables continua y muy tempranamente
desde la etapa de ingeniería de requisitos y
no desconocen los inevitables cambios en los
requisitos, y las condiciones de ejecución
del proyecto; sino que los asumen y apoyan
su gestión sobre bases objetivas. |
Currículo :
Es
Doctor en Ingeniería Informática por la
Universidad Politécnica de Madrid.
Máster en Computación y Sistemas de
Información.
Profesor Asociado de Algoritmos y
Estructuras de Datos e Investigador y
Docente del Laboratorio de Investigación
en Sistemas de Información de la
Facultad de Ingeniería de Universidad
ORT Uruguay.
Consultor y gestor independiente, ha
participado en proyectos de integración
de sistemas coordinando equipos
multidisciplinarios internacionales
integrados por expertos en diversas
áreas.
Posee una extensa experiencia en la
gestión, estimación y seguimiento de
proyectos de alto riesgo, auditoria de
contratistas, gestión de la aceptación y
satisfacción del usuario.
Su actividad profesional se apoya en una
actitud adaptativa tendiente a abrazar
los cambios y no resistirlos así como la
búsqueda de soluciones creativas,
realistas y factibles con un enfoque
centrado en el negocio y los riesgos del
proyecto trabajando en equipo con los
usuarios finales. |
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