Este documento analisa fatores que influenciam a produtividade em projetos de softwares móveis. O autor estudou 26 projetos de 2 anos, identificando 51 fatores, dos quais 24% se aplicavam a todos os projetos. Testes estatísticos apontaram que fatores como volatilidade, desempenho, reuso, processo e experiência na linguagem afetam significativamente a produtividade. Um modelo de regressão linear múltipla explicou 78% da variação de produtividade com base nesses fatores.

1. Fatores que
influenciam a
produtividade em
projetos de
softwares móveis
Eli Rodrigues
Abril / 2016

2. Introdução
Proposta Projeto

3. Introdução
• Para gerir uma empresa de software de forma sustentável é preciso ter
controle financeiro dos projetos e dos custos operacionais que o circundam
• O PMI recomenda o uso do Gerenciamento de Valor Agregado como forma de
auferir o progresso físico de um projeto
• Mas para medir o progresso de um projeto de software, é preciso saber seu
tamanho e a produtividade para orçar um projeto na velocidade necessária
para fechar negócios.

4. Método
Quais fatores influenciam a produtividade?
Tipo de Pesquisa
Descritiva Bibliográfica De campo
26 projetos de
software mobile
em 2 anos
Android
Clientes
externos
51 fatores analisados
24%
aplicáveis a
todos
37% não
aplicáveis a
nenhum
16% não
mensurados
24%
mensurados
* Utilizou-se o método indicativo de contagem de pontos de função e o Scrum como framework de gestão

5. Justificativa
• Alguns projetos têm produtividade maior que os outros
• Este trabalho visa analisar fatores que afetam a produtividade em projetos
de software para celulares, no intuito de oferecer um framework capaz de
estimar os custos de projetos com uma menor margem de erro.

6. Resultados – Qui Quadrado
Rejeita-se a hipótese nula
•Desempenho
•Volatilidade
•Reuso
•Processo
•Experiência na linguagem
•Quantidade de pessoas
•Usabilidade
•Complexidade do Produto
Não se rejeita a hipótese
nula
•Experiência na plataforma
•Coesão da equipe
•Portabilidade do hardware
•Memória reduzida
•Estabilidade dos requisitos
(+) Demonstraram ter uma relação estatisticamente significativa
(-) Não demonstraram ter relação

7. Classificação dos fatores
Flexibilidade
• Alta
• Média
• Baixa
Complexidade
• Alta
• Média
• Baixa
Usabilidade
• Alta
• Média
• Baixa
Reuso
• Alto
• Médio
• Baixo
Coesão da equipe
• Alta
• Média
• Baixa
Exp. Linguagem
• Alta
• Média
• Baixa
Exp. Plataforma
• Alta
• Média
• Baixa
Volatilidade
• Alta
• Média
• Baixa
Memória reduzida
• Sim
• Não
Portabilidade hardware
• Alta
• Média
• Baixa
Requisitos performance
• Sim
• Não
Estabilidade requisitos
• Quantidade de
mudanças realizadas
Tamanho da equipe
• Sim
• Não
Portabilidade hardware
• Alta
• Média
• Baixa
Requisitos performance
• Sim
• Não
Tamanho da equipe
• Até 3 pessoas
• Mais de 3 pessoas

8. Resultados - ANOVA

9. Resultados - ANOVA
• Fatores que demonstraram influência pelo ANOVA: Volatilidade,
Desempenho, Reuso, Processo, experiência na linguagem, usabilidade e
desafio tecnológico
• Fatores que não demonstraram influência relevante: Quantidade de pessoas

10. Resultados – Correlação linear múltipla
y = 5,563575791 + (5,665549521 x Volatilidade) + (2,87743952 x Desempenho) + (-6,072170406 x Reuso) + (1,031864554 x Processo) +
(-0,424174302 x Experiência na Linguagem) + (-0,455189432 x Quantidade de Pessoas alocadas) + (-0,903659927 x Usabilidade) +
(3,427267294 x Desafio tecnológico)
• 78% da produtividade pôde ser
explicada por esses fatores
• 69,23% tiveram sua produtividade
calculada corretamente

11. Conclusão
• O estudo aponta pontos de atenção e elimina alguns mitos em relação à
produtividade
Gráfico gerado a partir de (1 – nível de significância), pelo teste
de qui quadrado
• Espera-se continuar o estudo em
mais projetos, de empresas
distintas, delimitar e medir os
parâmetros de forma mais
detalhada e testar parâmetros que
não foram aplicáveis a esta
amostra