No abstract

No abstract

The growing technological advance is causing constant business changes. The continual uncertainties in project management make requirements engineering essential to ensure the success of projects. The usual exponential increase of stakeholders throughout the project suggests the application of intelligent tools to assist requirements engineers. Therefore, this article proposes Nhatos, a computational model for ubiquitous requirements management that analyses context histories of projects to recommend reusable requirements. The scientific contribution of this study is the use of the similarity analysis of projects through their context histories to generate the requirement recommendations. The implementation of a prototype allowed to evaluate the proposal through a case study based on real scenarios from the industry. One hundred fifty-three software projects from a large bank institution generated context histories used in the recommendations. The experiment demonstrated that the model achieved more than 70% stakeholder acceptance of the recommendations.

Nos últimos anos observa-se um avanço em direção à globalização dos negócios refletindo-se na área de sistemas de informação. O desenvolvimento distribuído de software (DDS) surge como uma alternativa que proporciona presença global às empresas, aproximando suas equipes dessa nova realidade. O DDS se beneficia por comportar equipes localizadas em diferentes locais geográficos, mas pode também contribuir para maior ocorrência de riscos em projetos, devido à maior complexidade de coordenação e comunicação entre os seus integrantes. O gerenciamento adequado dos riscos, através da análise dos históricos dos projetos desenvolvidos, reduz o risco quanto a desvios do planejamento em relação a tempo, custo e qualidade do projeto. Entendendo os benefícios da prática correta da disciplina de gestão de riscos, este artigo propõe um modelo, intitulado Átropos, para auxiliar as equipes a identificar e acompanhar riscos em diferentes momentos do ciclo de vida dos projetos. A avaliação do trabalho foi conduzida através de um estudo de caso em uma equipe distribuída de software, com o uso de uma base de dados histórica de projetos, com 463 projetos desenvolvidos durante os anos de 2017 e 2018.

No abstract