Artigo Engenharia de Software 12 - Métricas de Acompanhamento para Metodologias Ágeis

Metodologias Ágeis

Métricas de Acompanhamento para Metodologias Ágeis

Os Métodos Ágeis promovem um processo empírico para o desenvolvimento de software. Essa abordagem exige um ciclo constante de inspeção, adaptação e melhoria. Encontrar maneiras eficazes de avaliar o processo e a equipe de desenvolvimento não é uma tarefa simples. Isso leva a uma proliferação de medidas baseadas na premissa de que se cada parte do processo for otimizada, os resultados do processo como um todo serão otimizados também. No entanto, essa premissa nem sempre é verdadeira. Ao tentar micro-otimizar partes de um sistema por meio de diversas métricas, o verdadeiro objetivo se perde em meio a tantos substitutos e a equipe perde sua capacidade de tomar decisões de balanceamento (trade-off) [15]. Além disso, a preocupação com as medidas erradas pode gerar incentivos errados, levando a consequências indesejáveis. Goldratt diz que as pessoas se comportam de acordo com a forma com que estão sendo medidas: “Diga-me como serei avaliado e eu lhe direi como me comportarei” [1].

A escolha das melhores formas de medição é uma tarefa do Time Completo e o tracker possui um papel especial. Jeffries [2] e Auer [3] descrevem o papel do tracker como alguém responsável por prover informações para a equipe sobre o progresso do time, utilizando as métricas apropriadas para destacar os pontos de melhoria e atualizando regularmente essas informações nos gráficos e pôsteres na área de Trabalho Informativa, que Cockburn chama de radiadores de informação [4].

Este artigo apresenta os conceitos relacionados às métricas para auxiliar o tracker de uma equipe ágil, discutindo definições, classificações, diferentes abordagens para escolha das melhores métricas e, por fim, apresentando alguns exemplos que podem ser utilizados no acompanhamento de uma equipe ágil.

Definições

Para discutir o papel das métricas no acompanhamento de projetos ágeis, primeiro é preciso definir alguns conceitos que nem sempre são usados da forma correta, com uma troca frequente de significados. Em particular, é importante conhecer as diferenças sutis entre os conceitos de medidas, métricas e indicadores.

Segundo o IEEE, uma medida é uma avaliação em relação a um padrão [5]; McGarry diz que é a avaliação de um atributo segundo um método de medição específico, funcionalmente independente de todas as outras medidas e capturando informação sobre um único atributo [6]. Um exemplo de medida é 5 cm: centímetro é o padrão e 5 é a medida, que indica quantos múltiplos ou frações do padrão estão sendo representados. Em desenvolvimento de software, um exemplo de medida pode ser o número de linhas de código. No entanto, não existe um padrão universal para representar linhas de código, pois as linguagens podem variar, assim como as regras para cálculo de linhas de código. Portanto, uma medida pode ser baseada em um padrão local ou universal, mas o padrão precisa ser bem definido. Uma métrica é um método para determinar se um sistema, componente ou processo possui um certo atributo [7]. Ela é geralmente calculada ou composta por duas ou mais medidas. Um exemplo de métrica é o número de defeitos encontrados após a implantação: as medidas que compõem essa métrica são o número de defeitos e a fase (ou data) onde o defeito foi identificado.

Um indicador é um dispositivo ou variável que pode ser configurado para um determinado estado com base no resultado de um processo ou ocorrência de uma determinada condição. Por exemplo: um semáforo ou uma flag [7]. Conforme a definição do IEEE, um indicador é algo que chama a atenção para uma situação particular. Ele geralmente está relacionado a uma métrica e provê a interpretação daquela métrica numa determinada situação ou contexto. Sempre que alguém interpreta alguma métrica, está considerando algum tipo de indicador, seja ele algum valor base ou outra métrica. Por exemplo: um aumento substancial no número de defeitos encontrados na última versão pode ser um indicador de que a Qualidade do software piorou. O seguinte exemplo fictício demonstra a relação entre medidas, métricas e indicadores: ao término da primeira iteração de um projeto, constata-se que a equipe entregou 4 Histórias, somando um total de 20 pontos (Figura 1 (a)). Conforme a equipe vai terminando as próximas iterações, percebe-se que o número total de pontos entregues aumenta aos poucos. Após certo tempo, essa tendência de subida é interrompida e o número total de pontos entregues cai um pouco, atingindo um patamar (Figura 1 (b)).

Figura 1. Total de Pontos Entregues por Iteração

A Figura 1 (a) representa uma medida. Sem nenhuma outra informação para comparar ou uma tendência para seguir, uma medida não provê muita informação. A Figura 1 (b) representa uma métrica, nesse caso a velocidade da equipe. Uma métrica é composta por diversas medidas como o número de pontos entregues e o número da iteração terminada. Assim que a métrica se estabiliza, a equipe pode considerar um patamar para sua velocidade. Esse valor base, apresentado na Figura 1 (c) representa um indicador. Ele dá um contexto para a métrica, servindo como base para comparação. Uma métrica é sempre interpretada sob um ponto de vista específico. Por isso, é possível derivar diversos indicadores a partir da mesma métrica. O significado de um indicador sempre depende de um contexto, portanto duas equipes podem analisar a mesma métrica de forma diferente. Supondo outro cenário, onde essa mesma equipe utilizasse como indicador um valor base inferior para sua velocidade (derivado de outros projetos, por exemplo). Nesse caso, a mesma métrica Figura 1 (b) poderia ser interpretada como uma melhoria. No caso anterior, a equipe não tinha nenhum indicador prévio e houve apenas uma estabilização para que esse valor base fosse descoberto.

A palavra métrica será utilizada neste texto daqui em diante. No entanto, sempre que uma métrica for interpretada, avaliada ou analisada, o conceito de um indicador estará sempre implícito. Da mesma forma, toda métrica depende de medidas, portanto elas também estão sendo consideradas.

Classificações

As métricas podem ser classificadas segundo diferentes critérios. Esta seção apresenta algumas das possíveis classificações que um tracker precisa considerar quando utilizar uma métrica.

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