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http://repositorio.unesc.net/handle/1/13003| Título: | Uma abordagem baseada em métricas híbridas para avaliação da produtividade em equipes de desenvolvimento de software em regime remoto |
| Autor(es): | José, Alcino Nuno Barros |
| Orientador(es): | Barbosa, Ana Cláudia Garcia |
| Palavras-chave: | Produtividade de software Métricas híbridas Trabalho remoto |
| Descrição: | Artigo de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do Grau de Bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC. |
| Resumo: | A consolidação do trabalho remoto e do desenvolvimento distribuído intensificou o uso de engenharia analítica, dashboards integrados a Git, Jira e pipelines de CI/CD, modelos DORA, modelo SPACE e métricas extraídas de repositórios para acompanhar produtividade em equipes de software. Entretanto, indicadores isolados de atividade, como quantidade de commits, linhas de código ou tarefas concluídas, não representam adequadamente qualidade, colaboração, estabilidade, sustentabilidade e valor organizacional. Este artigo tem como objetivo contrastar modelos híbridos de métricas para avaliação da produtividade em equipes de desenvolvimento de software em ambiente remoto. Neste estudo, métrica híbrida é compreendida como a combinação intencional de indicadores técnicos, operacionais e sociotécnicos, coletados em diferentes fontes e interpretados de forma contextualizada no nível da equipe. A pesquisa é aplicada, exploratória, descritiva e qualitativa, realizada por revisão bibliográfica, extração de indicadores, construção ordinal de 1 a 5, matriz comparativa multicritério e análise de sensibilidade por cenário de decisão. Foram examinados os modelos DORA, SPACE e métricas baseadas em repositórios de código, avaliados segundo precisão, aplicabilidade, escalabilidade e impacto organizacional. Como resultado, verificou-se que o DORA apresenta maior equilíbrio para fluxo e estabilidade de entrega; o SPACE oferece maior abrangência para fatores humanos, colaboração e sustentabilidade; e as métricas de repositórios possuem alta aplicabilidade, mas menor precisão quando usadas isoladamente. |
| Idioma: | Português (Brasil) |
| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso - TCC |
| Data da publicação: | Jul-2026 |
| URI: | http://repositorio.unesc.net/handle/1/13003 |
| Aparece nas coleções: | Trabalho de Conclusão de Curso (COM) |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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