Uma Abordagem para Alocação de Equipes em Projetos de Desenvolvimento Distribuído de Software com base em Atributos Não-Técnicos

Com a crescente adoção de projetos e processos de Desenvolvimento Distribuído de Software (DDS), muitas organizações que praticavam o desenvolvimento tradicional, co-localizado, passaram a atuar no mercado global, dividindo suas unidades colaborativas em vários pontos geográficos do globo. Além da aproximação com o mercado internacional, a utilização de DDS possibilita uma redução do time-to-market, melhor qualidade dos produtos gerados, redução de custos e maior facilidade para encontrar mão-de-obra qualificada. Entretanto, a distância entre as equipes envolvidas no DDS gera uma série de problemas relacionados a comunicação não enfrentados no desenvolvimento co-localizado. Segundo a NBR ISO 10006, o fator humano é chave para o sucesso dos projetos de software, já que é uma atividade genuinamente humana. No desenvolvimento tradicional, empresas utilizam processos de alocação de recursos humanos para encontrar os profissionais adequados para realizar uma determinada atividade. Porém, a distância geográfica, como também os fatores culturais e temporais existentes no DDS não são enquadrados nesses processos. Neste contexto, a fim de reduzir os problemas de comunicação durante a fase de implementação, o presente trabalho apresenta uma abordagem para alocação de equipes em projetos de DDS, tendo como objetivo mitigar os efeitos problemáticos gerados pela necessidade de comunicação entre as equipes geograficamente dispersas. Considerando que o acoplamento existente entre os componentes de software interfere na comunicação requerida para desenvolvê-los, a abordagem proposta leva em consideração características não-técnicas das equipes, como atributos temporais, culturais e de afinidade, para descobrir o grau de proximidade das equipes, comparando-as com o nível de acoplamento entre os componentes, de modo a identificar quais equipes possuem melhores condições de implementar os componentes de software com grau de comunicação satisfatório com as demais equipes. Deve-se destacar que as equipes candidatas à alocação com base em atributos não-técnicos são equipes tecnicamente habilitadas para a implementação dos componentes. Pela complexidade do problema de alocação ser alta, é utilizado um algoritmo genético, com função de avaliação baseada nos atributos não-técnicos para a alocação das equipes, tornando o problema tratável computacionalmente em tempo hábil.Taking into account the increasing adoption of projects and processes of Global Software Development (GSP), many organizations that practiced traditional software development, colocated, began to operate in the global market, dividing their collaborative units in many points of the globe. Besides the proximity to the international market, the use of GSD allows a reduction in time-to-market, improved quality of generated products, cost reduction and greater ease to find skilled labor. However, the distance between the teams involved in the GSD creates a variety of communication problems not faced in co-located development. According to NBR ISO 10006, human factor is the key to the success of software projects, since it is a genuinely human activity. In traditional development, companies use resources allocation processes to find the appropriate professional to perform a particular activity. However, geographical distance, and also the cultural and temporal factors existing in GSD are not classified in these processes. In this context, in order to reduce communication problems during the implementation phase, this work presents an approach for allocating teams in GSD projects, aiming to mitigate the problematic effects generated by the need for communication between geographically dispersed teams. Considering that the coupling between software components interferes to the communication required to develop them, the proposed approach takes into account non-technical characteristics of the teams such as temporal, cultural and affinity attributes, to discover the degree of proximity of the teams, comparing them with the level of coupling between components in order to identify which teams have better able to implement the software components with suitable quality of communication with other teams. It should be noted that the teams that are candidates for allocation based on non-technical attributes are technically qualified teams for the implementation of components. Due to the high complexity of the allocation problem, it is used a genetic algorithm with fitness evaluation based on the non-technical attributes for the allocation of the teams, making the problem computationally treatable in time