IS2 Parcial 1 Multiple Choice

Características del proceso

• Definido, visible, asistido, aceptable, mantenible, confiable, robusto, ágil

Fases del modelo en espiral

• Planificar objetivos: identificar metas, restricciones y requisitos.
• Identificar y reducir riesgos: analizar riesgos y establecer estrategias para mitigarlos.
• Desarrollo y validación: implementar soluciones y validar entregables.
• Planeación: planificar la próxima iteración basándose en resultados.

Métricas del proceso

• Definición: indicadores para evaluar la eficiencia y efectividad del proceso de desarrollo de software.
• Errores detectados antes de la entrega: mide la capacidad del proceso para encontrar errores antes de la implementación.
• Defectos reportados por usuarios: indica problemas no detectados en pruebas internas.
• Productos entregados: evalúa la productividad del equipo.
• Esfuerzo humano y tiempo: refleja el costo del desarrollo.
• Cumplimiento de la planificación: mide si se cumplen los tiempos establecidos.
• Tareas específicas: analiza características relacionadas con actividades de ingeniería de software.

Indicadores de proyecto

• Datos cuantitativos para evaluar progreso, calidad y eficiencia.
• Ejemplos: avance del cronograma, coste acumulado, número de defectos detectados y corregidos, velocidad del equipo (metodologías ágiles).

Proceso de administración de riesgos

• Identificación de riesgos: reconocer posibles problemas.
• Análisis de riesgos: evaluar la probabilidad e impacto.
• Priorización: ordenar riesgos según su criticidad.
• Planificación de mitigación: diseñar estrategias para reducir o eliminar riesgos.
• Seguimiento y control: supervisar y ajustar planes según sea necesario.

Complejidad ciclomática

• Mide la cantidad de caminos independientes a través de un programa.
• Se calcula utilizando: M = E - N + 2P.
• Donde: E = número de aristas, N = número de nodos, P = número de componentes conectados.
• Uso: ayuda a estimar la prueba mínima necesaria y evaluar la mantenibilidad del código.

Calidad de software

• Grado en el que un software cumple con los requisitos especificados y satisface las necesidades del usuario.
• Coste de la calidad: prevención, evaluación y fallos.
• Garantía y control de calidad (QA y QC): enfoques preventivo e inspectivo para asegurar estándares y detectar defectos.

Gestión de riesgos

• Se controlan los resultados del rastreo de riesgos.
• Prioridades según cambios, respuesta a eventos, evaluación del proceso.
• Ejemplos de riesgos: falta de recursos clave, cambios en los requisitos, problemas técnicos, retrasos en entregas de terceros, falta de cumplimiento del cronograma.

Modelo de Ingeniería del Proceso

• Definir requerimientos.
• Diseño.
• Construcción.
• Pruebas.
• Instalación.
• Mantenimiento.

Modelos Genéricos de Desarrollo de Software

• Cascada: fases separadas, secuenciales.
• Desarrollo Evolutivo: iterativo, especificaciones e implementación intercaladas.

Problemas en la Planificación

• Dificultades al estimar tareas, tiempo, personal.
• Incertidumbres e imprevistos.
• Organización y gestión de actividades.

Importancia de la Administración de Proyectos

• Organizar, planear y calendarizar proyectos.
• Asegurar que el software se complete a tiempo y acorde a requerimientos.
• La calidad de la administración es crucial para el éxito.

Estructura del Plan del Proyecto

• Introducción, organización del proyecto, análisis de riesgos, requerimientos de software, reparto, planificación, monitoreo y mecanismos de reporte.
• Tipos de planes del proyecto: desarrollo, calidad, validación, mantenimiento, desarrollo personal.

Proceso de Administración de Riesgos

• Identificar, analizar, planificar mitigación de riesgos, controlar riesgos.
• Documentación de riesgos dinámico.

Estrategias de Riesgo

• Proactivas: prevención de riesgos, identificación temprana, priorización.
• Reactivas: respuesta a riesgos sucedidos.

Identificación del Riesgo

• Mantenimiento del plan del proyecto.
• Proyección del riesgo.

Métricas del proyecto

• Se utilizan métricas de proyectos anteriores para estimaciones.
• Indices de producción, horas de revisión, líneas fuente entregadas, errores detectados, calidad del diseño.

Métricas del software

• Orientadas al tamaño (ej: líneas de código, defectos por kilolinea, etc.).
• Orientadas a la función (ej: punto de función, etc.).