Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10071/4681
Author(s): Santos, Jaime Eduardo Teixeira
Advisor: Belo, Orlando
Farinha, José
Date: 2011
Title: Métodos analíticos e modelos preditivos em actividades de gestão de projectos
Reference: SANTOS, Jaime Eduardo Teixeira - Métodos analíticos e modelos preditivos em actividades de gestão de projectos [Em linha]. Lisboa: ISCTE, 2011. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/4681>.
Keywords: Gestão de projectos
Mineração de dados
Business intelligence
Estimação de esforço
Classificação de um projecto de sucesso ou insucesso
Project management
Data mining
Business intelligence
Effort estimation
Project success classification
Abstract: No panorama geral das Tecnologias de Informação temos deparado, de uma forma genérica, com índices de insucesso nos projectos de engenharia de software que se realizam no seu âmbito, quer sejam eles de implementação ou de melhorias. Este tem sido um problema largamente abordado e reconhecido, mas passadas várias dezenas de anos de implementações, verificamos que o mesmo continua a manifestar-se. Na gestão de um projecto, independentemente da sua natureza, o controlo das variáveis de custo, âmbito, qualidade e de prazos é um factor primordial para uma boa execução, pelo que a gestão dos riscos associados ao planeamento e à execução do projecto, revelam-se como uma tarefa que se caracteriza de extrema importância. Assim, esta dissertação abordará temáticas relacionadas com a estimação, gestão de risco e a gestão de projectos, tendo em conta a necessidade de monitorizar e controlar as variáveis anteriormente descritas, nos diversos contextos de um projecto, pretendendo assim identificar as potencialidades que modelos de custeio e as técnicas de mineração de dados poderão facilitar neste processo. Nesse sentido, começamos por apresentar uma resenha histórica e uma descrição mais detalhada da situação actual das técnicas e conceitos envolvidos no processo de estimação de projectos de engenharia de software, abordando de seguida a business intelligence de uma forma mais geral, como a fonte que poderá ajudar a solucionar alguns dos problemas, em especial a mineração de dados, como técnica para a descoberta de conhecimento.
Since the world dived in information technologies we have assisted a very low rate in the success of the software engineering projects, no matter if it is complete implementations or just enhancements. This is in fact a subject highly addressed in the past decades, but it stills very actual. In project management, independent of project nature, the control of variables like cost, quality, schedule and scope are the main factor for a good and successful execution. So, managing risks related to planning and execution process is a key task with most extreme importance. This document will approach some themes related to estimation, risk management and project management in the software engineering environment, focused on the need to control and monitor this variables and the context around them, intending to identify capabilities that cost models and mining techniques could apply to help the process. The documents presents a brief history and a detailed description about the actual concepts and techniques used in estimation process for software engineering projects, then it will approach business intelligence as the source for some solutions, in particular data mining as a technique for knowledge discovery.
Degree: Mestrado em Sistemas Integrados de Apoio à Decisão
Access type: Restricted Access
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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MSc-Dissertação-MSIAD Jaime Santos_final_.pdf
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