Análisis comparativo de la complejidad cognitiva de la gestión de proyecto en el desarrollo de software en la iso/iec 29110-5-1-2 y la guía de los fundamentos para la dirección de proyectos del pmi

Autores/as

  • Edinson Damian Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
  • Abraham Dávila Ramón Pontificia Universidad Católica del Perú http://orcid.org/0000-0003-2455-9768

DOI:

https://doi.org/10.32870/recibe.v8i1.131

Palabras clave:

Complejidad Cognitiva, Dirección de Proyectos, ISO/IEC 29110

Resumen

El desarrollo de marcos de trabajo de procesos ha contribuido en la consolidación de la industria de software. Sin embargo, la dificultad de adopción de esos marcos de trabajo ha llevado al desarrollo de métricas para evaluar, entre otros aspectos, su complejidad. En este contexto, se ha señalado que el proceso de gestión de proyectos descrito en la ISO/IEC 29110-5-1-2 es menos complejo que el descrito en la Guía de los fundamentos para la dirección de proyecto del PMI. Para comprobar dicha afirmación se realizó un análisis comparativo de la complejidad cognitiva. La medición se aplicó a los entregables, actividades y proceso. A partir de lo obtenido, la descripción del proceso de gestión de proyectos de la ISO/IEC 29110-5-1-2 es menos compleja a nivel cognitivo que lo descrito en la Guía del PMI.

Biografía del autor/a

Edinson Damian, Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo

Ingeniero de Sistemas de la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo, y actualmente, egresado de Maestría con Mención en Gerencia de TI y Gestión de Software en la escuela de Posgrado de la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo. Su área de investigación es Medición del proceso software. Se ha desempeñado como analista de sistemas y consultor en el sector privado de Perú.

Abraham Dávila Ramón, Pontificia Universidad Católica del Perú

Investigador y profesor principal en la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP) desde el 2000. Actualmente es director e investigador principal del proyecto ProCalProSer (2013-2016 Fase I y 2017-2019 Fase II) y director y miembro fundador de GIDIS-PUCP. Posee el grado de bachiller en ciencias con mención en Ingeniería Mecánica y magister en Informática por la PUCP. Miembro del grupo de trabajo de la ISO/IEC que elabora la serie de normas ISO/IEC 29110. Sus principales áreas de interés son: calidad en informática (a nivel de proceso software, producto software y gestión de servicios) y educación en ingeniería de software.

Citas

Arthur, J. D., & Stevens, K. T. (1989). Assessing the adequacy of documentation through document quality indicators. Conference on Software Maintenance, 40–49.

Cao, Q., Gu, V. C., & Thompson, M. A. (2012). Using complexity measures to evaluate software development projects: A nonparametric approach. Engineering Economist, 57(4), 274–283. https://doi.org/10.1080/0013791X.2012.729878

Erickson, J., & Siau, K. (2004). Theoretical and practical complexity of modeling methods. Communications of the ACM, 50(8), 46–51. https://doi.org/10.1145/1278201.1278205

Erickson, J., & Siau, K. (2005). Toward Practical Measures of Complexity in Real Time Modeling Methods. 11th Americas Conference on Information Systems, 3067–3074.

García, F., Piattini, M., Ruiz, F., Canfora, G., & Visaggio, C. A. (2006). FMESP: Framework for the modeling and evaluation of software processes. Journal of Systems Architecture, 52(11), 627–639. https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2006.06.007

Göpferich, S. (2009). Comprehensibility assessment using the Karlsruhe Comprehensibility Concept. The Journal of Specialised Translation, (11), 12–38. Retrieved from http://www.jostrans.org/issue11/art_goepferich.pdf

ISO/IEC. (2011). ISO/IEC TR 29110-5-1-2:2011 Software Engineering -- Lifecycle Profiles for Very Small Entities (VSEs) -- Part 5-1-2: Management and Engineering Guide: Generic Profile Group: Basic Profile. Retrieved from https://www.iso.org/standard/51153.html

ISO/IEC. (2016). ISO/IEC TR 29110-1:2016 Systems and software engineering -- Lifecycle profiles for Very Small Entities (VSEs) -- Part 1: Overview. Retrieved from https://www.iso.org/standard/62711.html

Marin, M. A., Lotriet, H., & Van Der Poll, J. A. (2014). Measuring Method Complexity of the Case Management Modeling and Notation (CMMN). 209–216. https://doi.org/10.1145/2664591.2664608

Mas, A., & Mesquida, A. L. (2013). Software project management in small and very small entities | Gestión de proyectos de software en pequeñas y micro empresas. Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI, 406–412.

Merquida, A.-L., & Antonia, M. (2014). A project management improvement program according to ISO/IEC 29110 and PMBOK. Journal of Software: Evolution and Process. https://doi.org/10.1002/smr.1665

Mitani, Y., Matsumura, T., Barker, M., Tsuruho, S., Inoue, K., & Matsumoto, K. (2007). Proposal of a Complete Life Cycle In-Process Measurement Model Based on Evaluation of an In-Process Measurement Experiment Using a Standardized Requirement Definition Process. https://doi.org/10.1109/ESEM.2007.27

Oliveira, J. M. M. De, Oliveira, K. B. De, & Belchior, A. D. (2006). Measurement Process : A Mapping Among CMMI-SW , ISO / IEC 15939 , IEEE Std 1061 , Six Sigma and PSM. 15939(2002).

Perepletchikov, M., Ryan, C., & Tari, Z. (2013). An Analytical Framework for Evaluating Service-Oriented Software Development Methodologies. https://doi.org/10.4304/jsw.8.7.1642-1659

PMI. (2017). Guía de los Fundamentos para la Dirección de Proyectos.

Ram, P., Rodriguez, P., & Oivo, M. (2018). Software Process Measurement and Related Challenges in Agile Software Development : A Multiple Case Study.

Rossi, M., & Brinkkemper, S. (1996). Complexity metrics for systems development methods and techniques. Information Systems, 21(2), 209–227. https://doi.org/10.1016/0306-4379(96)00012-9

Slavek, N., Lukić, I., & Köhler, M. (2012). Software process measuring model [Model mjerenja softverskog procesa]. Tehnicki Vjesnik, 19(1), 11–17. Retrieved from http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84859181540&partnerID=40&md5=870159bb67251643fecf0dab02b9beb5

Zhang, H., Kishore, R., Sharman, R., & Ramesh, R. (2007). Agile Integration Modeling Language (AIML): A conceptual modeling grammar for agile integrative business information systems. Decision Support Systems, 44(1), 266–284. https://doi.org/10.1016/j.dss.2007.04.009

Descargas

Publicado

2019-10-14

Cómo citar

Damian, E., & Dávila Ramón, A. (2019). Análisis comparativo de la complejidad cognitiva de la gestión de proyecto en el desarrollo de software en la iso/iec 29110-5-1-2 y la guía de los fundamentos para la dirección de proyectos del pmi. ReCIBE, Revista electrónica De Computación, Informática, Biomédica Y Electrónica, 8(1), C5. https://doi.org/10.32870/recibe.v8i1.131

Número

Sección

Computación e Informática