Influential factors in software process improvement: a survey comparing "Micro and Small...

Abstract— Despite some suppositions about the difficulties of micro and small enterprises (MSEs) to adapt the process improvement models and standards, there exist few systematic researches concerning this respect. This paper describes the statistical results of a survey of 81 software development companies in Santa Catarina, which compares MSEs with medium and large enterprises (MGES) considering factors that may influence the adoption of a program of process improvement software. Following a methodology for planning, execution and statistical analysis of results, the conclusion reached was that in 49% of the surveyed factors, exist significant differences between the two groups of companies.

Keywords— Software Process Improvement, Micro and small enterprises, Survey.

I. INTRODUÇÃO

M PAÍSES como EUA, Brasil, Canadá, China, Índia, Finlândia, Irlanda e Hungria, as pequenas empresas de

software representam mais de 85% de todas as empresas de software [1][2][3][4]. Estas micro e pequenas empresas (MPEs) desempenham um importante papel na economia, atendendo uma fatia do mercado não considerada por grandes empresas: constroem componentes para produtos de outras empresas, desenvolvem produtos inovadores, ou oferecem serviços ou manutenção de produtos de outras empresas [5]. Para que as micro e pequenas empresas de software persistam no mercado e cresçam, precisam soluções efetivas e eficientes de engenharia de software [6], a fim de buscar a melhoria contínua do processo produtivo, melhorando a qualidade e reduzindo custos. Nesse sentido, as organizações estão reconhecendo que a melhoria de processo oferece a oportunidade de elas competirem no mercado global [7].

Existe uma variedade de frameworks, normas e modelos de referência de processos de software, como: CMMI [8], ISO/IEC 12207/15504 [9], MPS-BR [10], etc., os quais sugerem um conjunto de boas práticas para melhorar o processo de software, buscando um produto com qualidade e aumento da produtividade. Em geral, estes modelos foram desenvolvidos, principalmente, focando na realidade de grandes empresas e a sua aplicação em MPEs é complicada

P. Schoeffel, Universidade Estadual de Santa Catarina (UDESC), Ibirama,

Santa Catarina, Brasil, [email protected] F. B. V. Benitti, Universidade do Vale do Itajaí (UNIVALI), Itajaí, Santa

Catarina, Brasil, [email protected]

[6][11][12]. Essa pode ser uma das razões pelas quais somente um número pequeno de MPEs consegue implementar e avaliar formalmente o seu processo de software seguindo estes modelos [13]. Por exemplo, segundo pesquisa do SEI (2010) [14], 37,2% das empresas avaliadas utilizando o método SCAMPI em todo o mundo são micro e pequenas empresas (até 50 funcionários), diminuindo para 16,0% se forem consideradas empresas até 25 funcionários. Além disso, as micro e pequenas empresas que adotam alguma norma ou modelo geralmente são classificadas nos níveis mais baixos de maturidade. Segundo a pesquisa do MCT [1], menos de 20% das micro empresas (abaixo de 25 funcionários) que foram avaliadas estão no nível 3 ou superior do CMMI.

Além de [11], que descrevem diversas dificuldades encontradas para adoção de SPI (Software Process Improvement) por micro e pequenas empresas de software, diversos outros autores [15][16][17][12] relatam estudos ou experiências que evidenciam as dificuldades das micro e pequenas organizações em adotarem os modelos tradicionais de melhoria de processo. São citados exemplos de alguns obstáculos para adoção de um modelo de melhoria de processo por micro e pequenas organizações: sobrecarga de documentação, recursos humanos limitados, alto custo financeiro, entre outros.

Portanto, para que as MPEs consigam melhorar seu processo de software, existe a necessidade de adaptar esses modelos para suas realidades. Dybå [16] afirma que para pequenas organizações estarem aptas a SPI, “um contexto diferente do que o anunciado pelas atuais melhores práticas das abordagens de melhoria de processo de software precisa ser criado”. Micro e pequenas empresas geralmente requerem diferentes abordagens devido aos modelos específicos e objetivos de negócio, nichos de mercado, tamanho, disponibilidade de recursos (financeiros e humanos), capacidade de gerenciamento e diferenças organizacionais, entre outros [6].

Portanto, existem diversos fatores organizacionais, pessoais, de processo e outros [18] que supostamente podem influenciar no sucesso ou no fracasso da adoção de um modelo de melhoria de processo por micro e pequenas organizações. Porém, foram encontrados poucos levantamentos sistemáticos que comprovem que as MPEs de software possuem tais características, que estas características são específicas de micro e pequenas empresas e que isso tem

P. Schoeffel and F. B. V. Benitti

Factors of Influence in Software Process Improvement: a Comparative Survey Between

Micro and Small Enterprises (MSE) and Medium and Large Enterprises (MLE)

E

1634 IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 10, NO. 2, MARCH 2012

influência sobre a adoção de modelos SPI. A grande maioria das pesquisas identificadas relata os fatores de sucesso ou de fracasso da implementação do processo, porém não focam nos fatores que podem ter influenciado esse sucesso ou que deveriam ter sido considerados para evitar o fracasso [19][16].

Por outro lado, existe uma variedade de pesquisas na indústria de software que provêem, principalmente, dados demográficos, o número de empresas, empregados, receita, etc., sem relacionar diretamente com SPI [20][21][3][22]. A partir destas pesquisas, percebe-se que falta uma base mais sistemática que forneça dados qualitativos e quantitativos para a adaptação de modelos de melhoria de processo de software dentro deste cenário, o que permitiria analisar esta questão com mais rigor.

Assim, este artigo contribui para suprir essa carência de informações sistemáticas, apresentando resultados estatísticos de uma pesquisa realizada em um estado que é pólo de desenvolvimento de software no Brasil – Santa Catarina, a fim de comprovar que existem e quais são as diferenças significativas entre MPEs e MGEs (Médias e Grandes Empresas) em relação à melhoria de processo.

As próximas seções deste artigo estão organizadas da seguinte maneira: na seção II é fornecido um panorama envolvendo pesquisas na área de SPI e MPE. Na seção III a metodologia adotada na pesquisa é apresentada. A seção IV aborda os resultados. Por fim, na seção V as conclusões.

II. BACKGROUND

Considerando o foco deste estudo, esta seção apresenta um overview relacionando pesquisas na área de melhoria de processo de software e micro e pequenas empresas de software buscando identificar fatores que influenciam tal adoção. Nesse contexto, foram identificados três tipos principais de pesquisas na área:

- Informações de MPEs não relacionadas à SPI: contempla pesquisas estatísticas sobre a situação das micro e pequenas empresas de software no Brasil e no mundo. Porém, essas pesquisas não focam na melhoria de processo.

- Cases e estudos de SPI: pesquisas que descrevem a criação de frameworks, métodos e modelos de melhoria, assim como experiências de implantação de SPI, principalmente em MPEs, muitas delas trazendo também fatores de sucesso, fracasso ou influência na melhoria de processo nessas empresas, porém de forma empírica e subjetiva.

- Pesquisas sistemáticas/experimentais sobre fatores de influência de SPI em MPEs: pesquisas que fazem um levantamento bibliográfico dos principais fatores de influência em processos de melhoria em MPEs e apresentam dados sistemáticos, geralmente através de surveys, comprovando ou não a existência desses fatores. Estes estudos foram utilizados como base para a pesquisa, além de servirem como parâmetro para análise dos resultados dos dados obtidos.

A. Informações de MPEs não relacionadas à SPI

Existem diversas pesquisas (Tabela I) de micro e pequenas empresas em geral ou micro e pequenas empresas de software

relatando o perfil dessas empresas e estatísticas da participação no mercado, número de empregados, utilização de técnicas e ferramentas, entre outros aspectos, porém não relacionados diretamente à melhoria de processo de software. Embora essas pesquisas não foquem na melhoria de processo no contexto deste estudo serviram para contextualizar a importância dessas empresas na economia mundial e algumas de suas características e necessidades genéricas.

TABELA I

PESQUISAS DE MICRO E PEQUENAS EMPRESAS.

Instituto/ Referência

Pesquisa (Título)

Escopo (Tipo de empresas)

Nro. Empresas / Abrangência

ABES [20] Mercado Brasileiro de Software – Panoramas e tendências

Empresas de T.I. 8.495 / Brasil

MCT [1] Qualidade e Produtividade no Setor de Software Brasileiro

Empresas de software

2.696 / Brasil

MCT [21] Qualidade e Produtividade no Setor de Software Brasileiro

Empresas de software

343 / Brasil

IBGE [23] As micro e pequenas empresas comerciais e de serviço no Brasil

Micro e pequenas empresas comerciais e de serviço

81.615 / Brasil

SOFTEX / UNICAMP [24]

Perfil das Empresas Brasileiras Exportadoras de Software

Empresas de software que exportam

30 / Brasil

The Gallup Organization / Entrepreneurship [25]

Entrepreneurship Survey of the EU (25 Member States), United States, Iceland and Norway

Empregados e empregadores

20.674 / União Européia, EUA, Noruega e Islândia

Globelics Academy - MIT / Veloso [2]

Slicing the Knowledge Based Economy in Brazil, China and India

Mercado de Software

NI / Brasil, China e Índia

Groves [26] A Survey of Software Requirements Specification Practices in the New Zealand Software Industry

Indústria de software

24 / Nova Zelândia

Helsinki University of Technology / Rönkkö et al. [3]

Results of the National Software Industry Survey 2007

Indústria de software

287 / Finlândia

Software & Information Industry Association / SIIA [27]

Software Industry Profile Indústria de software

23.311 / Não informado

PMI – Chapters brasileiros / PMI [28]

Estudo de Benchmarketing em Gerenciamento de Projetos Brasil 2007

Organizações em geral

185 / Brasil

Vox Populi/ SEBRAE [29]

Fatores condicionantes e taxa de mortalidade das MPEs 2005

Micro e pequenas empresas em geral

14.181 / Brasil

IFEP (Instituto Fecomércio de Pesquisa) [30]

Pesquisa sobre Qualidade nas Micro e Pequenas Empresas


1188 / Brasil

Global Economy

SMEs in Global Economy Micro e pequenas

NI / União Européia e

SCHOEFFEL AND BARRETO VAVASSORI BENITTI : INFLUENTIAL FACTORS 1635

Company [31]

empresas em geral

EUA

ISO VSE / Laporte, Alexandre e Renault [22]

Developing International Standards for Very Small Enterprises

Micro empresas de software

392 / Mundo

Khalifa e Verner [32]

Drivers for software development method usage

Desenvolvedores de software sênior

NI / Austrália e Hong Kong

Eurostat [33] Enterprise by size class – overview of SMEs in the EU


NI / União Européia

Institute for Employment Studies [34]

Small Business Service: annual survey of small business: UK – 2005

Pequenas e medias empresas em geral (até 250 funcionários)

8.640 / Reino Unido

B. Cases e estudos de SPI

Existem também diversos relatos da melhoria de processo de software, principalmente em micro e pequenas empresas, tanto de modelos específicos para esse tipo de empresa quanto da adaptação de modelos tradicionais, como CMMI e ISO/IEC 15507. Muitas dessas pesquisas relacionam os aspectos que influenciaram o sucesso ou o fracasso do processo de melhoria, porém de forma empírica, sem dados sistemáticos:

- Paulk [12]: Discute como utilizar o CMM correta e efetivamente em qualquer ambiente de negócio, especificamente para pequenas organizações. A conclusão é que não é perfeito, mas representa um amplo consenso na comunidade de software e pode ser útil para ajudar pequenas organizações a melhorarem seu processo de software.

- Stelzer e Mellis [19]: Esse trabalho descreve dez fatores que afetam a mudança organizacional numa iniciativa de melhoria de processo de software baseada nos padrões CMM ou ISO 9000. Também avalia a importância desses fatores e compara os resultados encontrados com uma pesquisa prévia. Essa pesquisa baseia-se na análise de casos de uso e relatórios de experiência de 56 organizações de software que implementaram ISO 9000 ou CMM em alguns países da Europa e América do Norte, não mencionando os portes das mesmas.

- Butt [35]: Teve como objetivo responder a questões elaboradas para o entendimento da melhoria de processo de software e os fatores que afetam a mesma durante a mudança na organização, independente do porte da mesma. Além disso, foi realizada uma revisão sistemática na identificação e priorização de quais fatores afetam a atividade de melhoria do processo de software em mudança.

- Beecham, Hall e Rainer [18]: Nesse trabalho são discutidos os problemas de 12 organizações de software com profissionais experientes em desenvolvimento, sem classificar ou dividir pelo porte da empresa. No total são apresentados dados qualitativos de 45 grupos num total de 200 funcionários de empresas do Reino Unido.

- Nasir, Ahmad, e Hassan [36]: Essa pesquisa utilizou um instrumento de survey para coletar dados de 29 organizações na Malásia, num total de 174 profissionais de software e de negócio. Em média foram distribuídos de 4 a 8 questionários por organização, com o objetivo de obter mais visões de cada

projeto por profissionais diretamente envolvidos em projetos de melhoria de processo de software.

- Dyba [16]: Esse estudo foi iniciado para explorar a importância das questões organizacionais na melhoria do processo de software. Ele está baseado num estudo de caso piloto, um estudo de caso múltiplo de doze organizações e uma pesquisa quantitativa (survey) com 120 organizações de software, não mencionando a abrangência geográfica.

- Johnson e Brodman [11]: Os autores trabalharam com aproximadamente 200 pequenas organizações, negócios e projetos dos EUA ao longo de cinco anos para adaptar o modelo CMM Software, identificando problemas que esses grupos encontraram em suas iniciativas de melhoria de processo de software baseado no CMM.

- O’Connor e Coleman [37]: Esse trabalho apresenta os resultados de um estudo sobre como SPI é aplicado na prática do desenvolvimento de software, focando no que está acontecendo atualmente na indústria de software em relação à adoção de modelos de melhores práticas de melhoria de processo de software, como ISO 9000 e CMMI. A pesquisa foi realizada com 25 profissionais de 21 empresas de desenvolvimento de software da Irlanda.

- Jalote [38]: Esse trabalho examina os motivos que levaram muitas organizações de software da Índia, independente do porte, nos anos que precederam 2001, terem sido avaliadas nos níveis 4 ou 5 do CMMI. A pesquisa é realizada baseada na experiência do autor e informações de vários líderes e consultores de empresas.

- Laporte, Alexandre e Renault [22]: Um grupo de trabalho formado por 12 países (WG24) decidiu conduzir uma pesquisa para questionar micro organizações sobre a utilização de padrões de processo ISO. Eles também queriam coletar dados para identificar problemas e potenciais soluções que lhes ajudariam a aplicar esses padrões e ficar mais competitivos. A pesquisa obteve mais de 400 respostas de 32 países.

- Pino, García e Piattini [39]: Apresentam uma revisão sistemática realizada em 45 trabalhos que relatam esforços de melhoria de processo de software em micro e pequenas empresas. Foi realizada uma síntese de fatores de sucesso relatados nesses trabalhos.

C. Pesquisas/ Surveys sobre fatores de influência de SPI em MPEs

São pesquisas que fazem um levantamento bibliográfico dos principais fatores de influência em processos de melhoria em MPEs e levantam dados sistemáticos, geralmente através de surveys, comprovando ou não a existência desses fatores. Baseou-se principalmente nessas pesquisas para identificar os aspectos a serem pesquisados nas empresas que participaram do survey relatado neste artigo.

- Goldenson e Herbsleb [40]: Essa pesquisa examinou resultados de melhoria após a avaliação de processo baseado nos modelos CMM e CMMI em diversas organizações de software. A amostra inclui avaliações de processo que foram conduzidas nos EUA e Canadá durante os anos de 1992 e 1993, sendo que foram efetivamente respondidos 138 questionários completos, representando 56 avaliações. Além


de identificar diversas características e fatores de desempenho das empresas após a avaliação dos modelos CMM e CMMI, essa pesquisa identificou o grau de influência de alguns possíveis fatores de barreira e sucesso ao processo de melhoria, classificando-os.

- Cater-Steel [41]: Uma extensiva pesquisa (survey) por e-mail foi conduzida na indústria de software de Queensland/Austrália, com objetivo de identificar e comparar as melhores práticas no desenvolvimento de software e suas aplicações na prática. Essa pesquisa se baseou no questionário de melhores práticas de software utilizado pelo European Software Institute e obteve 209 questionários válidos. Foram realizadas avaliações detalhadas do programa de melhoria de processo em 22 pequenas empresas. Essa pesquisa denomina os fatores pesquisados como fatores críticos de sucesso e os classifica em fatores econômicos, pessoais, organizacionais e de implementação.

- Brietzke e Rabelo [42]: Essa pesquisa busca identificar fatores de resistência em projetos de melhoria de processo de software através da ação de profissionais em empresas do estado do Rio Grande do Sul. Foi executado um survey, cujo escopo envolveu 36 profissionais de pequenas, médias e grandes empresas de software da cidade de Porto Alegre e áreas adjacentes. Essa pesquisa se baseou nos fatores descritos em [18], dividindo os fatores de resistência encontrados em projetos de melhoria de processo de software em: (i) Fatores organizacionais: problemas no escopo da organização, geralmente sob responsabilidade do gerente sênior e (ii) Fatores de projeto: problemas relacionados ao projeto de melhoria de processo, como: planejamento, atividades, recursos e outros.

III. METODOLOGIA

A pesquisa realizada nesse trabalho é classificada como um survey on-line descritivo/exploratório. Foi utilizada a ferramenta LimeSurvey (http://www.limesurvey.org) e adotada a metodologia sugerida em [43], por ser considerada completa e concebida para a realidade de pesquisas em Engenharia de Software. Neste contexto, a pesquisa observou as seguintes etapas: (i) identificar os objetivos da pesquisa; (ii) identificar e caracterizar o público-alvo; (iii) desenvolver um plano de amostragem; (iv) elaborar o questionário; (v) aplicar um teste-piloto do questionário; (vi) distribuir o questionário; e (vii) analisar os resultados e escrever o relatório. As seções seguintes resumem as informações relativas a estas etapas.

A. Escopo:

A pesquisa foi realizada exclusivamente com empresas de desenvolvimento de software do estado de Santa Catarina no período de Março a Julho de 2010, sendo enviada para 494 empresas, das quais retornaram 81 questionários válidos preenchidos, obtendo-se um erro amostral de 10%, considerando um nível de confiança de 95%.

Salienta-se que o número total de empresas foi obtido através de pesquisa própria, visto que não foi encontrado um mapeamento prévio dessas empresas em outros trabalhos ou

entidades. Procurou-se também manter a estratificação das respostas

nas regiões do estado, a fim de garantir que o resultado represente a situação do estado como um todo. A Fig. 1 mostra o número de empresas mapeadas (envolvendo MPEs e MGEs) e o percentual das respostas por região.

Figura 1. Empresas de software de SC e respostas por região.

Considerando a distribuição destas empresas, tem-se que 46% das empresas participantes são micro e 36% são pequenas empresas, 8% de médias e 10% de grandes empresas. Ou seja, tem-se 81% de MPEs e 19% de MGEs.

A fim de comparação, a pesquisa desenvolvida pelo Ministério da Ciência e Tecnologia [21] conseguiu atingir 343 empresas em todo o Brasil, sendo 34 empresas em Santa Catarina. Segundo essa mesma pesquisa, o número total de empresas de software no Brasil, oriundo da base de dados do SEPIN, é de 2.587 empresas. Porporcionalmente, pode-se verificar que a quantidade de MGEs obtida é maior que algumas outras diversas pesquisas no Brasil e no mundo [21][20][3].

B. Questionário:

Através de um mapeamento da literatura (resumido na seção II e detalhado em [44]), foram sintetizados os fatores encontrados em 14 estudos, identificando sete grupos de fatores que podem ter influência na adoção, fracasso ou sucesso de um programa de melhoria de processo de software (Tabela II).

TABELA II

FATORES DIVIDIDOS EM GRUPOS.

Organizacionais Estrutura Organizacional Número de empregados Número de papéis Infra-estrutura Resistência à mudança Cultura organizacional Definição de responsabilidades/ papéis

Comunicação

Orçamento/Recursos financeiros Alinhamento dos objetivos de negócio

Indivíduos-chave Subcontratação Estágio de crescimento Necessidade de criatividade e

inovação


Produtos/serviços Tipos de produtos/ aplicações Nível de qualidade dos

produtos Clientes/mercado

Exigência de certificação/ orientação à exportação

Setor/domínio da indústria

Processo Formalismo do processo (certificação e uso de documentação e processos)

Projeto Tamanho da equipe de projeto Quantidade de projetos

simultâneos Tamanho/Complexidade/Duração do projeto

Pessoal Competência/ Experiência Rotatividade da equipe Comprometimento e motivação da equipe

Comprometimento da gerência

Melhoria de processo Competência e acesso a especialistas em SPI

Retorno do Investimento

Disponibilidade de tempo Capacidade de gerenciamento Recursos humanos e financeiros Objetivos da melhoria Sistema de qualidade já existente Adequação do modelo às

necessidades da organização

A partir desses fatores foram elaboradas 55 perguntas, em

sua grande maioria nominal, de forma que cada fator pudesse ser verificado e analisado. Foi aplicado um teste piloto com três empresas, a fim de avaliar e validar a ferramenta e o conteúdo do questionário. Os principais objetivos foram: (i) calcular o tempo médio para resposta, o qual ficou em aproximadamente vinte minutos e foi repassado nos convites para os demais participantes da pesquisa; (ii) avaliar a ferramenta on-line de gerenciamento da pesquisa (Limesurvey), verificando o mecanismo de envio automático de convites, sua usabilidade e funcionalidade; e (iii) validar o conteúdo do questionário, avaliando a corretude gramatical, concordância e entendimento das perguntas por parte dos respondentes. O questionário utilizado na pesquisa pode ser encontrado em [44].

C. Hipóteses

As hipóteses levantadas na pesquisa estão descritas na Tabela III.

TABELA III HIPÓTESES DE PESQUISA.

Hipótese Regra para Suporte/Aceite H0 – MPEs de SC são iguais às MGEs de SC em relação a todos os fatores de influência em SPI.

Se as hipóteses de todos os fatores foram rejeitadas (não forem suportadas).

H1 – MPEs de SC são diferentes de MGEs de SC em relação a fatores organizacionais e/ou pessoais.

Se uma ou mais hipóteses dos fatores dos grupos “Organizacionais” e “Pessoais” forem suportadas.

H2 – MPEs de SC são diferentes de MGEs de SC em relação aos produtos, clientes e/ou processos.

Se uma ou mais hipóteses dos fatores dos grupos “Produtos”, “Processos” e “Clientes/Mercado” forem suportadas.

H3 – MPEs de SC são diferentes de MGEs de SC em relação a aspectos diretamente relacionados à SPI.

Se uma ou mais hipóteses dos fatores do grupo “SPI” forem suportadas.

Como todas as hipóteses levam em consideração a

comparação dos fatores nos grupos de MPEs (micro e

pequenas empresas) e MGEs (médias e grandes empresas), foram utilizados os testes estatísticos mostrados na Tabela IV para comprovar ou rejeitar a significância da diferença entre esses grupos.

TABELA IV TESTES ESTATÍSTICOS UTILIZADOS NA VERIFICAÇÃO DAS HIPÓTESES

Teste estatístico Descrição do uso Qui-quadrado com correção de Yates

Para comparação de 2 ou mais grupos independentes com variáveis nominais e tabela de contingência 2 x 2

Qui-quadrado Para comparação de 2 ou mais grupos independentes com variáveis nominais e tabela de contingência r x 2

Mann-Whitney Para comparação de 2 ou mais grupos com variáveis quantitativas

Conforme Hackbarth e Stein [45], o teste qui-quadrado

possui algumas restrições, como o fato de não poder ser aplicado em casos de repetição de valores muito baixos (mais de 20% das frequências de valores desejados com valores inferiores a cinco). Para atender a essa restrição, muitos resultados foram agrupados, desde que mantidas a coerência de suas respostas e comparações.

O critério para aceitação da hipótese é que o valor de “p” fique abaixo do valor de tabela, considerando nível de confiança = 0.05. Assim, foi verificada cada uma das hipóteses alternativas individuais, a partir das quais se obteve os resultados das hipóteses alternativas agrupadas e, consequentemente, da hipótese nula H0. O fator “número de empregados” (Tabela II) não foi avaliado, por se tratar do critério para divisão dos grupos de empresa (MPEs e MGEs), somando então 33 fatores.

IV. RESULTADOS

Essa seção descreve os principais resultados encontrados com a pesquisa, divididos em cada um dos grupos de hipóteses.

A. Organizacionais e Pessoais

Esse grupo representa os fatores que abrangem a instituição como um todo, não sendo relacionado diretamente com produtos ou processo de desenvolvimento. Os fatores organizacionais referem-se a aspectos gerais da administração, da cultura e da estrutura da empresa, geralmente geridos pela política da empresa e ditados pela alta diretoria. Os fatores pessoais referem-se aos recursos humanos da organização e suas características.

Dos 17 fatores pesquisados, em 7 fatores foram comprovadas diferenças significativas entre MPEs e MGEs. Para outros 6 fatores não foi encontrada diferença significativa, e nos demais 4 fatores não foi possível comprovar ou rejeitar a diferença entre os dois grupos de empresa, pois existem mais de 20% das frequências esperadas que são menores que cinco, conforme tabela V.

TABELA V FATORES ORGANIZACIONAIS E PESSOAIS

Com diferença significativa

Fator Resultado estatístico

Comentário

Cultura Indicadores de Identificado as MGEs


organizacional desempenho (p = 0), Existência de certificação (p = 0,00002), Uso de documentação (p = 0,009814), Utilização do processo (p = 0)

possuem uma cultura mais voltada para o formalismo do processo, com um número maior de indicadores, documentação, definição de processos e existência de certificação ou avaliação formal.

Orçamento/ Recursos Financeiros

p = 0,00 (teste qui-quadrado)

Como esperado, a disponibilidade de recursos financeiros, levando-se em consideração o faturamento de cada empresa, difere-se significativamente entre MPEs e MGEs

Comunicação Suporte pós-venda (p = 0,00), Meios de comunicação (p = 0,02184) e localização física (p = 0,15183).

Observou-se que, em relação ao suporte pós-venda, muitas MPEs ainda utilizam a própria equipe de desenvolvimento para esse papel. Já com relação aos meios de comunicação utilizados e à distância física entre as pessoas e equipes não foi identificada diferença significativa.

Indivíduos-chave p = 0,01596 (teste qui-quadrado).

Existe uma dependência maior do conhecimento de pessoas-chave em MPEs

Estágio de crescimento

p = 0,00150 MPEs estão, em um número mais expressivo, em estágios iniciais de sua evolução.

Competência / experiência

Formas de treinamento realizadas (0,0021 <= p <= 0,56672), Existência de grupo de processos (p = 0,37833), Número de pessoas com formação técnica (não possível analisar).

Foi verificado que, em geral, as MGEs possuem um número maior de treinamentos, e foi comprovada uma diferença significativa somente nos treinamentos internos de tecnologia e internos de Engenharia de Software e melhoria de processo. Porém, quanto ao número de pessoas com formação técnica e existência de equipe de apoio ao processo não foi possível comprovar diferença.

Comprometi-mento da gerência


Identificado que as MPEs possuem um acompanhamento mais frequente dos projetos por parte da gerência

Sem diferença significativa Número de papéis p = 0,67438 (teste qui-quadrado) Definição de papéis/responsabilidades

p = 0,15804 (teste qui-quadrado).

Infra-estrutura p = 0,37833 (teste qui-quadrado). Resistência à mudança p = 0,85357 (teste qui-quadrado) Rotatividade da equipe p = 0,21021 (teste qui-quadrado). Comprometimento e motivação da equipe


Sem comprovação

Estrutura Organizacional

Verificou-se que grande parte das MPEs possuem até 3 níveis hierárquicos, enquanto as MGEs possuem de 4 a 6 níveis

Alinhamento aos objetivos de negócio

Sem comentários adicionais

Subcontratação Sem comentários adicionais Necessidade de Sem comentários adicionais

criatividade/inovação

Resumindo os fatores organizacionais e pessoais (conforme

Fig. 2), 41% das hipóteses alternativas são suportadas, confirmando H1 - MPEs de SC são diferentes de MGEs de SC em relação a fatores organizacionais e pessoais.

Figura 2. Hipóteses dos fatores organizacionais e pessoais.

B. Produtos, clientes, projetos e processo

Esse grupo de fatores está relacionado aos produtos e serviços gerados pela organização, assim como características de seus clientes e a forma de como o processo e os projetos são estruturados para produzir esses produtos e serviços.

Dos 8 fatores pesquisados, somente o fator “Tipo de aplicação/produto” não foi possível comprovar ou rejeitar a diferença entre os dois grupos de empresa, pois existem mais de 20% das frequências esperadas que são menores que cinco. Em 5 fatores foram comprovadas diferenças significativas entre MPEs e MGEs e para outros 2 fatores não foi encontrada diferença significativa, estatisticamente, conforme retratado na Tabela VI.

TABELA VI

FATORES DE CLIENTE, PRODUTOS, PROJETO E PROCESSO


Comentário


Exigência de certificação

Participação em licitações: p = 0,0251 (teste qui-quadrado).

Quanto à exportação, não foi possível comprovar ou rejeitar diferença, pois existem mais de 20% das frequências esperadas que são menores que cinco. Quanto à licitações, identificou-se que as MGEs têm uma participação maior.

Formalismo do processo

Indicadores de desempenho (p = 0), Existência de certificação (p = 0,00002), Uso de documentação (p = 0,009814), Utilização do processo (p = 0)

Para esse fator, foram utilizadas as mesmas questões do fator de cultura organizacional, visto que a cultura orientada ao processo existente na empresa envolve a utilização de ferramentas, práticas e formalismo do mesmo, comprovando que MGES possuem um formalismo maior em seus processos.

Tamanho da equipe de projetos

p = 0,0000 (Teste U de Mann-Whitney)

Confirmou-se que em MGEs (7,07 pessoas por projeto) o tamanho das equipes são maiores que em MPEs (3,35 pessoas por projeto)

Tamanho, complexidade e duração dos

Tamanho projeto: p = 0.026676 (teste

Foi confirmado que os projetos de MGEs são mais longos que projetos de MPEs. Identificou-se


projetos U de Mann Whitney)

Complexidade: p = 0,00830 (teste qui-quadrado)

também que as MGEs consideram seus produtos/projetos de uma complexidade maior. Com relação ao tamanho do projeto, não foi possível comprovar ou rejeitar a hipótese utilizando o método qui-quadrado, pois existem mais de 20% das frequências esperadas que são menores que cinco

Quantidade de projetos simultâneos

p = 0,00000 (teste U de Mann Whitney)

Identificou-se que a quantidade de projetos simultâneos existentes nas MGEs (5,53 projetos), representada nessa pesquisa pela quantidade de equipes de projetos, é significativamente maior que em MPEs (2,32 projetos).

Sem diferença significativa

Nível de qualidade do produto

p = 0,20152 Embora as MGEs possuam um nível maior de aspectos de qualidade classificados como crucial, não foram encontradas evidências para confirmar a diferença.

Setor/domínio da indústria

P = 0,91511 Foi verificado que tanto na área de atuação quanto no tipo de aplicação as MPEs são similares a MGEs

Sem comprovação

Tipo de aplicação/produto Sem comentários adicionais

Resumindo a análise dos aspectos de produto, clientes e

processos (Fig. 3), verifica-se que cerca de 62% dos fatores pesquisados são significativamente diferentes entre MPEs e MGEs, suportando a hipótese alternativa H2 – MPEs de SC são diferentes de MGEs de SC em relação aos produtos, clientes e processos.

Figura 3. Resumo das hipóteses dos fatores de projeto, clientes, produtos e processo.

C. Melhoria de Processo de Software

Esse grupo de fatores refere-se aos aspectos diretamente relacionados à melhoria de processo, desde aspectos como conhecimento e investimento nessa área, até intenção de melhoria e percepção de modelos de SPI.

Dos 8 fatores pesquisados, em 4 fatores foram comprovadas diferenças significativas entre MPEs e MGEs, para 2 fatores não foi encontrada diferença significativa e para outros 2 deles não foi possível comprovar ou rejeitar a diferença entre os dois grupos de empresa, pois existem mais

de 20% das frequências esperadas que são menores que cinco, conforme mostrado na Tabela VII.

TABELA VII FATORES DE SPI


Resultado estatístico / Comentário


Competência e acesso à especialistas

Participação em SPI: p = 0,31972 (teste U Mann-Whitney)

Conhecimento e uso de normals: p = 0,00253 (teste qui-quadrado)

Em relação ao percentual do número total de colaboradores que já participaram de processos de melhoria, não foram identificadas evidências que comprovem uma diferença significativa entre MPEs e MGEs. Porém, no aspecto de conhecimento e uso de normas foram encontradas evidências que as MGEs utilizam com maior frequência normas e modelos.

Capacidade de gerenciamento

Processos de GP: p = 0,96255

Áreas de GP: p = 0,00384

Não foram encontradas evidências que as empresas são diferentes com relação aos processos de gerenciamento de projeto utilizados. Já com relação às áreas de gerenciamento de projetos foi identificada uma diferença significativa, mostrando que MGEs gerenciam com maior frequência todas as 9 áreas (PMBOK), sendo que as maiores diferenças ficaram por conta das áreas de comunicação e recursos humanos.

Objetivos de melhoria

Motivações comerciais p = 0,65102 (teste qui-quadrado)

Objetivos de melhoria: p = 0,00012 (qui-quadrado)

Foi identificado que as motivações comerciais para melhoria de processo entre MPEs e MGEs são similares. Já com relação aos objetivos de melhoria, foi identificada uma diferença significativa. Enquanto para MPEs a principal meta é a expansão da faixa de mercado, para MGEs as metas principais são aumento de produtividade e satisfação dos clientes.

Sistema de qualidade já existente

Certificação: p = 0,00002

Uso de normas e modelos: p = 0,00253

Foi identificado um número expressivamente maior de MGEs com certificação, assim como uso de normas e modelos.

Sem diferença significativa

Retorno do investimento


Foi identificado que não existe uma diferença significativa entre MPEs e MGEs referente ao tempo desejado de retorno do investimento da melhoria de processo

Adequação dos modelos às necessidades da organização

p = 0,10603 Identificou-se que a maioria das empresas acredita que os modelos sejam adequados, mesmo que precise de alguma adaptação, porém independente do porte da empresa.

Sem comprovação

Disponibilidade de tempo

Foi verificada a intenção de disponibilização de tempo para SPI, porém não foram obtidas respostas


suficientes para avaliar estatisticamente.

Recursos humanos e financeiros

Foram verificadas as intenções de disponibilização de pessoas e orçamento para SPI, porém não foram obtidas respostas suficientes para avaliar estatisticamente.

Resumindo a análise dos aspectos relacionados à SPI (Fig.

4), verifica-se que nem todos os aspectos relacionados à melhoria de processo entre MPEs e MGEs são iguais (50% possuem diferenças significativas), suportando a hipótese alternativa H3 – MPEs de SC são diferentes de MGEs de SC em relação a aspectos diretamente relacionados à SPI.

Figura 4. Hipóteses dos fatores de melhoria de processo.

D. Síntese das hipóteses

Sintetizando as hipóteses analisadas, verificou-se que as três hipóteses alternativas (seção III.C) foram suportadas, rejeitando a hipótese nula. Portanto, conclui-se que as MPEs não são iguais a MGEs com relação aos fatores que afetam o processo de melhoria.

Apesar disso, verificou-se que a diferença existente não acontece em todos os fatores pesquisados. Para detalhar essa situação, a Tabela VIII mapeia todos os grupos de fatores pesquisados e seus respectivos resultados, assim como um comentário resumindo a principal diferença, caso tenha ocorrido.

TABELA VIII RESULTADO POR GRUPO DE FATOR

Grupo de

Fatores Resultado

Análise

Organizacionais Suportado

Somente 4 das 13 hipóteses alternativas foram suportadas, mostrando que existe uma diferença entre MPEs e MGEs com relação a aspectos organizacionais, porém ela está restrita a fatores como: cultura organizacional, orçamento, comunicação e estágio de crescimento.

Pessoais Suportado

Em 2 dos 4 fatores pessoais (competência/experiência e comprometimento da gerência) foram encontradas diferenças entre MPEs e MGEs.

Produto / Serviço Não

suportado

Não foram encontradas evidências da existência de diferenças entre MPEs e MGEs com relação a produto e serviço.

Cliente / Mercado Suportado Encontrada diferença somente na frequência maior de participação das

MGEs em licitação.

Processo Suportado

Tanto na utilização quanto conhecimento de processos, as MGEs possuem um índice maior.

Projeto Suportado

MPEs possuem menos projetos, com menor duração, com menos pessoas e menos complexos.

Processo de melhoria

Suportado

MPEs possuem pouco conhecimento e poucas pessoas com conhecimento sobre SPI. Além disso, possuem menos formalismo no gerenciamento de seus projetos e seu objetivo principal é a expansão e não aumento de qualidade.

Concluindo então, 16 das 33 hipóteses alternativas foram

suportadas, gerando um índice de 49% com diferença significativa, considerando o número dos fatores analisados (conforme mostrado na Fig. 5) rejeitando a hipótese nula.

Figura 5. Resumo das hipóteses dos fatores.

V. CONCLUSÃO

A pesquisa mostra que as MPEs do estado de Santa Catarina possuem características diferentes das MGEs frente à melhoria de processo de software, porém essa diferença ocorre em aproximadamente metade dos fatores pesquisados (49%).

Essa informação retrata que existem aspectos que devem ser considerados para incrementar a adoção de programas de melhoria por MPEs, mas também que diversos fatores levantados como importantes para a adoção de SPI não diferenciam pelo porte da empresa, ao menos em Santa Catarina.

A questão fundamental a respeito dos resultados do experimento é quão válidos são eles [46]. Nesse sentido é importante ressalvar que foram mapeadas quatro ameaças principais ao resultado da pesquisa: (i) os fatores empregados na pesquisa não contemplarem todas as possibilidades; (ii) a população identificada não representar a população real (uma vez que o mapeamento também foi realizado no escopo desta pesquisa) e, consequentemente, o tamanho da amostra não representar a população; (ii) forma de divisão das hipóteses por grupos não representar a real diferença; (iii) falta de entendimento de algumas perguntas por parte dos respondentes, apresentando respostas de forma a não corresponder a realidade. Acredita-se que algumas dessas ameaças foram atenuadas com ações como: (i) foi realizado contato telefônico com empresas para confirmar o seu enquadramento; (ii) foram realizadas aplicações piloto do


questionário para tentar identificar possíveis problemas de entendimento das perguntas; e (iii) o questionário foi criado baseado em perguntas diretas e objetivas, visando facilitar o entendimento, além de disponibilizar observações ou detalhamento das respostas para as perguntas que requeriam um conhecimento mais específico.

Algumas constatações importantes a respeito da implantação de modelos de melhoria de processo foi que, mesmo as médias e grandes empresas, acham os modelos burocráticos (55%) e que somente metade das MPEs (51,56%) identificou a falta de recursos financeiros como um motivo para a não adesão.

De acordo com a pesquisa, os aspectos mais relevantes que diferenciam as MPEs são que essas empresas estão em um estágio inicial de crescimento, com uma cultura organizacional menos voltada para processo formal. Também possuem uma comunicação mais próxima e informal, tendo a participação mais ativa e próxima da diretoria e fazendo suporte pós-venda através da própria equipe de desenvolvimento, em sua maioria (55%).

Também foram identificadas possíveis características que diferenciam aquelas empresas que adotaram SPI como, por exemplo, a maior participação em exportações e uma menor dependência de pessoas-chave. Ambos podem ser características resultantes do processo de melhoria, assim como motivadores ou facilitadores para a adoção do mesmo.

Outro aspecto importante é que as MPEs usam e conhecem menos os modelos existentes, e possuem objetivos de melhoria diferenciados, sendo mais preocupadas com a expansão de mercado (68%), enquanto as MGEs objetivam aumentar a satisfação dos clientes (53%).

Essas informações sugerem que as principais diferenças das MPEs estão na imaturidade e falta de conhecimento dos modelos, além de estarem mais preocupadas com a expansão de mercado. Além disso, alguns outros aspectos específicos que podem influenciar na adoção de programas de melhoria devem ser considerados, como: pessoas-chave e exportação.

Além desses resultados, a pesquisa trouxe algumas contribuições complementares como: i) mapeamento das empresas de desenvolvimento de software de SC, visto que não foi encontrado mapeamento prévio, chegando ao número de 494; ii) síntese de fatores que podem influenciar no sucesso ou insucesso de um programa de melhoria, gerando uma lista de 34 fatores agrupados em: organizacionais, pessoais, projeto, processo, cliente/mercado, produto e SPI; iii) aplicação de uma metodologia para uma pesquisa em Engenharia de Software, podendo servir de modelo para novas pesquisas.

Outra constatação importante é que, das pesquisas similares estudadas, somente uma foi realizada exclusivamente no Brasil [42], sendo que foram atingidas 34 empresas da região da cidade de Porto Alegre / RS e uma outra incluiu empresas do Brasil [22], atingindo 68 em todo o país. Além disso, nas dez pesquisas correlatas que realizaram algum tipo de pesquisa e informaram o número de empresas pesquisadas [11] [16] [18] [19] [22] [36] [37] [40] [41] [42], somente em

quatro delas o número foi maior que o número de 81 empresas da presente pesquisa [11] [16] [22] [41]. Esses números ajudam a demonstrar a abrangência dos resultados apresentados.

REFERÊNCIAS [1] MCT – Ministério da Ciência e Tecnologia, Programa Brasileiro de

Qualidade e Produtividade de Software. “Pesquisa de Qualidade e Produtividade no Setor de Software Brasileiro”. 2001.

[2] F. Veloso, A. Botelho, T. Tschang, e A. Amsden “Slicing the Knowledge-based Economy in Brazil, China and India: a tale of 3 software industries”. Setembro 2003. Disponível em: <http://en.brazilny.org/images/secomfiles/Brazil_-_MIT_Study.pdf >. Acessado em: 04 mai. 2008.

[3] M. Rönkkö, E. Eloranta, H. Mustaniemi, O. Mutanen e J. Kontio “Finnish Software Product Business: results of the national software industry survey 2007”. 2007. Disponível em: <http://www.swbusiness.fi/uploads/reports/1196071791_National_Software_Industry_Survey_2007.pdf>. Acessado em: 06 abr. 2008.

[4] A. Lassila et al. “Finnish Software Product Business: results of the national software industry survey 2006”. 2006. Disponível em: <http://www.sbl.tkk.fi/oskari/Finnish_Software_Industry_Survey_2007.pdf>. Acessado em: 06 abr. 2008.

[5] C. G. Wangenheim, S. Weber, J. C. R. Hauck e G. Trentin.. “Experiences on Establishing Software Processes in Small Companies.” Information and Software Technology. v. 48, Setembro/2006, p 890-900.

[6] I. Richardson e C. G. Wangenheim. “Why Are Small Software Organizations Differents?” IEEE Software, v. 4, nr. 1, Jan 2007, p. 18-22.

[7] SEI – Software Engineering Institute. “Standard CMMI® Appraisal Method for Process Improvement (SCAMPISM ) A”, Version 1.2: Method Definition Document. 2006.

[8] SEI – Software Engineering Institute. “Capability Maturity Model Integration for Development (CMMI-DEV)”, Version 1.2. Ago. 2006.

[9] ISO - International Organization for Standardization. “ISO/IEC 12207:2008 - Systems and software engineering -- Software life cycle processes”. ISO/IEC International Standard, 2008.

[10] SOFTEX – Associação para Promoção da Excelência da Excelência do Software Brasileiro –. “MPS.BR – Melhoria de Processo do Software Brasileiro: guia geral”, Maio 2009.

[11] D.L. Johnson e J.G. Brodman, "Tailoring the CMM for Small Businesses, Small Organizations, and Small Projects," Elements of Software Process Assessment & Improvement, K. El Emam and N.H. Madhavji, eds., IEEE CS Press, 1999, pp. 239–259.

[12] M. C. Paulk. “Using the Software CMMI® in Small Organizations”. Carnegie Mellon University, 1998.

[13] SEI - Software Engineering Institute. Process Maturity Profile. Set. 2009. Disponível em: <http://www.sei.cmu.edu/cmmi/casestudies/ profile/pdf/upload/2009SepCMMI.pdf>. Acesso em: 20 out. 2009.

[14] SEI - Software Engineering Institute. “Process Maturity Profile”. Mar. 2010.

[15] L. Pringle. “Size does matter: improvement for SMEs”. Software (SEA National), p. 4-7, 2001. Disponível em: <http://www.compita.com/Se005040.pdf>. Acessado em: 08 Set. 2008.

[16] T. Dyba. “Enabling Software Process Improvement: An Investigation of the Importance of Organizational Issues.” Empirical Software Engineering, v. 7, n. 4, Dez 2002, p. 387-390.

[17] T. Orci. “Capability Maturity Model for Extra Extra Small Organizations: level 2”. Umea University. 2000.

[18] S. Beecham, T. Hall e A. Rainer. “Software Process Improvement Problems in Twelve Software Companies: an empirical analysis.” Empirical Software Engineering, v. 8, n. 1, mar/2003. Disponível em: <http://www.springerlink.com/content/hr397k6v15hw93l1/>. Acessado em: 21 set. 2008.

[19] D. Stelzer e W. Mellis.” Success Factors of Organizational Change in Software Process Improvement.” Software Process Improvement and Practice, v. 4, 1999. Disponível em:


<http://informationsmanagement.wirtschaft.tuilmenau.de/forschung/documents/successf.pdf>. Acessado em: 15 abr. 2009.

[20] ABES - Associação Brasileira das Empresas de Software. Mercado Brasileiro de Software: panoramas e tendências 2009. 1.ed. São Paulo. 2009.

[21] MCT – Ministério da Ciência e Tecnologia, Programa Brasileiro de Qualidade e Produtividade de Software. Pesquisa de Qualidade no Setor de Software Brasileiro 2009. 2010.

[22] C. Y Laporte, S. Alexandre e A. Renault. “Developing International Standards for Very Small Enterprise”. IEEE Computer, v. 41, n. 3, Mar. 2008.

[23] IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. As Micro e pequenas empresas comerciais e de serviços no Brasil: 2001. Rio de Janeiro, IBGE, 2003. Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/home/ estatistica/economiamicroempresa/microempresa2001.pdf>. Acessado em: 12 abr. 2008.

[24] SOFTEX/UNICAMP – Associação para Promoção da Excelência do Software Brasileiro e Departamento de Política Científica e Tecnológica (DPCT/UNICAMP). Perfil das Empresas Brasileiras Exportadoras de Software. Relatório Técnico. 2005.

[25] Entrepreneurship “Survey of the EU (25 Member States), United States, Iceland and Norway”. 2007. Disponível em: <http://ec.europa.eu/public_opinion/flash/fl_192_sum_en.pdf>. Acessado em: 20 jun, 2008.

[26] L. Groves, R. Nickson, G. Reeve, S. Reeves e M. Utting. “A Survey of Software Requirements Specification Practices in the New Zealand Software Industry”. 1999. Disponível em: <www.cs.waikato.ac.nz/~stever/survey_report.pdf>. Acessado em: 06 abr. 2008.

[27] SIIA - Software & Information Industry Association. “Software Industry Profile”. 2004. Disponível em: <http://www.siia.net/software/pubs/profile_0604.pdf>. Acessado em: 06 abr. 2008.

[28] PMI – Project Management Institute: Chapters Brasileiros. “Estudo de Benchmarketing em Gerenciamento de Projetos Brasil 2007”. 2007. Disponível em: <http://www.pmi.org.br/>. Acessado em: 20 mar. 2007.

[29] SEBRAE. “Fatores Condicionantes e Taxa de Mortalidade das MPE 2005.” v. 3. 2005. Disponível em: <http://www.biblioteca.sebrae.com.br>. Acessado em: 06 abr. 2008.

[30] IFEP – Instituto Fecomércio De Pesquisa. Pesquisa sobre Qualidade nas Micro e Pequenas Empresas. 2005.

[31] Global Economics Company. “SMEs in the Global Economy”. 2008. Disponível em: <http://www.globaleconomics.net>. Acessado em: 10 abr. 2008.

[32] M. Khalifa, J. M. Verner. “Drivers for software development method usage.” IEEE Transactions on Engineering Management. v. 47, n. 3, ago. 2000, p. 360-369.

[33] Eurostat. “Enterprises by size class - overview of SMEs in the EU.” 2008. Disponível em: <http://ec.europa.eu/eurostat>. Acessado em: 10 jun. 2008.

[34] Institute for Employment Studies. “Small Business Service: annual survey of small business”, UK – 2005. 2006.

[35] A. J. Butt. Identifying Factors Affecting Software Process Improvement during Change. Tese de doutorado do curso de Engenharia de Software, Bleking Institute of Technology, 2007. Disponível em: <http://www.bth.se/fou/cuppsats.nsf/all/>. Acessado em: 21 set. 2008.

[36] M. H. N. Nasir, R. Ahmad e N. H. Hassan. “Resistance Factors in the Implementation of Software Process Improvement Project in Malaysia”. Journal of Computer Science, n. 4, 2008, p. 211-219.

[37] R. V. O’Connor e G. Coleman. “An Investigation of Barriers to the Adoption of Software Process Best Practice Models.” 18th Australasian Conference on Information Systems, Toowoomba. Dez. 2007.

[38] P. Jalote. “The Success of the SPI Efforts in India”. Software Quality Professional, v. 3, n. 2, Mar. 2001, p. 36-40.

[39] F. J. Pino, F. García e M. Piattini. Mario. “Software Process Improvement in Small and Medium Software Enterprises: a systematic review.” Spring Science: Popayan, nov. 2007.

[40] D. R. Goldenson e J. D. Herbsleb. “After the Appraisal: a systematic survey of process improvement, its benefits, and factors that influence success”. Technical Report – Software Engineering Institute. 1995.

[41] A. P. Cater-Steel. An evaluation of Software Development Practice and Assessment-Based Process Improvement in Small Software Development Firms. Tese de doutorado, Griffith University, 2004. Disponível em: <http://www4.gu.edu.au:8080/adt-root/public/adt-QGU20060110.180345/index.html>. Acessado em: 31 Ago. 2008.

[42] J. Brietzke e A. Rabelo. “Resistance Factors in Software Processes Improvement.” CLEI Eletronic Journal, v. 9, n. 1. Jun., 2006.

[43] M. Kasunic. “Designing an Effective Survey”. Report of SEI - Carnegie Mellon University, 2005

[44] <<ocultado para revisão cega>>. “Caracterização de micro e pequenas empresas de Santa Catarina referente à melhoria de processo de software”. <<ocultado para revisão cega>>, 2010.

[45] A. A. Hackbarth e C. E. Stein. “Uma Abordagem dos Testes Não-paramétricos com Utilização do Excel”. Universidade Regional de Blumenau, 2003.

[46] G. H. Travassos, D. Gurov e E. A. Amaral. “Introdução à Engenharia de Software Experimental”. Relatório Técnico do Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ. Rio de Janeiro, 2002.

Pablo Schoeffel received a degree in Computer Science from the Universidade Regional de Blumenau – FURB (2001). He received a M.Sc. in Applied Computing from the Universidade do Vale do Itajaí – UNIVALI (2010). He is a professor at Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) and his current research interests include Software Engineering and Project Management.

Fabiane Barreto Vavassori Benitti received a degree in Computer Science from the Universidade Católica de Pelotas (1995). She received a M.Sc. in Computer Science from the Universidade Federal de Santa Catarina (1998). She received a Ph.D. degree in Production Engineering from Universidade Federal de Santa Catarina (2002). Since 1998 she is a professor at Universidade do Vale do Itajaí (UNIVALI) and since 2009 a professor at the program “Masters in Applied Computer Science”. Her current research interests include Software Engineering and Computer Science applied to Education.


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