| Título: | Análise de métodos, técnicas e ferramentas para a engenharia de requisitos em big data |
| Autor(es): | Seidel, Victor Carneiro |
| Orientador(es): | Canedo, Edna Dias |
| Assunto: | Engenharia de requisitos
Big Data
Software - desenvolvimento |
| Data de apresentação: | 18-Jul-2023 |
| Data de publicação: | 9-Out-2023 |
| Referência: | SEIDEL, Victor Carneiro. Análise de métodos, técnicas e ferramentas para a engenharia de requisitos em big data. 2023. 90 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
| Resumo: | A Engenharia de Requisitos é considerada pela academia e pela indústria como a fase mais
importante do processo de desenvolvimento de software, por possibilitar logo no início en-
tender o problema, as necessidades dos envolvidos e o objetivo a ser alcançado, de forma
coesa, mantendo a integridade do projeto. Na construção de um sistema que envolve Big
Data, a importância da engenharia de requisitos se torna ainda maior, frente aos desafios
de armazenar, processar, analisar diversos e volumosos dados válidos, para que seja pos-
sível extrair valor confiável para o negócio. Este documento realiza uma investigação do
uso total ou parcial de métodos, técnicas e ferramentas da engenharia de requisitos para
Big Data em instituições financeiras nacionais de grande porte. Para isto, foram identifi-
cados 314 estudos por meio de uma revisão sistemática da literatura, dos quais 11 foram
selecionados como estudos primários para realizar a análise de dados. Assim foi realizado
um survey contendo 22 questões, com o objetivo de obter a percepção dos profissionais
de Tecnologia da Informação das instituições financeiras brasileiras quanto à usabilidade
e apoio dos estudos identificados e das técnicas existentes na literatura e na indústria. A
aplicação do survey ocorreu durante 35 dias e obteve a resposta de 52 participantes. Os
resultados da pesquisa demonstraram uma boa aceitação das ferramentas identificadas
durante a revisão de literatura, e os profissionais mostraram se dispostos em usá-las na
indústria. Os profissionais destacaram a necessidade de uma ferramenta web colaborativa
que abrangesse todo o ciclo de desenvolvimento de software no contexto de Big Data,
assim como um framework para apoiar a elicitação automática de requisitos orientado a
dados de fontes externas à organização. Contudo, nenhuma das propostas dos estudos é
aplicada em sua totalidade nas instituições dos participantes que responderam o survey. |
| Abstract: | Requirements Engineering is considered by academia and industry as the most important
phase of the software development process, as it enables the early understanding of the
problem, the stakeholders’ needs, and the intended objective in a cohesive manner, while
maintaining the project’s integrity. In the construction of a system involving Big Data,
the importance of requirements engineering becomes even greater, given the challenges of
storing, processing, and analyzing diverse and voluminous valid data, in order to extract
reliable business value. This document investigates the total or partial use of methods,
techniques, and tools of requirements engineering for Big Data in large national financial
institutions. For this purpose, 314 studies were identified through a systematic litera-
ture review, of which 11 were selected as primary studies for data analysis. A survey
was conducted consisting of 22 questions, with the aim of obtaining the perception of
Information Technology professionals from Brazilian financial institutions regarding the
usability and support of the identified studies and the existing techniques in literature
and industry. The survey was conducted over a period of 35 days and received responses
from 52 participants. The research results demonstrated a good acceptance of the tools
identified during the literature review, and the professionals showed willingness to use
them in the industry. The professionals emphasized the need for a collaborative web tool
that encompasses the entire software development lifecycle in the context of Big Data, as
well as a framework to support the automatic elicitation of requirements from external
data sources to the organization. However, none of the proposals from the studies are
fully implemented in the institutions of the participants who responded to the survey. |
| Informações adicionais: | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023. |
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| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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