Red neuronal artificial para el pronóstico de éxito en la mejora de procesos de software

Abstract

Las organizaciones de software han comenzado a centrarse en una competencia por posicionarse en un mercado mundial que exige cada vez productos de mejor calidad. Son muchas las investigaciones que plantean la importancia de la mejora de procesos de software y las limitantes que existen a su alrededor, como el alto costo monetario al insertarse en la misma. Lo que hace necesario realizar una evaluación a las organizaciones con vista a la mejora de procesos de software. En la presente investigación, se realizó un estudio de metodologías para la minería de datos, de las cuales constituyen aplicables al desarrollo de la solución las fases de modelación y evaluación, y como técnica de clasificación una RNA evolutiva. Para ello se realizó un estudio con el objetivo de identificar los elementos para la construcción de una red neuronal evolutiva. La aplicación de esta técnica permitió la adaptación de una red a diferentes situaciones para analizar un conjunto de indicadores que inciden en el diseño y ejecución de las organizaciones, permitiendo conocer el estado en que se encuentran para enfrentar una mejora de procesos de software a partir de las experiencias de organizaciones similares. Como resultado de la validación se obtuvo que la red al clasificar posee una precisión superior al 90% demostrando la factibilidad de su uso para dotar a las organizaciones de información útil para saber si es el momento más idóneo de insertarse en la mejora de procesos de software.

Software organizations started to focus on competing for a position in a global market that demands more and better quality products. There are many researches that state the importance of software process improvement. Also, there are some factors against it, like the high costs, which makes necessary to assess organizations to software process improvement. In this research, a study was carried out to select the methodology for data mining. Only modeling and evaluation phases of the methodology were used and as classification technique an evolving artificial neural network was selected. This requires a study to identify the elements for the construction of an evolving neural network was performed. The application of this technique allowed the adaptation of a network to different situations to analyze a set of indicators that affect the design and management of organizations, allowing to know the state they are in to face a software process improvement based on the experiences of similar organizations. As a result of the validation was obtained by the network to classify has an accuracy above 90%, demonstrating the feasibility of their use to provide organizations with useful information to know if it's the right time to be inserted in software process improvement.