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Title: Determinación de Perfiles de Riesgo en el Desarrollo de Software
Authors: Rojas Arancibia, Olga
Pereira Retamales, Javier (Prof. Guía)
Issue Date: 2003
Publisher: Universidad de Talca (Chile). Departamento de Informática de Gestión.
Abstract: La presente investigación surge de los problemas que se presentan durante el proceso de desarrollo de un software, dados los variados factores que inciden en este proceso. Estos factores pueden ser clasificados como riesgos para el proyecto; representando con su incidencia, el éxito o fracaso de éste. La escasa investigación y el desconocimiento que existe de los distintos factores que determinan el riesgo, ha significado para las organizaciones una pérdida en tiempo y costo. Por lo tanto, se beneficiarían al tener información respecto a que factores de riesgo inciden en desarrollar un software para el caso de Chile. Este estudio exploratorio es parte del proyecto de investigación del FONDECYT (Fondo Nacional de Investigación Científica y Tecnológica), titulado "Elaboración de Modelos para la Identificación de Factores Críticos de Éxito, Análisis y Mitigación (le Riesgos en Proyectos de Desarrollo de Software" (Concurso 2003). En la siguientes páginas se ilustran los fundamentos teóricos utilizados para determinar los perfiles de riesgo, significativos en organizaciones y proyectos de desarrollo de software, como es el caso de: los enfoques y estándares para el desarrollo de software; mejoramiento del proceso de desarrollo de software (SPI); Gestión de Riesgo y Técnicas Multivariadas como análisis factorial, mediante el cual se determinó otra prioridad y estructura de los factores; análisis de correspondencia múltiple que determinó cuáles eran las preguntas del cuestionario de percepción del proyecto, que tienen relación con los profesionales de TI (que son aquellos que consideran un proyecto); y cómo estos perciben que la organización vió un proyecto, es decir, si lo consideró bajo, alto o indiferente al riesgo. Previa creación de la base de datos con el software estadístico SPSS, versión 11.0. El análisis realizado está basado en la metodología Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM).
Description: 136 p.
URI: http://dspace.utalca.cl/handle/1950/140
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