Aula 15

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Métricas de software
APRESENTAÇÃO
Quando se fala em gerenciamento de projetos, automaticamente há a necessidade de medir o que 
está sendo produzido. Nos projetos de desenvolvimento de software não é diferente. É 
necessário medir o custo, o prazo, o desempenho e a qualidade, de modo a auxiliar a gestão.
Nesta Unidade de Aprendizagem, você aprenderá sobre a utilização e as propriedades das 
métricas de software.
Bons estudos.
Ao final desta Unidade de Aprendizagem, você deve apresentar os seguintes aprendizados:
Reconhecer as métricas de software e suas propriedades.•
Discutir as principais abordagens de métricas e como elas são utilizadas.•
Aplicar as métricas orientadas ao tamanho e orientadas à função.•
INFOGRÁFICO
Para o sucesso de um projeto, o acompanhamento é uma premissa. Para fazer esse 
acompanhamento, o gestor de projetos precisa acompanhar indicadores, assim como efetuar 
correções. Métrica, medição, medida e indicadores fazem parte do dia a dia desse trabalho.
Veja no Infográfico a seguir. 
CONTEÚDO DO LIVRO
Métricas de software são todas as formas de medição relativas a este, incluindo métricas de 
produto e de processo, além dos sistemas de previsão. Elas servem para avaliar o andamento do 
projeto, acompanhar os riscos, ajustar o fluxo de trabalho e as tarefas, assim como acompanhar 
os indicadores da qualidade. 
No capítulo Métricas de software, do livro Engenharia de software, base teórica desta 
Unidade de Aprendizagem, você vai estudar as propriedades das métricas, assim como as 
suas principais abordagens.
Boa leitura.
ENGENHARIA DE 
SOFTWARE
Adriana de Souza 
Vettorazzo
Métricas de software
Objetivos de aprendizagem
Ao final deste texto, você deve apresentar os seguintes aprendizados:
  Reconhecer as métricas de software e suas propriedades.
  Discutir as principais abordagens de métricas e como elas são utilizadas.
  Aplicar as métricas orientadas ao tamanho e orientadas à função.
Introdução
Neste capítulo, você vai estudar sobre métricas de software. As medidas 
orientam o progresso da ciência e da engenharia. Por meio das medidas, 
as hipóteses podem ser testadas e validadas.
Métrica é uma medida quantitativa do grau com o qual um sistema, 
componente ou processo tem determinado atributo. Ela atribui números 
a atributos de entidades do mundo real. 
Um engenheiro de software deverá coletar medidas e desenvolver 
métricas para obter indicadores que proporcionem informações sobre o 
processo de software. Por sua vez, um indicador proporciona informações 
que permitem ao gerente do projeto fazer ajustes e, com isso, incluir 
melhorias.
Métricas de software
Segundo Summerville, uma métrica de software é qualquer tipo de medição 
que se refi ra a um sistema de software, processo ou documentação relacionada. 
Elas permitem ao gestor acompanhar a efi cácia do projeto.
Existem dois contextos para medições de software:
  Processo – o que vai medir produtividade.
  Produto – o que vai medir a qualidade.
Esses dois contextos se desdobram em:
  controle de projeto;
  controle de produtividade;
  controle de qualidade;
  avaliação da qualidade;
  fazer estimativas.
Métricas de software só serão úteis se forem efetivamente caracterizadas 
e validadas de forma que mostre que valerão a pena. O desafio é:
  estabelecer um objetivo de medição explícita que é específico para 
a atividade do processo ou característica de produto que deve ser 
avaliada;
  definir um conjunto de questões que devem ser respondidas para atingir 
um objetivo;
  identificar métricas bem formuladas que ajudem a responder a essas 
questões.
Classificação das métricas
As métricas de software podem ser classifi cadas em diretas e indiretas.
  As diretas (fundamentais ou básicas) são medidas realizadas em 
termos de atributos observados. Exemplo: custo, esforço, número 
de linhas de códigos, capacidade de memória, número de páginas, 
entre outros.
  As indiretas (derivadas) são medidas obtidas a partir de outras métri-
cas. Exemplo: complexidade, eficiência, confiabilidade e facilidade 
de manutenção.
Quanto à orientação, as métricas de software podem ser as seguintes.
  Métricas orientadas a tamanho: são aquelas que medem o tamanho 
dos artefatos de software associados ao processo que o software é 
desenvolvido.
Métricas de software2
  Métricas orientadas por função: são medidas feitas do ponto de vista do 
usuário, determinando de forma consistente o tamanho e a complexidade 
de um software.
  Métricas orientadas a fatores humanos: são medidas que medem a 
percepção humana sobre a efetividade das ferramentas e os métodos 
utilizados no processo e no projeto de engenharia de software.
Quanto ao tipo, as métricas de software podem ser as seguintes.
  Métricas de produtividade: concentram-se na velocidade de desen-
volvimento do produto de software (progresso do processo). Tem foco 
na saída do processo de engenharia de software.
  Métricas de qualidade: é um índice que mostra quanto o software se 
adequa às exigências implícitas e explícitas do cliente e das ineficiências 
ocorridas durante o processo.
  Métricas técnicas: são as métricas que se concentram nas carac-
terísticas do software e não no processo por meio do qual este foi 
desenvolvido. Abordam características técnicas do software, como 
complexidade lógica, grau de modularidade, grau de reusabilidade, 
entre outras.
Propriedades desejáveis de uma métrica
As propriedades desejáveis de uma métrica são:
  ser facilmente calculada, entendida e testada;
  ser expressa em alguma unidade;
  ser passível de estudos estatísticos;
  ser passível de automação.
Para Pressman e Maxim (2016), uma métrica deve ser válida, ou seja, aquela 
que quantifica o que se quer medir. Ainda, dever ser confiável, produzir os 
mesmos resultados em um mesmo cenário e ser prática e fácil de computar e 
interpretar. Observe a Figura 1 a seguir.
3Métricas de software
Figura 1. Os papéis da medição.
Fonte: Adaptada de Sommerville (2007).
As métricas orientadas ao tamanho
Métricas de software orientadas a tamanho são criadas normalizando-se as 
medidas de qualidade e/ou produtividade, considerando o tamanho do software 
que foi produzido.
Uma tabela simples, contendo dados básicos como nome do projeto, linhas 
de código, esforço, entre outros, pode servir para trabalhar essas métricas. 
A tabela vai crescendo conforme os projetos são concluídos e os dados refe-
rentes ao tamanho de cada projeto são inseridos na tabela, gerando, assim, 
um histórico.
A partir dos dados desta tabela, um conjunto de métricas de qualidade 
e de produtividade orientadas ao tamanho pode ser desenvolvido para cada 
projeto. Médias podem ser calculadas levando-se em consideração todos os 
projetos até então concluídos.
A tabela deve contemplar todo o trabalho e o custo das atividades de en-
genharia de software, ou seja, análise, projeto, código e testes, e não apenas a 
codificação do software. Para comparação similar de outros projetos, escolha 
um valor de comparação. A coluna linhas de código pode ser utilizada como 
um valor de normalização.
Caso o gerente/gestor do projeto queira verificar outras métricas, dados 
como erros por pessoa, linhas de código produzidas por pessoa e valor por 
página de documentação podem ser inseridas na tabela.
Veja no Quadro 1 as vantagens e as desvantagens do uso da métrica orien-
tada ao tamanho.
Métricas de software4
Vantagens Desvantagens
Fáceis de serem obtidas.
Vários modelos de estimativa basea-
dos em lines of code (LOC) ou thousand 
lines of code (KLOC).
LOC ou KLOC.
LOC depende da linguagem de 
programação.
Penalizam programas bem projetados, 
mas pequenos.
Não se adaptam às linguagens não 
procedimentais.
Difícil de obter em fase de planejamento.
Quadro 1. Vantagens e desvantagens do uso da métrica orientada ao tamanho
As métricas orientadas por tamanho provocam controvérsias e não são 
universalmente aceitas como a melhor maneira de se medir o processode 
desenvolvimento de software. A maior parte da controvérsia gira em torno 
do uso das linhas de código (LOC) como uma medida-chave. 
Os proponentes da afeição de linhas de código afirmam que estas são o 
“artefato” de todos os projetos de desenvolvimento de software que podem 
ser facilmente contados, que muitos modelos existentes usam LOC ou KLOC 
(milhares de linhas de código) como entrada-chave e que já existe um grande 
volume de literatura e de dados baseados nas linhas de código.
Por outro lado, os opositores afirmam que as medidas LOC são dependentes 
da linguagem de programação utilizada na codificação do projeto, que elas 
penalizam programas bem projetados, porém mais curtos, que elas não podem 
acomodar facilmente linguagens não procedurais e que seu uso em estimativas 
requer um nível de detalhes que pode ser difícil de conseguir.
A contagem de linhas de código pode ser uma medida do que foi feito, e 
não uma medida a ser utilizada para previsão.
Além das métricas citadas, as métricas orientadas a tamanho podem medir 
também por tamanho do vocabulário e número de atributos.
  Tamanho do vocabulário: essa métrica conta o número de compo-
nentes do sistema, ou seja, o número de classes, interfaces e aspectos 
que compõem o sistema. Cada nome de componente é contado como 
parte do vocabulário do sistema.
  Número de atributos (NOA): essa métrica mede o vocabulário interno 
de cada componente, ou seja, o número de atributos de cada classe. 
Atributos herdados de superclasses não são contados por essa métrica.
5Métricas de software
As métricas orientadas à função
A métrica ponto de função (FP) pode ser usada para medir funcionalidade 
fornecida pelo sistema. Esse tipo de métrica pode ser usado para:
  estimar o custo ou o trabalho necessário para projetar, codificar e 
testar o software;
  prever o número de erros que serão encontrados durante os testes;
  prever o número de componentes e/ou o número de linhas de código-fonte.
A mais usada é a ponto de função, ou fuction point, que é derivada por meio 
de uma relação empírica baseada em medidas diretas e avaliações qualitativas 
da complexidade do software. É definida por:
  número de entradas externas (EEs);
  número de saídas externas (EOs); 
  número de consultas externas (EQs); 
  número de arquivos lógicos internos (ILFs); 
  número de arquivos de interface externos (EIFs). 
Coletam-se esses dados, juntamente com as respostas de um questioná-
rio de complexidade, e elabora-se uma fórmula que servirá de base para se 
calcular o FP.
  Número de entradas externas: são originadas de um usuário ou trans-
mitidas por outra aplicação por meio de integração e fornecem dados 
orientados à aplicação ou à informação de controle. São usadas para 
atualizar arquivos lógicos internos e devem ser diferenciadas das con-
sultas, pois são contadas separadamente.
  Número de saídas internas: são formadas por dados derivados da aplica-
ção e fornecem informações para o usuário. Elas se referem a relatórios, 
telas, mensagens de erros e outros. 
  Número de consultas externas: são definidas como uma entrada on-
-line que resulta na geração de alguma resposta imediata do software 
na forma de uma saída on-line.
Métricas de software6
  Número de arquivos lógicos internos: é um agrupamento lógico de 
dados que reside dentro das fronteiras do aplicativo e é mantido por 
meio de entradas externas.
  Números de arquivos de interface externos: é um agrupamento lógico 
de dados que reside fora da aplicação, mas fornece informações que 
podem ser usadas pela aplicação.
Observe a seguir a Figura 2.
Figura 2. Fluxo dos arquivos de interface externa.
Fonte: Abreu (2011, documento on-line).
Quando o método FP é usado, critérios para determinar se a entrada é 
simples, média ou complexa são desenvolvidos. Essa determinação pode ser 
subjetiva. Veja o Quadro 2.
Fonte: Adaptado de Pressman e Maxim (2016).
Simples Média Complexa
Arquivo lógico interno 7 10 15
Arquivo de interface externa 5 7 10
Entrada externa 3 4 6
Saída externa 4 5 7
Consulta externa 3 4 6
Quadro 2. Exemplo de tabela ponto de função com suas complexidades
7Métricas de software
Para calcular FPs, utiliza-se a seguinte relação:
FP = contagem total × [0,65 + 0,01 × ∑(Fi)]
Onde: FP é baseado na equação FP = 0,65 + (soma das características 
gerais do sistema × 0,01) e a avaliação, em uma escala de 1 a 5, das seguintes 
14 características gerais do sistema.
Fator de ajuste
Os Fi (i = 1 a 14) são fatores de ajuste. Uma vez computado o número de FPs, 
realiza-se a caracterização do projeto, atribuindo-se um nível de infl uência 
graduado de 1 a 5 a 14 características gerais.
1. Comunicação de dados.
2. Processamento distribuído.
3. Desempenho.
4. Utilização de equipamento.
5. Volume de transações.
6. Entrada on-line.
7. Facilidade de operação.
8. Eficiência do usuário final.
9. Complexidade do processamento.
10. Reutilização de código.
11. Facilidade de implantação.
12. Facilidade operacional.
13. Múltiplos locais.
14. Facilidade de mudanças.
Veja no Quadro 3 as vantagens e as desvantagens do uso da métrica 
orientada à função.
Métricas de software8
Vantagens Desvantagens
Independentes da linguagem.
Ideal para aplicações que usam lin-
guagem não procedimental.
Se baseiam em dados mais fáceis de 
serem conhecidos durante a evolução 
do projeto.
Cálculo baseado em dados subjetivos.
Resultado é apenas um número.
Quadro 3. Vantagens e desvantagens do uso da métrica orientada à função
Os fatores de ajuste de valor são usados para fornecer uma indicação da complexidade 
do problema. Veja o Quadro 4.
Fonte: Adaptado de Sommerville (2007).
Nome do 
projeto
Quantidade 
de linhas de 
código
Número de 
páginas da 
documentação Erros Defeitos
Pessoas 
no projeto
Alfa 12.100 365 134 29 3
Beta 27.200 1224 321 86 5
Gama 20.200 1050 256 64 6
Quadro 4. Quadro 4. Métricas orientadas a tamanhoMétricas orientadas a tamanho
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ABREU, A. Análise de pontos de função na prática. 2011. Disponível em: <https://www.
devmedia.com.br/analise-de-pontos-de-funcao-na-pratica/22792>. Acesso em: 19 
out. 2018. 
PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de Software: uma abordagem profissional. 8. 
ed. Porto Alegre: Bookman, 2016.
SOMMERVILLE, I. Engenharia de Software. 8. ed. São Paulo: Pearson, 2007.
Leitura recomendada
STEFFEN, J. B. O que são essas tais de metodologias Ágeis? 23 jan. 2012. Disponível em: 
<https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/rationalbrasil/entry/
mas_o_que_s_c3_a3o_essas_tais_de_metodologias__c3_a1geis?lang=en>. Acesso 
em: 19 out. 2018.
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Conteúdo:
DICA DO PROFESSOR
A organização que utiliza métricas de software precisa manter um alinhamento contínuo com a 
equipe. É importante entender as responsabilidades dos membros da equipe, de modo que não 
haja desentendimentos causando prejuízos ao propósito da métrica.
Nesta Dica do Professor, você vai ver qual é o comportamento esperado da organização, do 
gerente de projeto e da equipe técnica dentro desse contexto.
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NA PRÁTICA
Estimar esforço, custo e prazo é uma constante no gerenciamento de projetos de software e, para 
auxiliar nessas estimativas, os gestores podem contar com algumas técnicas. Com o auxílio de 
certos dados mantidos em histórico é possível trabalhar a estimativa de esforço e de custo de um 
projeto de desenvolvimento de software.
Neste Na Prática, você vai ver como calcular o esforço e o custo de um projeto a partir do valor 
do LOC (do inglês, lines of code) estimado, da produtividade média e do custo médio por LOC.
SAIBA +
Para ampliar o seu conhecimento a respeito desse assunto, veja abaixo as sugestões do 
professor:
Métricas e estimativas de software
As métricas e as estimativas de software vêm se tornando um dos principais tópicos na 
Engenharia da Informação com a crescente exigência de seus consumidores pela qualidade,rapidez, comodidade e baixo custo de implantação e manutenção. Veja a seguir.
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Métricas de processo e projeto de software
Métrica é um conjunto de medidas. Medição existe em qualquer processo de construção de 
qualquer coisa e a partir dela podemos ter o entendimento da eficácia de algumas situações, 
como do processo de software. Veja a seguir.
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Métricas que importam
Há centenas de métrica utilizadas para mensurar projetos. Com essa variedade, às vezes fica 
difícil escolher as mais eficientes. Veja a seguir.
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