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Resumo do Artigo
Business Intelligence com Qlik Sense Aplicado ao Gerenciamento
de Projetos em Scrum: um Estudo de Caso
Introdução
O artigo aborda o uso de métricas ágeis para avaliar projetos desenvolvidos com a metodologia
Scrum. O objetivo é implementar essas métricas no Qlik Sense, ferramenta de Business
Intelligence (BI), de forma a apoiar decisões, monitorar desempenho e aumentar a eficiência dos
projetos. A pesquisa se diferencia por aplicar métricas de Scrum em um sistema de BI, unindo
gestão ágil e análise de dados.
Metodologia
Foi realizada uma revisão da literatura para identificar métricas específicas para o Scrum. As
métricas foram aplicadas em um estudo de caso com o CONEX-E, sistema do Tribunal de Contas
do Estado de Mato Grosso (TCE-MT). Dados foram extraídos do sistema Redmine e importados
para o Qlik Sense. Foram implementadas seis métricas principais: 1) Indicador de bugs, 2) Fator
de complexidade da sprint, 3) Agilidade do desenvolvimento, 4) Quantidade de itens não previstos,
5) Porcentagem de testes automatizados versus manuais, 6) Valor entregue na história de usuário.
Resultados e Discussão
• Indicador de bugs: 52 erros detectados em 16 sprints (1/3 do backlog).
• Complexidade da sprint: bem distribuída entre os ciclos, evitando sobrecarga.
• Itens não previstos: apenas 1 identificado, possivelmente devido à falta de registro no Redmine.
• Agilidade do desenvolvimento: estável ao longo das sprints, mesmo com ocorrência de bugs.
• Valor entregue na história de usuário: poucas sprints mostraram valor elevado, indicando
necessidade de reduzir falhas.
• Testes automatizados: inexistentes, o que aumenta a ocorrência de erros.
O uso do Qlik Sense permitiu visualizar correlações entre métricas, facilitando a interpretação dos
dados.
Conclusão
O estudo mostrou que a aplicação de métricas ágeis no Qlik Sense permite identificar falhas no
processo de desenvolvimento, apoiar gestores na tomada de decisão e monitorar desempenho de
equipes Scrum. Foram identificadas fragilidades como ausência de testes automatizados, falhas
nos registros do Redmine e alto número de bugs. Como continuidade, pretende-se implementar
novas métricas e ampliar o uso do dashboard para outros projetos do TCE-MT. O trabalho contribui
para organizações que buscam mensurar e monitorar projetos Scrum com apoio de BI.