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DISSERTAÇÃO DE MESTRADO PROFISSIONALIZANTE EM ADMINISTRAÇÃO
ABORDAGEM DE REGRAS DE NEGÓCIO: AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIOS EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
COM O USO DA LÓGICA FUZZY
CLAUDIO DOS SANTOS PEREIRA
Orientador: Profª Maria Augusta
Rio de Janeiro, 25 de novembro de 2004.
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Cláudio dos Santos Pereira
ABORDAGEM DE REGRAS DE NEGÓCIO: AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIOS EM SISTEMAS DE
INFORMAÇÃO COM O USO DA LÓGICA FUZZY
Dissertação de conclusão de curso apresentada às Faculdades IBMEC como parte das exigências para a obtenção do título de Mestre em Administração com área de concentração em sistemas de informação.
Aprovada em dezembro de 2004.
BANCA EXAMINADORA
_____________________________________________________ Professora Doutora Maria Augusta Soares Machado - Orientadora
Faculdades IBMEC
__________________________________________ Professor Doutor Valter de Assis Moreno Jr.
Faculdades IBMEC
_________________________________________ Professor Doutor Arnaldo Vieira da Rocha Filho
Universidade UNIGRANRIO
Rio de Janeiro Rio de Janeiro – Brasil
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Dedicatória Ao meu filho Renan, que esta dissertação seja um incentivo para o seu
desenvolvimento e que o exemplo o inspire para o alcance de suas realizações.
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Agradecimentos
Aos meus pais, Sebastião e Leontina, pela educação, amor e incentivo
em todos os momentos. À minha querida Luciana, que sempre esteve ao meu
lado. Ao meu irmão Ivan e minha prima Ida pelo apoio e carinho.
À minha orientadora, Professora Doutora Maria Augusta Soares
Machado, pela sua generosidade ao ensinar.
Ao Gerente Tecnologia Cesar Augusto Peixoto Terra (Caixa Econômica
Federal) pela disponibilização dos recursos e colaboração no estudo de caso.
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Nos domínios do saber, contrariamente ao que ocorre no mundo corrente, mais se recebe quanto mais se dá.
Carlos Bernardo Gonzáles Pecotche
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SUMÁRIO
1 O PROBLEMA...............................................................................................17
1.1 JUSTIFICATIVA ..................................................................................................17
1.2 PROBLEMA CENTRAL DA INVESTIGAÇÃO.....................................................20
1.3 OBJETIVOS PERSEGUIDOS PELO ESTUDO ...................................................21 1.3.1 Objetivos finais ........................................................................................................... 21 1.3.2 Objetivos intermediários ............................................................................................. 21
1.4 RELEVÂNCIA DO ESTUDO................................................................................22
1.5 DELIMITAÇÃO DO ESTUDO ..............................................................................23
2 REVISÃO DA LITERATURA E REFERENCIAL TEÓRICO..........................25
2.1 ABORDAGEM DE REGRAS DE NEGÓCIOS .....................................................25 2.1.1 Desenvolvimento de Sistemas de Informação com a utilização da Abordagem de Regras de Negócio .................................................................................................................. 26 2.1.2 Classificação das Regras de Negócios ...................................................................... 27
2.1.2.1 Termos ................................................................................................................... 28 2.1.2.2 Fatos....................................................................................................................... 29 2.1.2.3 Regras.................................................................................................................... 29
2.1.3 A metodologia............................................................................................................. 31 2.1.3.1 Escopo.................................................................................................................... 31 2.1.3.2 Planejamento ......................................................................................................... 37 2.1.3.3 Descoberta ............................................................................................................. 39 2.1.3.4 Análise.................................................................................................................... 47
2.1.4 As Contribuições de Vygotsky.................................................................................... 49 2.1.4.1 Subjetividade e Intersubjetividade ......................................................................... 50 2.1.4.2 Sentido e Significado.............................................................................................. 51
2.1.5 Benefícios Esperados para o sistema........................................................................ 54 2.1.6 Benefícios para o negócio .......................................................................................... 55 2.1.7 Benefícios para engenheiros de “software”................................................................ 55
2.2 LÓGICA FUZZY...................................................................................................57 2.2.1 Principais Trabalhos e Aplicações da Teoria Fuzzy:.................................................. 58 2.2.2 Conceitos Básicos da Teoria Fuzzy ........................................................................... 61 2.2.3 Sobre a Lógica Fuzzy ................................................................................................. 63
2.2.3.1 Conjunto Fuzzy ...................................................................................................... 63 2.2.3.2 Interseção de Conjuntos Fuzzy.............................................................................. 65 2.2.3.3 União de Conjuntos Fuzzy ..................................................................................... 65 2.2.3.4 Complemento de um Conjunto Fuzzy .................................................................... 66 2.2.3.5 Concentração de um Conjunto Fuzzy .................................................................... 66 2.2.3.6 Dilatação de um Conjunto Fuzzy ........................................................................... 67
3 METODOLOGIA ............................................................................................68
3.1 TIPO DE PESQUISA ...........................................................................................68
3.2 MÉTODO .............................................................................................................72
3.3 PROCEDIMENTOS PARA COLETA DE DADOS................................................75
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3.4 TRATAMENTO DOS DADOS..............................................................................76 3.4.1 Tratamento dos dados para verificação da qualidade individual de cada regras de negócio........ ............................................................................................................................ 76 3.4.2 Tratamento dos dados para verificar a efetividade do mecanismo de avaliação da qualidade de regras de negócios e da Abordagem de Regras de Negócios.......................... 79
3.5 LIMITAÇÕES DO MÉTODO ................................................................................80
4 ANÁLISE DAS EVIDÊNCIAS ........................................................................82
4.1 ANÁLISE DAS EVIDÊNCIAS RELATIVAS AO MECANISMO DE AVALIAÇÃO DAS REGRAS DE NEGÓCIO .....................................................................................86
4.2 ANÁLISE DAS EVIDÊNCIAS RELATIVAS AO MECANISMO DE AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIO E DA EFETIVIDADE DA ABORDAGEM DE REGRAS DE NEGÓCIO ...............................................................93
5 CONCLUSÕES............................................................................................106
5.1 O MECANISMO DE AVALIAÇÃO DAS REGRAS DE NEGÓCIO .....................106
5.2 A APLICAÇÃO DA ABORDAGEM DE REGRAS DE NEGÓCIO ......................107
6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................................111
7 ANEXO A.....................................................................................................115
8 ANEXO B.....................................................................................................117
9 ANEXO C.....................................................................................................118
10 ANEXO D.....................................................................................................119
11 ANEXO E .....................................................................................................125
12 ANEXO F .....................................................................................................131
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Lista de Ilustrações
Figura 1 – Esquema de classificação das regras de negócio...............................28
Figura 2 – Exemplo de roteiro para descoberta de regras para casos de uso.....40
Figura 3 – Esquema de Análise das Evidências Obtidas......................................85
Figura 4 – Gráfico da qualidade – Critério da atomicidade para a regra número 1
do sistema SIEXT..................................................................................................88
Figura 5 – Gráfico da qualidade – Critério da atomicidade para a regra número 1
do sistema SIFSW.................................................................................................90
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Lista de Tabelas
Tabela 1 – Recomendações para utilização de roteiros de descoberta de
regras.....................................................................................................................41
Tabela 2 – Seis fontes de evidências: pontos fortes e pontos fracos....................71
Tabela 3 – Resultado da avaliação da qualidade das regras de negócio do
sistema SIEXT.......................................................................................................87
Tabela 4 – Resultado da avaliação da qualidade das regras de negócio do
sistema SIFSW......................................................................................................89
Tabela 5 – Resultado da avaliação da qualidade das regras de negócio do
sistema SIMDP......................................................................................................91
Tabela 6 – Categorização e codificação das evidências.......................................94
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Lista de abreviaturas, siglas e símbolos
ARN Abordagem de Regras de Negócios
CMM Capability Maturity Model
FPOEN Freqüência Percentual das Opiniões dos Especialistas Normalizada
ISO International Organization for Standardization
SIMDP Sistema de Manutenção da Documentação de Projetos
SIFSW Sistema de Controle da Fábrica de Software
SIEXT Sistema de Emissão de Extrato
SPICE Software Process Improvement and Capability dEtermination
TI Tecnologia da Informação
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Resumo
A dinâmica do ambiente onde atuam as organizações exige freqüentes mudanças nos sistemas de informações que elas utilizam para sustentar seus negócios. Assim, exige-se dos responsáveis pelo desenvolvimento e manutenção de sistemas, agilidade e qualidade nas respostas às solicitações do pessoal de negócio.
Entretanto, sistemas de informações desenvolvidos e mantidos ao longo de décadas, especialmente em grandes corporações, criaram um ambiente computacional complexo onde as regras de negócios estão distribuídas em milhões de linhas de código.
A Abordagem de Regras de Negócios apresenta uma metodologia cuja base é a separação das regras de negócio da parte procedimental dos processos. Esta dissertação, além de descrever essa metodologia, propõe um mecanismo de avaliação da qualidade das regras de negócio e o aplica num estudo de caso. Considerando que os critérios de qualidade definidos pela Abordagem de Regras de Negócio são todos imprecisos, o citado mecanismo de avaliação utiliza a lógica Fuzzy para mensurar a opinião dos especialistas quanto à qualidade das regras de negócio.
Também são obtidas as opiniões dos especialistas quanto à capacidade da Abordagem de Regras de Negócios atingir seus principais objetivos; melhoria na comunicação entre o pessoal da tecnologia da informação e o de negócio, redução dos custos e aumento da produtividade na manutenção de sistemas.
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Abstract
The dynamic environment where organizations perform constantly demands changes on the information systems used by companies to up hold their businesses, hence, swiftness and quality answers in reference to the business personnel’s requests are demands towards the professionals that develop and maintain the systems.
None the less, Information Systems developed and maintained through
out decades, specially in large corporations, have created a complex computational environment where rules are distributed on millions of lines of code.
The Business Rules Approach presents a methodology based on the
detachment of business rules from the procedural part of the processes. This dissertation not only describes this method, it also proposes a mechanism to valuate the business rules’ quality and applies it into a case study. The evaluation mechanism uses Fuzzy logic to rate the specialists’ opinions on the business rules’ quality, for the quality criterion defined by the Business Rules Approach are all inaccurate.
The opinion of specialists regarding the Business Rules Approach’s
capacity to reach its main objectives, the communication improvement between IT and business workers, costs reduction and the productivity enhancement of systems maintenance were gathered.
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INTRODUÇÃO
As organizações crescem e com elas a complexidade dos seus negócios.
O conhecimento sobre os negócios, acumulado durante anos e a evolução das
ciências e das tecnologias têm contribuído para que os negócios conduzidos
pelas organizações se tornem cada vez mais complexos. Além disso, a
necessidade de combinar diversos conhecimentos para gerar novos produtos e
serviços, capazes de destacar a organização em seu ambiente também tem
contribuído para aumentar essa complexidade, além de criar, em geral, barreiras
para a entrada de novos concorrentes.
Uma das preocupações da indústria é a necessidade de criar sistemas
corporativos muito mais rapidamente e a um custo mais baixo. Para fazer bom
uso da crescente potência dos computadores e atender às necessidades atuais
dos negócios, os sistemas têm-se tornado cada vez mais complexos. Ainda que
mais complexos, os sistemas também precisam ser mais confiáveis, isto é,
sistemas que não sejam finalizados de modo anormal (abends), mantendo sua
disponibilidade enquanto o usuário necessitar, mas sobretudo, atendendo
consistentemente aos requisitos do negócio.
Atualmente, existem alguns modelos destinados a promover melhorias no
processo de desenvolvimento de software, de modo a gerar produtos com
qualidade, tais como: CMM, SPICE e ISO. Entende-se como qualidade de
software o grau em que um sistema, componente ou processo alcança os
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requisitos especificados ou necessidades e expectativas do usuário ou do cliente
(THE CAPABILITY MATURITY MODEL, 1995). Assim, alta qualidade é
fundamental no desenvolvimento de sistemas.
A necessidade de um processo melhor de desenvolvimento de sistemas
aplica-se tanto à indústria de tecnologia da informação como às empresas de
todos os tipos, que desenvolvem seus próprios aplicativos de computador. As
organizações de informática precisam criar e modificar aplicativos muito mais
rapidamente. Se esses aplicativos demoram dois ou três anos para serem
construídos, os negócios não poderão reagir às investidas dos competidores com
a devida rapidez. A capacidade vital de mudança dinâmica é, então, perdida.
(MARTIN, 1995)
Neste contexto, as mudanças produzidas pelos gestores de negócios são
em grande volume e em alta freqüência, provocando uma “avalanche” de
solicitações para os responsáveis pela sustentação dos sistemas informatizados.
Há que se ter agilidade por parte das equipes de desenvolvimento e
manutenção dos sistemas de informações das organizações. Contudo, décadas
de desenvolvimento sobre plataformas obsoletas, que nem sempre puderam ser
atualizadas, face aos custos ou aos riscos envolvidos; pequena quantidade de
recursos humanos conhecedores de tais plataformas e/ou negócio; conhecimento
do negócio disperso dentro de milhões de linhas de código entre outros
problemas, dificultam o desenvolvimento e a manutenção dos sistemas de
informações e geram grande morosidade no atendimento, o que por si só já
produz custos elevadíssimos. Se pensarmos no que se perde em termos de
oportunidades, aí os valores podem ser ainda mais expressivos.
A abordagem de regras de negócios tem sido apresentada como uma das
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alternativas para minimizar essa situação, possibilitando, através de sua técnica,
a descoberta, a manutenção das regras de negócios e principalmente uma forma
de melhoria na interação entre desenvolvedores de sistemas de informação e
gestores de sistemas, de modo a permitir que modificações nos negócios sejam
rapidamente refletidas nos sistemas de informações.
Um dos maiores objetivos da abordagem de regras de negócios é a
separação da parte procedimental dos sistemas da parte declarativa, ou seja,
separar “o que” do “como”. Esta separação visa manter as regras de negócios
em ambiente especialmente preparado para facilitar sua manutenção, que pode
se dar através da atuação muito próxima do usuário ou até pelo próprio usuário,
reduzindo assim, de forma substancial, a atuação de técnicos de informática e,
conseqüentemente, auferindo todos os benefícios decorrentes dessa redução,
tais como, maior agilidade na compreensão do negócio a ser modificado, redução
do tempo de implementação de mudanças nos sistemas de informações, redução
dos custos envolvidos, maiores possibilidades de alcance de metas e
oportunidade.
Esta dissertação além de verificar a efetividade da abordagem de regras
de negócio, propõe um instrumento de mensuração da qualidade dessas regras,
baseado em critérios de qualidade e na lógica Fuzzy.
O instrumento foi construído como uma planilha eletrônica que permite
registrar as opiniões de especialistas a respeito das regras de negócios. Essas
opiniões são formuladas mediante a avaliação subjetiva do grau de pertinência de
cada regra, em relação ao conjunto daquelas consideradas com qualidade.
Para validar o instrumento, foi realizado um estudo de caso nas áreas de
desenvolvimento de sistemas da Caixa Econômica Federal, onde foi aplicada a
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abordagem de regras de negócios em projetos de desenvolvimento/manutenção
de sistemas. Estes projetos foram acompanhados e as regras de negócios
descobertas foram submetidas aos especialistas para avaliação de sua qualidade.
Vale destacar que o objetivo deste estudo não foi o de obter regras com
qualidade nos projetos observados, mas sim o de verificar se o instrumento aqui
proposto é eficaz e se a Abordagem de Regras de Negócio é efetiva como
método de descoberta, registro e verificação da qualidade. Além disso, buscou-
se também identificar as dificuldades na aplicação do instrumento e no uso da
Abordagem de Regras de Negócio.
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1 O PROBLEMA 1.1 JUSTIFICATIVA
Os sistemas de informação são instrumentos de grande importância para
as organizações, na medida em que apóiam seus negócios e controles internos.
De maneira geral, esses sistemas são criados para resolver um problema da
organização. A partir do problema, são identificadas necessidades que para
serem atendidas exigem que os responsáveis pelo negócio definam requisitos,
contando inclusive com a ajuda do pessoal da tecnologia da informação. Como
fruto desse trabalho conjunto, o sistema de informação é concebido.
Por outro lado, os negócios operam de acordo com diferentes tipos de
regras, algumas de natureza legal e outras criadas pelo próprio negócio. Essas
regras definem como os sistemas de informação devem executar suas funções a
fim de satisfazer aos requisitos do problema.
Segundo o Business Rules Group:
“Regra de negócio é a declaraçào que define ou
restringe algum aspecto do negócio com a
intenção de estabelecer a estrutura do negócio ou
controlar ou influenciar o comportamento do
negócio.” (BUSINESS 2003)
Em geral, a especificação dessas regras, em termos dos requisitos que
devem ser atendidos pelo sistema, requer uma intensa comunicação entre o
pessoal de TI e o pessoal de negócio, o que implica um grande esforço de
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interpretação por parte dos analistas encarregados de conceber o sistema.
Muitas vezes, por equívocos de entendimento, esse esforço acaba produzindo
falhas na concepção do sistema, em particular nos ambientes onde os negócios
estão sujeitos a constantes mudanças.
Ademais, a rapidez dessas mudanças, além de exigir que as pessoas
aprendam cada vez mais e em alta velocidade, torna necessária a redefinição de
relacionamentos e a automatização de procedimentos.
Nesse contexto, a tecnologia da informação assume grande importância,
na medida em que viabiliza a construção de sistemas de informação que podem
ser atualizados rápida e consistentemente para atender a essas necessidades.
Entretanto, a tarefa de manter esses sistemas atualizados em relação às
mudanças do ambiente, em pleno funcionamento e cumprindo os objetivos para
os quais foram criados, não é nada simples.
Em primeiro lugar, é muito comum encontrar as regras que estabelecem a
funcionalidade do sistema totalmente embutidas nos códigos-fonte dos sistemas
legados, sem nenhuma documentação específica. Nessa situação, essas regras
ficam escondidas daqueles que usam o sistema e dos técnicos encarregados de
sua atualização. Por serem desconhecidas, elas permitem que as pessoas
desenvolvam premissas equivocadas que induzem o uso inadequado do sistema
e o aumento das dificuldades relacionadas a sua manutenção.
A Abordagem de regras de negócios propõe que as regras sejam:
��Separadas de outros componentes, para que todos saibam que elas
existem;
��Divulgadas, para que todos saibam o que elas são;
��Rastreáveis em sua origem e implementação, para que todos saibam
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de onde elas vêm; e
��Deliberadamente posicionadas para atualização, para que todos
saibam como melhorá-las.
A abordagem de regras de negócio pode ser aplicada de três formas:
a) Descoberta e análise
Utiliza a abordagem de regras de negócio para descobrir os requisitos e
analisá-los.
b) Descoberta, análise e projeto
Além das atividades anteriores disponibiliza um projeto que,
especificamente, separa componentes de execução de regras do resto do
sistema.
c) Descoberta, análise, projeto e implementação num produto comercial de
regras
Além das atividades anteriores implementa as regras numa tecnologia
comercial de regras.
Independentemente da forma como será aplicada a abordagem de regras
de negócio, são as seguintes as técnicas para obter-se regras de negócio de alta
qualidade:
• Identificar as decisões por trás dos eventos de negócio;
• Decompor as decisões em regras atômicas;
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• Classificar, nomear e escrever as regras;
• Melhorar a qualidade das regras através da determinação de
inconsistências, sobreposições e redundâncias;
• Classificar regras em padrões de regras;
• Determinar as dependências entre as execuções de regras;
• Disponibilizar as regras de modo que possam ser facilmente alteradas.
1.2 PROBLEMA CENTRAL DA INVESTIGAÇÃO
Tendo as regras grande importância para os negócios, devemos
considerar, além dos custos infligidos pela sua aplicação inadequada, aqueles
outros relativos a pensar sobre elas, documentá-las, analisá-las, otimizá-las,
automatizá-las, contestá-las, acompanhá-las e atualizá-las.
Tudo isto nos indica que para atingir os resultados esperados pela
aplicação da metodologia proposta pela Abordagem de Regras de Negócios, é
importante que as regras tenham qualidade.
Estes critérios na verdade podem ser expressos em uma escala, não
sendo encarados necessariamente de modo binário. Por exemplo, pelo critério de
relevância da regra, um especialista pode avaliar uma regra como irrelevante,
pouco relevante, mediamente relevante, muito relevante ou totalmente relevante.
Assim nosso problema é: Como viabilizar uma forma prática para a
avaliação da qualidade de regras de negócio que leve em consideração o caráter
relativo dos critérios e possa representar de modo consolidado as diversas
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opiniões dos avaliadores?
1.3 OBJETIVOS PERSEGUIDOS PELO ESTUDO
1.3.1 Objetivos finais
Considerando o caráter relativo dos critérios de avaliação, o objetivo
deste trabalho é verificar como se pode avaliar a qualidade das regras de
negócios utilizando a lógica Fuzzy como instrumento para representar o resultado
da avaliação da regra a partir de determinado critério de qualidade utilizado por
um grupo de especialistas.
1.3.2 Objetivos intermediários
A Abordagem de Regras de Negócio proporciona uma série de benefícios
para o negócio, facilitando o trabalho dos desenvolvedores. Desta forma, se
buscou avaliar a efetividade da Abordagem de Regras de Negócios em relação
aos seus objetivos, bem como as dificuldades na sua aplicação. Foi também
observada a possibilidade de melhoria na comunicação entre o pessoal de TI e o
pessoal de negócios.
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1.4 RELEVÂNCIA DO ESTUDO
De acordo com Pádua (2004) os métodos e técnicas existentes
tradicionalmente aplicados para o desenvolvimento de sistemas de informação,
não são designados para a captura explícita e representação de forma
estruturada do “conhecimento organizacional e do negócio” para ser,
subseqüentemente, usado na fase de projeto do sistema de informação. Não são
mantidas ligações entre modelo organizacional e especificação do sistema.
Assim, não pode ser explicitamente feito o gerenciamento de mudança e de
evolução da organização, e nem o mapeamento de mudanças nos requisitos e
nos componentes do sistema de informação.
A Abordagem de Regras de Negócios, entre outros objetivos, visa vincular
a visão estratégica da organização aos modelos que representam e
conseqüentemente, permitem gerar e manter os sistemas de informação que
sustentam seus negócios.
Mas, para obter efetivamente os benefícios esperados pela aplicação da
Abordagem de Regras de Negócios, precisamos alcançar um adequado patamar
de qualidade das regras. Para verificar o alcance desse patamar e promover
melhorias nas regras, é necessário avaliá-las segundo alguns critérios, entretanto,
como esses critérios possuem uma certa subjetividade e dependem da análise de
especialistas, utilizamos a lógica Fuzzy como um instrumento para que as
organizações possam representar de maneira precisa o resultado da avaliação.
Com a utilização da lógica Fuzzy, desenvolveu-se um mecanismo para
garantir a adequada aplicação dos critérios de avaliação, bem como uma
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ferramenta para calcular automaticamente os resultados da avaliação a partir das
opiniões dos especialistas.
Considerando a importância da qualidade das regras de negócios para
garantir os benefícios esperados pela Abordagem de Regras de Negócios, bem
como o grande número de regras que se pode descobrir a partir da análise dos
negócios, um mecanismo automático para avaliação da qualidade das regras
será, certamente, de grande valia para aqueles que desejarem utilizar na prática a
Abordagem de Regras de Negócios.
Por outro lado, com uma experiência prática da aplicação da Abordagem
de Regras de Negócios foi possível extrair importantes informações quanto às
dificuldades para sua utilização. Além destas informações também foi possível
verificar se a comunicação com o pessoal de negócio foi beneficiada, elevando
desta forma a qualidade das regras de negócios e conseqüentemente
minimizando o re-trabalho.
1.5 DELIMITAÇÃO DO ESTUDO
O estudo foi realizado na Caixa Econômica Federal. A CAIXA é uma
empresa de grande porte que atua como agente operador de diversas ações
sociais do Governo Federal. Ela possui áreas em três capitais, Rio de Janeiro,
São Paulo e Brasília, para desenvolvimento de seus sistemas informatizados,
contando com mais de dois mil técnicos entre empregados da empresa e
prestadores de serviços.
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A fim de viabilizar o estudo de caso, foram selecionados alguns sistemas
da empresa, considerando os seguintes aspectos: Não deveriam ser
extremamente grandes, de modo a não requerer um esforço demasiado para o
alcance dos objetivos da pesquisa; A equipe responsável pela manutenção do
sistema deveria estar voluntariamente disposta a participar da pesquisa; O
supervisor e líder de projetos responsáveis pelo sistema deveriam estar de acordo
com a participação de sua equipe nos trabalhos. Estes aspectos visavam dar
condições para a aplicação da Abordagem de Regras de Negócios.
Dentro dos projetos escolhidos foram selecionados módulos considerados
críticos, cuja quantidade de regras geradas fosse suficiente para permitir a
verificação da efetividade do processo de avaliação da qualidade dessas regras e
possibilitasse o alcance dos demais resultados esperados. Esses módulos foram
selecionados considerando a importância para o negócio; a perspectiva de alta
freqüência de manutenções e ainda sua complexidade do ponto de vista do
negócio. Estes aspectos foram levados em conta por entender-se que as
vantagens da Abordagem de Regras de Negócio podem ser percebidas de forma
mais evidente, em sistemas ou módulos de sistemas com essas características.
Embora a Abordagem de Regras de Negócios não restrinja sua aplicação
a determinado tipo de sistema de informações, esta pesquisa utilizou sistemas de
informações operacionais como fonte de regras de negócio e informações para
avaliação da efetividade da metodologia.
Assim, o estudo de caso foi realizado na unidade desenvolvimento de
sistemas do Rio de Janeiro da Caixa Econômica Federal, abrangendo três
sistemas: SIMDP – Sistema de Manutenção da Documentação de Projetos,
SIFSW – Sistema de Controle da Fábrica de Software e SIEXT – Sistema de
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Emissão de Extrato.
Além da aplicação da Abordagem de Regras de Negócios e do
mecanismo de avaliação da qualidade das regras, também foram obtidas
informações a cerca das vantagens, barreiras e dificuldades na aplicação da
metodologia.
Não foi utilizado nenhum produto comercial de regras, já que a Caixa
Econômica Federal não possui esse tipo de produto.
2 REVISÃO DA LITERATURA E REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 ABORDAGEM DE REGRAS DE NEGÓCIOS
A abordagem de regras de negócios é uma metodologia pela qual as
regras são capturadas, contestadas, publicadas, automatizadas e atualizadas a
partir da perspectiva do negócio. O resultado é um sistema automatizado no qual
as regras são separadas logica e (sendo também uma possibilidade) fisicamente
de outros aspectos do sistema, porém compartilhadas através de repositórios de
dados, interfaces de usuários e aplicações. (VON HALLE 2001)
A meta da abordagem de regras de negócios é separar os três aspectos
do sistema: regras, dados e processos.
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2.1.1 Desenvolvimento de Sistemas de Informação com a utilização da
Abordagem de Regras de Negócio
Existe um grande entusiasmo em torno da abordagem de regras de
negócios para o desenvolvimento de sistemas e mais ainda da utilização de
mecanismos automatizados de regras de negócios. Isto porque existe a
percepção que os mecanismos automatizados de regras de negócios serão bem
recebidos pela maioria das comunidades de usuários, embora eventualmente
sejam necessárias alguma defesa e educação sobre os benefícios dessa
abordagem.
Muitos usuários estão genuinamente interessados em serem capazes de
definir e implementar regras dentro dos sistemas de informações com os quais
trabalham. Em particular, eles geralmente querem implementar melhorias
incrementais ou alterar seus sistemas para atingir uma evolução gradual dos seus
negócios. Para esses usuários, parece que as dificuldades em lidar com o
pessoal de tecnologia de informação para ter algumas mudanças implementadas
no modo tradicional superam os benefícios a serem alcançados e alguns usuários
receberiam muito bem qualquer mecanismo para implementar suas próprias
regras de negócios.
Além de mudanças incrementais para os sistemas, os usuários e os
maiores fornecedores de software também estão procurando formas de integrar
sistemas mais facilmente. Todos parecem crer que seria muito mais eficiente e
mais barato possibilitar aos usuários implementar regras que permitissem que os
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pacotes de software fossem integrados com sucesso aos processos de negócios
e aos sistemas existentes em um ambiente. (CHISHOLM, 2004)
Muitas idéias simples e valiosas podem encontrar resistência. Existem
muitas razões para a resistência às boas idéias, as duas maiores barreiras são o
desconforto cultural e a motivação do lucro.
O desconforto cultural cresce porque a organização está acostumada a
desenvolver sistemas de acordo com as tradições locais. A idéia de mudar essas
tradições, mesmo para um modo melhor, pode parecer à primeira vista, como
admitir o fracasso. Isto dificulta perceber o ajuste fino de uma abordagem bem
sucedida como um sinal de liderança.
Para comparar, pode ser interessante lembrar a resistência à tecnologia
relacional. Quando produtos relacionais emergiram no mercado, algumas
pessoas da indústria proclamaram que o modelo relacional não funcionaria
totalmente ou não funcionaria bem.
A resistência motivada pelo lucro é interessante porque é comum nos dias
de hoje os negócios reduzirem todas as idéias à potencialização de lucros. Sem
realizações no curto prazo, boas idéias e novas abordagens demoram a obter
aceitação. O mundo quer ver lucros bem projetados e imediatos, se possível.
(VON HALLE, 2001)
2.1.2 Classificação das Regras de Negócios
Para melhor entendermos as regras de negócios é importante
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conhecermos como elas se classificam:
Figura 1 – Esquema de classificação das regras de negócio
2.1.2.1 Termos
Termo é um nome ou uma frase com uma definição de consenso. Um
termo pode definir:
Regras de Negócios
Termos
Fatos
Regras
Informações de restrições
relativas a um evento do negócio
Habilita outras ações relativas a um evento do
negócio
Cria novas informações
relativas a um evento do negócio
Restrições (mandatórias)
Orientações (sugestões)
Habilitador de ações
Cômputos Inferências
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• Um conceito, por exemplo: Cliente.
• Uma propriedade de um conceito, por exemplo: Tipo de cliente.
• Um valor, por exemplo: Sexo feminino.
• Um conjunto, por exemplo: Dias da semana.
2.1.2.2 Fatos
Fato é uma declaração que conecta termos através de preposições e
verbos, dentro de observações relevantes para o negócio.
Por exemplo:
Cliente pode fazer pedido.
2.1.2.3 Regras
Regra é uma declaração que aplica lógica ou cômputo sobre informações.
Dela pode resultar novos valores ou uma decisão sobre uma ação a tomar.
a) Restrições obrigatórias
É uma declaração que expressa uma circunstância incondicional
que deve ser verdadeira ou falsa para que o evento de negócio seja
concluído com integridade.
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Exemplo: O valor total de pedidos de um cliente não pode ser superior ao
seu limite de crédito.
b) Orientações
É uma declaração que alerta quanto a uma circunstância que
deve ser verdadeira ou falsa. Ela só alerta, permitindo ao ser humano
tomar a decisão.
Exemplo: O cliente não deve ter mais de dez pedidos abertos ao mesmo
tempo.
c) Habilitador de ações
É uma declaração que testa uma condição, que sendo verdadeira
inicia um outro evento de negócio, mensagem ou outra atividade.
Exemplo: Se o pedido do cliente é valido então inicie o processo de
compra.
d) Cômputo
É uma declaração que suporta um algoritmo para se chegar a um
valor de um termo.
Exemplo: O valor total de um pedido é a soma dos valores dos itens do
pedido.
e) Inferência
É uma declaração que testa uma condição, que sendo verdadeira
estabelece a verdade de um novo fato. O resultado da execução de uma
31
regra do tipo inferência é uma nova informação, que em termos de banco
de dados pode ser expressa como uma nova instância da entidade ou do
atributo.
Exemplo: Se o cliente não tem nenhuma nota fiscal pendente de
pagamento, então ele é um cliente preferencial.
2.1.3 A metodologia
A metodologia da Abordagem de Regras de Negócio é um conjunto de
fases, passos, técnicas e orientações para disponibilizar sistemas baseados em
regras de negócios.
Existem duas principais razões para construir sistemas baseados em
regras de negócios, o tempo de desenvolvimento é significativamente menor e o
sistema é projetado para mudar.
A metodologia apresentada a seguir tem como base a proposta de Von
Halle (2001).
2.1.3.1 Escopo
É o processo de captura de requerimentos de negócio em alto nível e
identificação da fronteira de um sistema de informações.
32
Os principais passos da fase de escopo são:
a) Pesquisa inicial
O objetivo é dar uma base de conhecimento para os analistas e outros
membros da equipe, relativamente ao ambiente de negócio e técnico do sistema
de informações a ser desenvolvido.
Parte-se neste passo para o estudo de algumas fontes, tais como:
• Plano estratégico de negócio;
• Manuais de procedimentos e políticas;
• Modelos de processos, dados e dicionários de dados existentes;
• Documentação de sistemas existentes;
• Periódicos e revistas específicas sobre aquela indústria;
• Páginas Web existentes na intranet;
• Glossário de termos;
• Plano diretor de TI.
b) Desenvolvimento de uma declaração inicial do escopo
É uma declaração, do ponto de vista do patrocinador do projeto, do que
está e do que não está incluído no sistema de informações a ser desenvolvido.
Ela deve ser concisa e bem específica, abordando basicamente o propósito do
sistema de informações, a missão organizacional, os objetivos de negócios em
alto nível, as táticas ou políticas para alcançar os objetivos, o escopo sugerido
para a primeira versão do sistema, os envolvidos, as restrições e os riscos
conhecidos com as respectivas estratégias de mitigação.
33
c) Investigação do contexto completo do negócio
O contexto de negócio define o ambiente interno e externo no qual será
construído e no qual será usado o sistema de informações. O contexto de
negócio inclui a missão, visão, estratégias, metas, táticas, objetivos e políticas.
d) Identificação dos eventos de negócio
O pessoal de negócios está familiarizado com os eventos de negócio da
organização e sentem-se confortáveis em falar sobre eles. A lista de eventos
para a qual o sistema deve responder ajuda definir o escopo do sistema. A
identificação dos eventos de negócio permite confirmar os envolvidos no mundo
externo que iniciam cada evento.
e) Identificação dos envolvidos
Os envolvidos são pessoas com interesse na saída do projeto do sistema
de informações. Esses envolvidos podem pertencer a uma ou mais categorias ao
mesmo tempo.
f) Identificação dos locais
Os envolvidos podem estar localizados fisicamente em diferentes lugares,
identificá-los é importante porque as regras de negócios podem depender da
localização das unidades de negócios.
g) Identificação dos processos de resposta a eventos
A necessidade de identificar os processos de resposta a eventos é para
entender, logo no começo do projeto, a natureza dos dados usados dentro do
34
sistema e suas interfaces.
h) Identificação das métricas de desempenho de negócio
As métricas de desempenho permitem verificar se os objetivos do sistema
estão ligados aos objetivos do negócio da organização. O conhecimento dessas
métricas pode estabelecer novas regras de negócio.
i) Identificação dos temas relativos aos dados ou objetos de negócio de
alto nível
Para o propósito do escopo, um objeto de negócio é um termo do negócio
que é importante ou é o coração do sistema.
A divisão dos dados em temas é útil por que permite:
• Iniciar a comunicação com o pessoal de negócio;
• Minimizar a sobreposição do trabalho futuro de análise de dados;
• Priorizar a entrega de áreas tema da base de dados.
Os critérios para definição de áreas tema de dados são:
• O conjunto de temas de dados cobre todo o escopo do negócio;
• Todos os temas de dados são mutuamente exclusivos;
• Cada tema de dados representa um recurso significante do negócio, isto é,
tem um escopo abrangente, complexidade substancial e valor relevante;
• Existe um alto grau de afinidade, coesão e densidade de relacionamento
dentro do tema de dados, maior do que entre os temas.
• O número de relacionamentos entre os temas de dados é mínimo.
• Cada tema de dados representa um supertipo de altíssimo nível (logo
35
abaixo dos supertipos de nível mais alto: Quem, o que, onde, como,
quando e por que). Por exemplo o supertipo Pessoa, que pode ter
subtipos, tais como: Pessoa Física e Pessoa Jurídica, e dentro destes
últimos outros subtipos.
j) Identificação de requerimentos adicionais
Entende-se por requerimentos adicionais aqueles que não estão
relacionados diretamente com o que fazer. Por exemplo: Fácil navegação do
sistema, de modo a facilitar o treinamento dos empregados, já que a rotatividade
de mão-de-obra é elevada.
Também chamados de não-funcionais, incluem:
• Usabilidade (facilidade de uso);
• Desempenho (velocidade de resposta);
• Disponibilidade (quantas horas, por dia, por semana, por mês, o sistema
precisa estar disponível para o usuário);
• Capacidade (quantidade de informações, de usuários etc.);
• Segurança (funções existentes para proteger o sistema e os dados de
acessos não autorizados).
k) Identificação de restrições de negócios e técnicas
São restrições de natureza técnica ou de negócio impostas ao projeto.
Deve-se rever a lista de restrições identificada pelo executivo patrocinador,
parceiros técnicos e de negócios, documentada na declaração do escopo.
l) Identificação riscos de negócios e técnicos
36
Um novo e melhor sistema de informações traz benefícios que motivam o
investimento. Entretanto, também pode produzir saídas não desejadas. Sempre
que possível deve-se antecipar os riscos e ter planos de modo a mitigar seus
efeitos.
m) Priorização de requerimentos de negócios
Nem sempre será possível implementar todas as funcionalidades do novo
sistema de uma só vez. Assim, será necessário um modo de dividir o as funções
do sistema em um conjunto de versões que serão disponibilizadas
incrementalmente.
n) Definição de solução arquitetural
Deve-se pensar logo no início sobre as características técnicas que vão
influenciar na solução. Por exemplo, será utilizado sistema comercial de regras?
Dados e aplicação são centralizados em um único local ou são distribuídos?
Existe sistema legado e haverá interface com ele?
o) Seleção da arquitetura de solução
Deve-se analisar as alternativas de solução para o grupo de envolvidos,
guiando-os para uma que represente o balanceamento entre o valor para o
negócio, custo, prazo e risco.
p) Criação do diagrama de escopo
É a primeira representação visual do sistema de informações. Seu
propósito é retratar o sistema do ponto de vista dos diversos atores.
37
q) Estimativa da infra-estrutura organizacional e necessidades de
recursos
Será necessária uma análise preliminar par estimar os recursos, custos e
prazos. Neste ponto essa análise é um corte inicial, um plano de alto nível.
Para a maioria dos projetos de sistemas de informações é necessário
estabelecer um processo para gerenciar a informações sobre dados e processos
necessários, bem como modelos. Para um sistema baseado em regras de
negócios será necessário o mesmo, isto é, um processo de gerenciamento de
regras de negócios.
r) Criação da carta do projeto
A carta do projeto documenta os requerimentos de negócio de alto nível
que o sistema a ser construído deve atender. Ele especifica o escopo das
funções do sistema e inclui o cronograma e os custos do projeto.
s) Obtenção do compromisso para o projeto
Ao longo da fase de escopo, patrocinador e parceiros contribuem muito
de perto para o projeto. Ao final da fase, a carta do projeto deve ser revisada por
eles e uma vez revisada deve ser obtido o compromisso.
2.1.3.2 Planejamento
38
O plano do projeto descreve os produtos a serem entregues, as tarefas
necessárias para sua produção, os prazos em que se espera entregar esses
produtos e os recursos necessários para executar as tarefas (humanos, técnicos
e financeiros).
Existem algumas particularidades no planejamento quando se trata da
abordagem de regras de negócios:
• Separar as regras através da inclusão de atividades para descobrir,
analisar, projetar e disponibilizar regras automatizadas;
• Rastrear as regras através da inclusão de quatro novos papéis para tratar
das regras (analista de regras, projetista de regras, implementador de
regras e integrador de regras);
• Externar as regras através estabelecimento de padrões, expressando
regras em linguagem natural, nomeando-as e classificando-as;
• Externar as regras através do estabelecimento de repositório de regras;
• Posicionar as regras para mudanças através de teste e implantação de
tecnologia comercial de regras.
Produtos do planejamento do projeto:
• Política do time do projeto;
• Estrutura organizacional do time do projeto;
• Procedimentos de comunicação do time do projeto;
• Procedimentos de compartilhamento do conhecimento;
• Procedimento de gerenciamento de mudanças;
• Procedimentos de registro de questões;
• Procedimentos do comitê diretor;
39
• Diagrama de alto nível da arquitetura de solução;
• Requerimentos do repositório de regras e metadados;
• Cronograma do projeto.
2.1.3.3 Descoberta
A descoberta de regras e dados é o processo de captura detalhada da
capacidade intelectual de tomada de decisão que está por trás do modo como o
negócio precisa controlar os eventos. As regras são as decisões (que resultam
em conhecimento e ação) e os dados são as informações necessárias para
tormar essas decisões.
O propósito é iniciar a captura de regras e também solidificar os dados
por trás das regras.
Os principais passos da fase de descoberta são:
a) Identificação das fontes
Classifica as fontes de regras em três tipos básicos: pessoas,
documentos e códigos.
A pessoa deve conhecer as regras ou conhecer como pesquisar as regras
ou estar encarregado de criá-las.
O documento pode ser um procedimento manual, contrato, documentação
de sistema ou de negócio etc.
40
O código pode ser o código fonte de aplicações, de banco de dados (tais
como triggers e stored procedures), linguagem de definição de dados, linguagem
de manipulação de dados, e qualquer código fonte que contenha orientações,
cômputos, inferências ou restrições.
b) Seleção de um roteiro para descoberta de regras
É uma descrição dos passos que serão dados junto às fontes de regras
para descobri-las.
Deve-se selecionar um roteiro baseado nos tipos de fontes de regra, na
cultura da organização, incluindo as técnicas de análise e requerimentos
correntes.
Por exemplo:
Figura 2 – Exemplo de roteiro para descoberta de regras para casos de uso
Evento de negócio
Passos de caso de uso
Decisões de negócio
Regras
41
Recomendações:
Roteiro para descoberta de regras Recomendado quando
Roteiro evento - decisão A organização não utiliza casos de uso
como uma técnica de descrição e
mapeamento de processos.
Roteiro caso de uso - decisão A organização utiliza casos de uso como
técnica de descrição e mapeamento de
processos.
Roteiro decomposição de processo -
decisão
A organização utiliza a decomposição de
processo como técnica de descrição e
mapeamento de processos.
Roteiro workflow - decisão A organização cria um workflow para
entrega ou a área de negócio destino é
um processo intensivo de workflow.
Roteiro análise de dados – decisão A organização já tem um modelo de
dados para o sistema destino.
Missão - Política As fontes de regra são os executivos de
alto nível e o projeto é parte do esforço
de reengenharia do processo do negócio.
Tabela 1 – Recomendações para utilização de roteiros de descoberta de regras
42
c) Seleção ou confirmação dos padrões de regras
Determinar se serão capturadas todas as classificações de regra.
Por exemplo:
• Restrições;
• Orientações;
• Inferências;
• Cômputos;
• Habilitador de ações.
Determinar onde serão guardadas as regras durante o processo de
descoberta. Pode-se utilizar um mecanismo intermediário até que se possa
guardar num repositório de regras.
Adotar uma convenção de nomes de regras durante a fase de descoberta,
esta convenção também será utilizada na fase de análise.
Determinar quais regras expressar no modelo de dados, quais expressar
como regras e quais expressar em ambos.
Lembrar-se de expressar inicialmente as regras em linguagem natural,
isso será muito útil na hora de tratar com o pessoal de negócio.
Utilizar os modelos de regras para melhor expressá-las. Apresentamos
abaixo um modelo sugerido:
Termo - <termo> é definido como <texto>
Fato - <termo 1> é um <termo 2>
<termo 1> <verbo> <termo 2>
<termo 1> é composto de <termo 2>
43
<termo 1> é um papel exercido por <termo 2>
<termo 1> tem a propriedade de <termo 2>
Cômputo - <termo 1> é computado como <fórmula>
Restrição - <termo 1> tem que ter <pelo menos, no máximo, exatamente n de>
<termo 2>
Mandatória <termo 1> tem que ser <comparação> <termo 2>, <valor> <lista de
valores>
<termo 1> tem que estar na lista <a,b,c...>
<termo 1> não pode estar na lista <a,b,c...>
<regra> então <restrição de qualquer tipo acima>
Orientação - <termo 1> deve que ter <pelo menos, no máximo, exatamente n de>
<termo 2>
<termo 1> deve ser <comparação> <termo 2>, <valor> <lista de
valores>
<termo 1> deve estar na lista <a,b,c...>
<termo 1> não deve estar na lista <a,b,c...>
<regra> então <orientação de qualquer tipo acima>
Inferência - Se <termo 1> <operador> <termo2, valor, lista de valores> e <de
novo> então <termo 3> <operador> <termo 4>
Onde o operador pode ser:
Comparação (=, não =, =<, >=, <>)
Dentro, fora
Habilitador - Se <termo 1> <operador> <termo 2> então <ação>
de ações
Estabelecer procedimentos e responsabilidades para manutenção das
44
regras. Pessoal de negócio com a responsabilidade de avaliar mudanças, validar
novas regras e negociar conflitos.
d) Planejamento dos tempos e compromissos para a descoberta das
regras
Elabore um cronograma pelo qual sejam estabelecidos os compromissos
com as fontes de regras (com as pessoas que detêem o conhecimento sobre as
regras).
e) Descoberta das regras através do roteiro
Usando como exemplo o roteiro caso de uso – decisão:
1. Rever com o pessoal de negócios os objetivos descritos nos casos
de uso.
2. Para cada passo determinar se o sistema toma as decisões
previstas para o passo.
3. Para cada passo no qual o sistema toma decisões, pedir ao pessoal
de negócio para identificar as circunstâncias para o evento,
atividade ou respostas do sistema que não sejam aceitáveis. Essas
serão as restrições.
4. Para cada passo no qual o sistema toma decisões, perguntar ao
pessoal de negócio sobre os tipos de avisos/alertas eu o sistema
deve emitir. Esses serão as orientações.
5. Para cada passo no qual o sistema toma decisões, pedir ao pessoal
de negócio para identificar as circunstâncias que alteram o modo
como o evento ocorre. Essas serão as inferências.
45
6. Pedir ao pessoal de negócios para identificar os termos nas regras
descobertas que são valores calculados. Estes serão os cômputos.
7. Pedir ao pessoal de negócios para identificar as circunstâncias
dentro do evento de negócio que devem iniciar outro evento de
negócio. Estes serão os habilitadores de ações.
Defina um esquema de agrupamento das regras. Este esquema será um
modo juntar as regras que tenham conexões entre si. Algumas conexões podem
ser:
• Os eventos de negócios que são guiados por ela.
• As áreas de negócio da organização que dependem dela.
• Os sistemas de informações que dependem dela.
f) Autenticação das regras
Verifique a completa jurisdição de cada regra. A jurisdição pode ser
expressa como:
• Localizações geográficas onde a regra é relevante;
• Limites políticos sobre os quais a regra é relevante (departamentos,
divisões etc.);
• Tipos de atores para os quais a regra é relevante (clientes preferenciais
etc.).
Obtenha consenso dos envolvidos ou aprovação do grupo responsável
pela manutenção das regras.
g) Associação do valor das regras
46
Conecte cada regra com as políticas relevantes da organização.
Disponibilize um mecanismo no repositório das regras para associá-las às
políticas.
Conecte cada regra para outras motivações de negócios, tais como:
• Regulatórias (legais);
• Valor para o cliente
• Aumento de receita;
• Aumento de lucros;
• Minimização de riscos;
• Abertura de novas oportunidades.
h) Definição dos termos
Tenha certeza que existe uma definição de negócio para cada termo.
Evite escrever regras cujos termos não estejam bem definidos.
Faça uma lista de sinônimos. Alguns participantes podem usar diferentes
nomes para os mesmos termos, assim, deve-se manter uma lista de sinônimos,
mas com o cuidado de utilizar sempre os mesmos termos nas regras.
Se for utilizado um modelo de objetos de negócio, deve-se verificar se há
uma classe para cada termo ou uma classe na qual haverá um atributo para cada
termo.
i) Descoberta dos fatos
Os fatos conectam os termos e são tudo o que os negócios podem saber
sobre os termos. Será mais fácil identificá-los quando o modelo de dados já
estiver detalhado.
47
j) Adicionamento de cenários concretos
É importante ter certeza que as regras estão corretas para os resultados
do negócio e posteriormente que o sistema as implementou adequadamente.
2.1.3.4 Análise
O propósito da análise é refinar o conjunto de regras descobertas
transformando-as num modelo lógico de regras. Essas regras devem ser
disponibilizadas com qualidade semântica.
Para obter-se a qualidade de um conjunto lógico de regras de negócios, é
necessário aplicar critérios de avaliação sobre cada regra e também sobre a
coleção inteira.
São sete os critérios para a avaliação de cada regra conforme VON
HALLE (2001):
• Relevância/Justificada: Cada regra deve ser essencial para o escopo
alvo. A regra deve estar relacionada com uma motivação de negócio.
• Atomicidade: Cada regra deve representar um pensamento que não pode
ser decomposto e ainda deve orientar o comportamento de um ator
(humano ou eletrônico).
• Declarativa: Cada regra deve prescrever uma decisão ou cômputo ao
invés de ditar um procedimento para executar uma decisão ou cômputo.
48
• Inteligibilidade/Precisão: O pessoal de negócio deve entender as regras
como previsíveis e repetíveis no seu uso. Não deve haver incerteza,
ambigüidade ou confusão sobre regras.
• Completude: Cada regra deve possuir todas as propriedades intelectuais
necessárias para seu uso.
• Confiabilidade: Cada regra deve ser originária de uma fonte autorizada
para decidir que a regra é um desejo do negócio.
• Autenticidade: Cada representação de regra deve manter-se fiel à
intenção e expressão originais da regra.
São três os critérios para a coleção de regras conforme VON HALLE
(2001):
• Completude/Previsibilidade: Todas as regras necessárias para proteger
a integridade de um evento de negócios devem estar presentes.
• Única/Não-redundância/Mínima: Não devem existir redundâncias não
controladas de regras.
• Consistência: Num conjunto de regras, uma regra não pode contradizer a
outra.
49
2.1.4 As Contribuições de Vygotsky
Segundo VON HALLE (2001), as regras de negócios possuem três
elementos básicos, segundo VON HALLE (2001): os termos, os fatos e as regras.
Os termos conectados por verbos ou preposições formam os fatos. As regras são
declarações que aplicam lógica ou computação para informação de valor, onde
também são utilizados termos.
As idéias de Vygotsky sobre sentido e significado fundamentam essa
prática, de modo que o conhecimento desses conceitos nos ajuda a compreender,
em parte, a importância de alguns procedimentos da Abordagem de Regras de
Negócio.
Como um dos principais procedimentos da Abordagem de Regras de
Negócio é a definição dos termos, já que eles são amplamente utilizados e
formam a base da comunicação entre os envolvidos no processo, a definição dos
termos do negócio deve buscar atingir o disposto no conceito de significado, ou
seja, aquilo que resuma na palavra uma generalização e mantenha, dessa forma,
um consenso entre o pessoal do negócio e possibilite o entendimento do pessoal
de tecnologia da informação.
Por outro lado, captar os diversos sentidos entre o pessoal de negócio
para cada um dos termos identificados, conforme proposto pela Abordagem de
Regras de Negócio, permitirá que se tenha uma visão melhor do contexto de
negócio e conseqüentemente do universo de regras a serem detalhadas.
50
2.1.4.1 Subjetividade e Intersubjetividade
As funções psicológicas superiores, principal objeto do interesse de
Vygotsky, referem-se a processos voluntários, ações conscientemente
controladas, mecanismos intencionais. Essas são funções tipicamente humanas
que, no desenvolvimento do indivíduo da espécie humana, aparecem
tardiamente; são as funções que apresentam os maiores graus de autonomia em
relação aos fatores biológicos do desenvolvimento, sendo, portanto, claramente
um resultado da inserção do homem num determinado contexto sócio-histórico.
O processo de internalização das formas culturalmente dadas de
funcionamento psicológico é, para Vygotsky, um dos principais mecanismos a
serem compreendidos no estudo do ser humano. “A internalização de formas
culturais de comportamento envolve a reconstrução da atividade psicológica
tendo como base as operações com signos. Os processos psicológicos, tal como
aparecem nos animais, realmente deixam de existir; são incorporados nesse
sistema de comportamento e são culturalmente reconstituídos e desenvolvidos
para formar uma nova entidade psicológica. O uso de signos externos é também
reconstruído radicalmente. As mudanças nas operações com signos durante o
desenvolvimento são semelhantes àquelas que ocorrem na linguagem.”
“A internalização das atividades socialmente enraizadas e historicamente
desenvolvidas constitui o aspecto característico da psicologia humana; é a base
do salto qualitativo da psicologia animal para a psicologia humana.” (VYGOTSKY
apud LA TAILLE, 1992) Porém, a cultura não é pensada por Vygotsky como um
sistema estático ao qual o indivíduo se submete, mas como uma espécie de
51
“palco de negociações” em que seus membros estão em constante processo de
recriação e re-interpretação de informações, conceitos e significados. Ao tomar
posse do material cultural, o indivíduo o torna seu, passando a utilizá-lo como
instrumento de internalização, que corresponde, à própria formação da
consciência. É também um processo de constituição da subjetividade a partir de
situações de intersubjetividade. A passagem do nível interpsicológico para o nível
intrapsicológico envolve, assim, relações interpessoais densas, mediadas
simbolicamente, e não trocas mecânicas limitadas a um patamar meramente
intelectual. Envolve também a construção de sujeitos absolutamente únicos, com
trajetórias pessoais singulares e experiências particulares em sua relação com o
mundo e, fundamentalmente, com as outras pessoas. (LA TAILLE, 1992 p. 79-80)
2.1.4.2 Sentido e Significado
A questão da formação da consciência e a questão da constituição da
subjetividade a partir de situações de intersubjetividade nos remetem à questão
da mediação simbólica e, conseqüentemente, à importância da linguagem no
desenvolvimento psicológico do homem. Uma das idéias centrais, e mais
difundidas, de Vygotsky, é a idéia de que os processos mentais superiores são
processos mediados por sistemas simbólicos, sendo a linguagem o sistema
simbólico básico de todos os grupos humanos. A linguagem fornece os conceitos
e as formas de organização do real que constituem a mediação entre o sujeito e o
objeto de conhecimento.
52
A questão do significado ocupa lugar central nas análises de Vygotsky
sobre a linguagem. “O significado é componente essencial da palavra sendo, ao
mesmo tempo, um ato de pensamento, na medida em que o significado de uma
palavra já é, em si, uma generalização. Isto é, no significado da palavra é que o
pensamento e a fala se unem em pensamento verbal (...).”
“É no significado que se encontra a unidade das duas funções básicas da
linguagem: o intercâmbio social e o pensamento generalizante. São os
significados que vão propiciar a mediação simbólica entre o indivíduo e o mundo
real, constituindo-se no ‘filtro’ através do qual o indivíduo é capaz de compreender
o mundo e agir sobre ele. ‘O significado de uma palavra representa um amálgama
tão estreito do pensamento e da palavra, que fica difícil de dizer se se trata de um
fenômeno da fala ou de um fenômeno do pensamento. Uma palavra sem
significado é um som vazio; o significado, portanto, é um critério da palavra, seu
componente indispensável (...) Mas, do ponto de vista da psicologia, o significado
de cada palavra é uma generalização ou um conceito. E como as generalizações
e os conceitos são inegavelmente atos de pensamento, podemos considerar o
significado como um fenômeno do pensamento.’ (VYGOTSKY apud LA TAILLE,
1992)
Embora a questão do significado pareça pertencer exclusivamente ao
domínio do cognitivo, por referir-se ao processo de generalização e de
organização conceitual e por ser tradicionalmente abordada, dentro da psicologia,
por estudiosos dos processos cognitivos, na concepção de Vygotsky sobre o
significado da palavra encontra-se uma clara conexão entre aspectos cognitivos e
afetivos do funcionamento psicológico. “Vygotsky distingue dois componentes do
significado da palavra: o significado propriamente dito e o ‘sentido’. O significado
53
propriamente dito refere-se ao sistema de relações objetivas que se formou no
processo de desenvolvimento da palavra, consistindo num núcleo relativamente
estável de compreensão da palavra, compartilhado por todas as pessoas que a
utilizam. O sentido, por sua vez, refere-se ao significado da palavra para cada
indivíduo, composto por relações que dizem respeito ao contexto de uso da
palavra e às vivências afetivas do indivíduo.”
“A palavra carro, por exemplo, tem o significado objetivo de ‘veículo de
quatro rodas, movido à combustível, utilizado para o transporte de pessoas’. O
sentido da palavra carro, entretanto, variará conforme a pessoa que a utiliza no
contexto em que é aplicada. Para o motorista de táxi significa um instrumento de
trabalho; para o adolescente que gosta de dirigir pode significar forma de lazer;
para um pedestre que já foi atropelado o carro tem um sentido ameaçador, que
lembra uma situação desagradável, e assim por diante. O sentido da palavra liga
seu significado objetivo ao contexto de uso da língua e aos motivos afetivos e
pessoais dos seus usuários. Relaciona-se com o fato de que a experiência
individual é sempre mais complexa do que a generalização contida nos signos.”
A linguagem é, assim, sempre polissêmica, sempre requerendo
interpretação com base em fatores lingüísticos e extralingüísticos. “Para
compreender a fala de outrem não basta entender as suas palavras – temos que
compreender o seu pensamento. Mas nem mesmo isso é suficiente – também é
preciso que conheçamos a sua motivação. Nenhuma análise psicológica de um
enunciado estará completa antes de se ter atingido esse plano”. (VYGOTSKY
apud LA TAILLE, 1992) No próprio significado da palavra, portanto, tão central
para Vygotsky, encontra-se uma concretização de sua perspectiva integradora
dos aspectos cognitivos e afetivos do funcionamento psicológico humano. (LA
54
TAILLE, 1992 p. 80-82)
2.1.5 Benefícios Esperados para o sistema
Um sistema de informações construído de acordo com a metodologia de
regras de negócios, idealmente deveria ter as seguintes características:
• Ter seu desenvolvimento mais rápido do que sistemas que foram
desenvolvidos sem o uso da metodologia;
• Estar baseado em um modelo de dados estável onde os dados são
compartilhados pela aplicação e pela organização;
• Estar baseado em regras que são compartilhadas pela aplicação e pela
organização;
• Estar desenvolvido em torno de um fluxo de processo essencial (baseado
nas dependências de regras), dando liberdade de escolha de outros tipos
de fluxo de processo;
• Permitir várias arquiteturas tecnológicas e projetos para automação das
regras;
• Ter rastreabilidade desde os objetivos de negócios, passando pelos
requisitos até regras automatizadas;
• Minimizar a inclusão de regras em produtos distribuídos que não tenham a
ver com regras;
• Proporcionar economia nas manutenções em sistemas, tornando as
implementações de mudanças mais fáceis.
55
2.1.6 Benefícios para o negócio
• Mudanças não são mais necessariamente destrutivas e custosas;
• O pessoal de negócio está mais próximo das especificações do sistema;
• As regras estão documentadas e acessíveis através de repositório e não
mais escondidas em códigos-fonte. Quando as regras de negócios estão
em um repositório acessível, elas servem como um mentor para o pessoal
de operação em um ambiente de trabalho colaborativo. O pessoal de
negócio sabe onde encontrar as regras;
• Quando uma mensagem de erro corresponde a uma regra de negócio, o
pessoal de negócio é capaz de agir com pleno saber dos conhecimentos,
explicações e justificativas que estão por trás da transação.
• Os sistemas são disponibilizados mais rapidamente e a custos mais
baixos.
• Conclusões obtidas através de “data warehousing” e “data mining” são
mais significativas quando se pode associá-las com regras de negócios
ativas.
2.1.7 Benefícios para engenheiros de “software”
• A Abordagem de Regras de Negócios pode diminuir o tempo de
56
desenvolvimento porque pode haver menos a fazer. Produtos comerciais
para regras de negócios são, em geral de fácil utilização e o código da
regra pode ser re-utilizado;
• Os subprodutos da Abordagem de Regras de Negócios foram projetados
para acomodar mudanças;
• Os desenvolvedores podem incluir regras de negócios nas tecnologias
para suportar regras, sem necessariamente conhecer o processo que está
usando a regra como um todo;
• A Abordagem de Regras de Negócio estreita o espaço existente entre
requerimentos, análise e projeto;
• Se a aplicação foi gerada a partir de um mecanismo de regras, existe
menos código gerado por interação humana, e conseqüentemente menos
oportunidades de erro. Com menos necessidade de geração de código, os
desenvolvedores estão livres para se concentrar mais nos requerimentos
de negócio;
• Como as mudanças nas regras são feitas mais facilmente, não há
necessidade de “congelamento” das regras, isto é, não permitir mudanças;
• A camada de regras é uma camada natural entre a interface de usuário e a
camada de base de dados. Isso gera a oportunidade de experimentar
tecnologias de regras de negócios;
• Desenvolver um sistema baseado em regras de negócios pode ser mais
econômico do que customizar pacotes de “software” comerciais;
• A Abordagem de Regras de Negócios permite executar as regras em
diversas tecnologias, possibilitando a migração de uma tecnologia para
outra e interfaces para múltiplas tecnologias.
57
2.2 LÓGICA FUZZY
A Lógica Fuzzy foi criada em 1965 por Lofti A. Zadeh, engenheiro
eletrônico e professor da Universidade da Califórnia, Berkeley.
Com a Lógica Fuzzy, pode-se realizar “operações com palavra”, onde os
Conjuntos Fuzzy são os “valores” das palavras.
Uma linguagem é o emprego das palavras para expressar as idéias.
Um idioma é um modelo de expressão dos pensamentos, através de
palavras.
A teoria dos Conjuntos Fuzzy é uma linguagem que, por suas formas de
expressões, forma um idioma. (MACHADO 1995)
Zadeh criou uma teoria de conjuntos em que não há descontinuidades, ou
seja, não há uma distinção abrupta entre elementos pertencentes e não
pertencentes a um conjunto, são os Conjuntos Fuzzy. Começava aí a se
desenvolver a Teoria Fuzzy (Nebulosa), para tratar de variáveis "imprecisas", ou
definidas de forma "vaga".
Zadeh percebeu que a modelagem de muitas atividades relacionadas a
problemas industriais, biológicos ou químicos seria complexa demais se
implementada da forma convencional. Os sistemas Fuzzy foram utilizados, com
sucesso, em algumas aplicações que se tornaram exemplos clássicos. Destaca-
se a primeira aplicação que se tornou pública:
58
o Em 1974 o professor Mandani, do Queen Mary College, da
Universidade de Londres, implementou um controle de uma
máquina a vapor, baseado em lógica Fuzzy. Até então, não se tinha
conseguido automatizar essas máquinas com outras técnicas de
controle.
Com o tempo, outras aplicações foram surgindo. No oriente, onde a
cultura fez com que os conceitos da lógica nebulosa fossem aceitos com maior
facilidade do que no ocidente, investiu-se muito em soluções baseadas em
modelagem e controle Fuzzy. Inúmeras aplicações surgiram, principalmente no
Japão.
2.2.1 Principais Trabalhos e Aplicações da Teoria Fuzzy:
• 1965 Zadeh, L. A., "Fuzzy Sets", Information and Control, Vol. 8, pp. 338-
353.
• 1968 Zadeh, L. A., "Fuzzy Algorithms", Information and Control, Vol.12,
pp.94-102.
• 1973 Zadeh, L. A., "Outline of a New Approach to the Analysis of Complex
Systems and Decision Processes", IEEE Transactions on System, Man and
Cybernetics, Vol.3, pp.28-44.
• 1974 Mamdani usa a Teoria Fuzzy para controlar uma máquina a vapor.
59
• 1977 Ostergaard realiza o controle de um trocador de calor e um forno de
cimento.
• 1979 Kolomov cria o primeiro autômata Fuzzy finito.
• 1980 Os controladores Fuzzy passaram a ser utilizados em plantas
nucleares, refinarias, processos biológicos e químicos, trocador de calor,
máquina diesel, tratamento de água e sistema de operação automática de
trens.
• 1983 A dupla Sugeno e Takagi fica famosa ao criar uma metodologia de
derivação de regras de controle Fuzzy;
No mesmo ano, Yasunobu e Miyamoto usam modelagem Fuzzy
para controle preditivo.
• 1984 Criação da Sociedade Internacional de Sistemas Fuzzy, constituída,
principalmente, por pesquisadores dos países mais avançados
tecnologicamente (a maioria do Japão);
Sugeno e Murakami implementam o controle (fuzzy) do
estacionamento de um carro miniatura.
• 1985 Seiji Yasunobu e Soji Miyamoto, da Hitachi, apresentaram simulações
que demonstraram o sucesso do controle Fuzzy para a estrada de ferro de
Sendai;
No mesmo ano, é criado o primeiro chip Fuzzy, por Watanabe e
Togai.
• 1986 Yamakawa cria o primeiro hardware de um controlador Fuzzy.
60
• 1987 Inauguração da estrada de ferro de Sendai. Com as idéias de Seiji
Yasunobu e Soji Miyamoto, a Teoria Fuzzy foi utilizada no controle da
aceleração, frenagem e parada do trem;
• Ainda em 1987, Takeshi Yamakawa, em Tókio, demonstrou o uso de
Lógica Fuzzy (através de um conjunto de simples chips Fuzzy dedicados)
em um pêndulo invertido – um problema clássico de controle. Sobre o topo
do pêndulo, foi colocado um copo contendo água e, até mesmo, um rato
vivo e o sistema manteve estabilidade em ambos os casos.
• 1988 Criação do Laboratório Internacional de Engenharia Fuzzy (LIFE),
uma cooperativa que compreendia 48 companhias para pesquisas em
sistemas Fuzzy;
• Ainda em 1988 os bens de consumo japoneses passaram a incorporar
funções baseadas em lógica Fuzzy. Aspiradores de pó (Matsushita),
máquinas de lavar roupas (Hitashi), câmeras fotográficas e filmadoras com
auto-ajuste de foco (Canon), ar condicionado (Mitsubishi) foram dotados de
controladores Fuzzy para melhorar sua performance, seja tornando-os
mais eficientes ou mais econômicos.
• 1995 Maytag desenvolveu uma máquina "inteligente" de lavar pratos.
Dotada de um controlador Fuzzy e um módulo sensor "one-stop", que
combina um termistor (para medida da temperatura), um sensor condutivo
(para medir a quantidade de detergente na água), um sensor de turbidez
(que mede a sujeira na água de lavagem), e um sensor magnético para ler
a taxa de giro do rotor. O sistema otimiza a lavagem para qualquer carga,
61
garantindo os melhores resultados gastando o mínimo de energia,
detergente, e água.
Apesar de os estudos teóricos terem se desenvolvido na Europa e nos
Estados Unidos, as aplicações nunca tiveram lá a mesma ênfase que tiveram no
oriente, principalmente no Japão, que investiu muito no desenvolvimento de
tecnologias baseadas na Teoria Fuzzy.
2.2.2 Conceitos Básicos da Teoria Fuzzy
A Lógica Fuzzy ou Lógica Nebulosa é baseada no uso de aproximações,
ao contrário da exatidão, com que estamos naturalmente acostumados a
trabalhar. O princípio fundamental da Teoria Fuzzy, princípio da dualidade,
estabelece que dois eventos opostos podem coexistir. Isto é, um elemento pode
pertencer, em um certo grau, a um conjunto e, em um outro grau, a um outro
conjunto. Nota-se isso em vários casos na natureza e na vida cotidiana,
principalmente quando se trata de conceitos abstratos como beleza, conforto,
etc... Por exemplo, uma pessoa pode achar que está calor, enquanto outra, no
mesmo ambiente, acha que está frio.
Muitas vezes, quando se define um conjunto, encontram-se dificuldades
em classificar elementos de sua fronteira, pois esses podem seguir algumas
características do conjunto, mas não exatamente todas. Assim, um ornitorrinco é
um mamífero, mas é tratado de maneira especial, por ter bico e, principalmente,
por botar ovo, características das aves...
62
Se um veículo ultrapassa o limite de velocidade de uma rodovia, pode
receber uma multa. Se o limite é fixado, por exemplo, em 70km/h, então quem
ultrapassá-lo por apenas um quilômetro horário, 71km/h, deve ser multado?
Mesmo que haja uma margem de segurança, pela lógica aristotélica, o limite (com
ou sem margem) divide os motoristas em dois conjuntos: o dos infratores e o dos
respeitadores da lei. Mas quem ultrapassa o limite por "pouco" deve ser
considerado pertencente ao mesmo conjunto que quem, por exemplo, foi pego a
uma velocidade equivalente ao dobro do limite?
A Lógica Nebulosa permite que se resolvam alguns paradoxos
tradicionais da matemática e da lógica aristotélica. Como as variáveis podem
assumir valores contínuos, as soluções para alguns paradoxos clássicos podem
ser encontradas admitindo-se, para cada alternativa da solução, um valor
fuzzificado, ou seja, um grau de verdade, que não precisa, necessariamente, ser
zero ou um.
O grau de pertinência dos elementos de um conjunto é especificado por
um número: '1' para os estritamente membros, '0' para os não–membros e valores
do intervalo ]0,1[ para representar a transição entre esses extremos. A chamada
Fuzzyficação consiste na atribuição de um grau de pertinência (do intervalo [0,1])
a uma variável, dentre um conjunto de elementos classificadores. Com isso
classifica-se a variável com um termo lingüístico (um adjetivo) e cria-se uma
semântica a partir de elementos matemáticos. A classificação da variável é feita
por uma função de pertinência.
Os adjetivos podem ser modificados por elementos lingüísticos chamados
"limitadores" que são equivalentes a advérbios. Os termos "um pouco", "quase",
"perto de", "aproximadamente", "razoavelmente", "ligeiramente", "muito",
63
"extremamente", dentre outros, podem ser usados para definir operações entre as
variáveis lingüísticas. Estas operações têm definições precisas: "muito", por
exemplo, pode ser definido como elevar o valor da variável ao quadrado, dando
ênfase às variáveis com valores próximos a 1.
Na modelagem de problemas multivariáveis, o conjunto de regras Fuzzy
pode ter vários antecedentes que são combinados usando operadores Fuzzy,
como AND e OR. Com esses operadores, pode-se criar uma estrutura como:
IF ‘x’ is ‘a’ AND ‘u’ is ‘b’ OR ‘u’ is ‘c’ THEN ‘y’ is ‘z’
Para definir o resultado de uma regra, um dos métodos mais comuns é o
chamado método de inferência "max-min". A saída é dada pelo máximo entre as
saídas das regras, que são obtidas pelos mínimos dos valores de suas variáveis
lingüísticas. A desfuzzificação pode ser feita por vários métodos. O mais comum é
chamado desfuzzificação pelo centróide: o "centro de massa" do resultado, obtido
pelo método "max-min", fornece o valor da saída. Esse método favorece a regra
com a saída de maior área.
2.2.3 Sobre a Lógica Fuzzy
2.2.3.1 Conjunto Fuzzy
64
Um Conjunto Fuzzy A é caracterizado pelo par (X, )(XAµ ), onde ‘X’é a
variável do universo em estudo (podendo ser contínua ou discreta) e, )(XAµ é
uma função, cuja imagem pertence ao intervalo [0,1], onde ‘1‘ representa o
conceito de pertinência total e ‘0’ o de não pertinência.
Para o caso discreto, um conjunto fuzzy ‘A’ poderia ser:
A= 0 / -3 + 0,25 / -2 + 0,50 / -1 + 1 / 0 + 0,85 / 1 + 0,50 / 2 + 0 / 3
O qual é lido da seguinte forma: ‘ a variável X mede –3 com grau de
pertinência zero’, -2 com pertinência 0,25, -1 com pertinência 0,50, 0 com
pertinência 1, 1 com pertinência 0,85, 2 com pertinência 0,50 e 3 com pertinência
0. As barras utilizadas só servem para separar os valores da variável X de seus
respectivos graus de pertinência; os sinais ‘+ ‘ não indicam soma e sim união.
Para o caso contínuo, um conjunto fuzzy ‘A’ para expressar ‘ALTO’
poderia ser:
0=Xµ para X 70,1≤
2aaX
X
−=µ para 70,1 ≤ X 85,1≤ sendo ‘a‘ constante e ‘a‘ | µx ������
aaX
X
−=µ para 85,1≤ ≤ X 00,2≤ sendo ‘a‘ constante e ‘a‘ | µx ������
65
2.2.3.2 Interseção de Conjuntos Fuzzy
A interseção de dois conjuntos fuzzy A(X) e B(X), é dada por:
A(X) ∩ B(X) = min(µA(X), µB(X))
Onde: µA, µB são as respectivas funções de pertinência dos conjuntos
fuzzy A e B.
Para exemplificar, sejam os seguintes conjuntos fuzzy :
A (X) = 0.4 / -7 + 0.8/-6 + 0.6 / -5
B (X) = 0.5 / -7 + 0.5/-6 + 0.4 / -5
O conjunto fuzzy resultante, é:
C (X) = A(X) ∩ B(X) = 0.4 / -7 + 0.5 / -6 + 0.4 / -5
2.2.3.3 União de Conjuntos Fuzzy
A união de dois conjuntos fuzzy A(X) e B(X), é dada por:
A (X) ∪ B(X) = max (µA (X) , µB (X))
Onde: µA e µB são as respectivas funções de pertinência dos
conjuntos fuzzy A e B.
Para exemplificar, sejam os conjuntos fuzzy :
A (X) = 0.8 /1 + 0.1/2 + 0.5 / 5
B (X) = 0.7 / 1 + 0.5 / 2 + 0.7 / 5
66
O conjunto fuzzy resultante é :
C(X) = A (X) ∪ B(X) = 0.8 / 1 + 0.5 / 2 + 0.7 / 5
2.2.3.4 Complemento de um Conjunto Fuzzy
O complemento do um conjunto fuzzy A(X), é dado por:
A(X)=1 - µ A ( X )
onde: µ A é a função de pertinência do conjunto fuzzy A.
Para exemplificar, seja o conjunto fuzzy dado por:
A (X) = 1/ 5 + 0.8 / 4 + 0.6 / 3, seu complemento é :
A (X) = 0 / 5 + 0.2 / 4 + 0.4 / 3
2.2.3.5 Concentração de um Conjunto Fuzzy
A concentração de um conjunto fuzzy A(X) é um conjunto fuzzy dado por:
2)())(( XXAconc Aµ=
A concentração de um conjunto fuzzy, é lingüisticamente equivalente ao
termo MUITO. A concentração diminui a nebulosidade.
67
2.2.3.6 Dilatação de um Conjunto Fuzzy
A dilatação de um conjunto fuzzy é um conjunto fuzzy dado por:
dil A X XA( ( )) ( )= µ
A dilatação de um conjunto fuzzy, é lingüisticamente equivalente ao
termo MAIS OU MENOS. A dilatação, aumenta a nebulosidade.
68
3 METODOLOGIA
3.1 TIPO DE PESQUISA
Para obter-se os resultados esperados pela aplicação da abordagem de
regras de negócios é fundamental que se tenha regras com qualidade, isto é, que
atendam aos critérios apresentados anteriormente.
Para que se verifique efetivamente se as regras atendem aos critérios de
qualidade é necessário submeter essas regras à análise de especialistas, que
devem conhecer os critérios de qualidade e assim, avaliar as regras. Mas essa
tarefa, eventualmente, pode requerer um grande esforço por parte dos
especialistas, já que os negócios sustentados pelos sistemas de informações, em
geral, possuem grande número de regras.
Por outro lado, é necessário identificar o grau de criticidade do sistema
para que se estabeleçam os patamares de qualidade das regras que deverão ser
atingidos. Identificar esses patamares de qualidade é importante para que não se
desperdice esforço, mas se garanta a qualidade necessária.
Outro problema é que os critérios de avaliação da qualidade são
subjetivos e conseqüentemente, incorporam um certo grau de incerteza.
Todo esse contexto leva a pensar em como realizar uma avaliação da
69
qualidade de regras de negócio, de modo que se obtenha resultados mais
precisos e com maior agilidade, a partir da opinião de especialistas.
De acordo com YIN (2001), em geral, os estudos de caso representam a
estratégia preferida quando se coloca questões do tipo “como” e “por que”,
quando o pesquisador tem pouco controle sobre os eventos e quando o foco se
encontra em fenômenos atuais inseridos em algum contexto da vida real.
Outro aspecto abordado por YIN (2001) para a utilização do estudo de
caso como estratégia de pesquisa é o fato da pesquisa focalizar acontecimentos
contemporâneos em detrimento dos históricos.
Assim, esta pesquisa considerou o estudo de caso como a estratégia
mais adequada, dado que seu objeto trata de como viabilizar um mecanismo de
avaliação de regras de negócios ágil e preciso e não há foco em acontecimentos
históricos.
Outrossim, considerando que não foram identificadas empresas no Brasil
que utilizassem a Abordagem de Regras de Negócio, face ao seu caráter
inovador, houve a necessidade de introduzir essa metodologia em equipes de
desenvolvimento de sistemas, reforçando desta forma, a escolha pelo estudo de
caso, já que se não fosse assim, não haveria população a ser estudada.
De acordo com COOPER (2003), os estudos de caso colocam mais
ênfase em uma análise contextual completa de poucos fatos ou condições e suas
inter-relações. Proposições científicas importantes têm a forma de proposição
universal e uma proposição universal pode ser falseada por um único contra-
argumento. Assim, um único estudo de caso bem planejado pode representar um
desafio importante para uma teoria e simultaneamente ser a fonte de novas
hipóteses e constructos.
70
YIN (2001) destaca seis fontes de informação principais para um estudo
de caso: documentos, registros em arquivo, entrevistas, observação direta,
observação participante e artefatos físicos. Nenhuma dessas fontes possui
vantagem indiscutível sobre as outras e são altamente complementares.
Pode-se observar na tabela abaixo, os pontos fortes e fracos de cada
uma dessas fontes.
71
FONTE DE EVIDÊNCIAS PONTOS FORTES PONTOS FRACOS Documentação �� Estável – pode ser
revisitada inúmeras vezes �� Discreta – náo foi criada
como resultado do estudo de caso
�� Exata – contém nomes, referências e detalhes exatos de um evento
�� Ampla cobertura – longo espaço de tempo, muitos eventos e muitos ambientes distintos
�� Capacidade de recuperação – pode ser baixa
�� Seletividade tendenciosa, se a coleta não estiver completa
�� Relato de visões tendenciosas – reflete as idéias preconcebidas (desconhecidas) do autor
�� Acesso – pode ser deliberadamente negado
Registros em arquivos �� [Os mesmos mencionados para documentação]
�� Precisos e quantitativos
�� [Os mesmos mencionados para documentação]
�� Acessibilidade aos locais graças a razões particulares
Entrevistas �� Direcionadas – enfocam diretamente o tópico do estudo de caso
�� Perceptivas – fornecem inferências causais percebidas
�� Visão tendenciosa devido a questões mal-elaboradas
�� Respostas tendenciosas �� Ocorrem imprecisões
devido à memória fraca do entrevistado
�� Reflexibilidade – o entrevistado dá ao entrevistador o que ele quer ouvir
Observações diretas �� Realidade – tratam de acontecimentos em tempo real
�� Contextuais – tratam do contexto do evento
�� Consomem muito tempo �� Seletividade – salvo ampla
cobertura �� Reflexibilidade – o
acontecimento pode ocorrer de forma diferenciada porque está sendo observado
�� Custo – horas necessárias pelos observadores humanos
Observação participante �� [Os mesmos mencionados para observação direta]
�� Perceptiva em relação a comportamentos e razões interpessoais
�� [Os mesmos mencionados para observação direta]
�� Visão tendenciosa devido à manipulação dos eventos por parte do pesquisador
Artefatos físicos �� Capacidade de percepção em relação a aspectos culturais
�� Capacidade de percepção em relação a operações técnicas
�� Seletividade �� Disponibilidade
Tabela 2 – Seis fontes de evidências: pontos fortes e pontos fracos. (YIN, 2001)
72
3.2 MÉTODO
A pesquisa é de natureza aplicada, isto é, está dirigida à solução de um
problema específico com aplicação prática.
Foram selecionados projetos de desenvolvimento de sistemas nas
organizações para aplicação da Abordagem de Regras de Negócios. Foram
estabelecidos acordos com os gestores de negócio e com os desenvolvedores, de
modo a viabilizar a aplicação da metodologia, já que ela não faz parte da
metodologia adotada na organização.
Foram realizados treinamentos com as equipes de desenvolvimento para
que eles conhecessem a abordagem de regras de negócios e assim pudessem
utilizá-la.
Inicialmente, foram realizados os passos para a definição do escopo do
sistema. Estes passos são comuns à maioria das metodologias e de modo geral
objetivam identificar os requisitos, restrições, limites, etc.
Em seguida foram realizados os passos para a descoberta de regras e
dados. Esses passos incluem principalmente atividades para identificar decisões,
fontes de regras, padrões de regras, caminhos para descobri-las, compromissos,
definição de termos, fatos, etc.
Concluídos os passos do escopo, foram realizados os passos da análise.
A análise inclui três conjuntos de passos, um para analisar as regras, um para
analisar os dados e outro para analisar o processo. Os passos da análise tiveram
por objetivo agregar qualidade às regras.
Após a análise, as regras identificadas foram submetidas aos
73
especialistas para opinarem quanto à qualidade. Eles foram treinados para que
fossem capazes de avaliar as regras segundo os critérios de qualidade.
Suas opiniões quanto a cada regra e a cada critério foram registradas e
consolidadas em planilha eletrônica. A planilha gerou automaticamente o
conjunto fuzzy correspondente às opiniões dos especialistas, que foi comparado
ao filtro adotado para cada critério. Quando a moda e a amplitude do conjunto
fuzzy obtido atendiam ao estabelecido no filtro, a regra era considerada com
qualidade.
Os resultados obtidos desta avaliação permitiram aferir se a Abordagem
de Regras de Negócios foi devidamente aplicada, bem como possibilitou a revisão
e melhoria das regras identificadas no processo.
Também foram aplicados os questionários ANEXOS B e C para se
alcançar os outros objetivos perseguidos pelo estudo. Assim, pôde-se avaliar o
grau de dificuldade para se entender e utilizar a Abordagem de Regras de
Negócios, bem como saber se houve, entre os especialistas, expectativa quanto
benefícios propagados, mais especificamente no que se refere à redução de
manutenções e custos.
O estudo de caso é a estratégia escolhida ao se examinarem
acontecimentos contemporâneos, mas quando não se podem manipular
comportamentos relevantes. O estudo de caso conta com muitas das técnicas
utilizadas pelas pesquisas históricas, mas acrescenta duas fontes de evidências
que usualmente não são incluídas no repertório de um historiador: observação
direta e série sistemática de entrevistas. Embora os estudos de casos e as
pesquisas históricas possam se sobrepor, o poder diferenciador do estudo é a sua
capacidade de lidar com uma ampla variedade de evidências – documentos,
74
artefatos, entrevistas e observações – além do que pode estar disponível no
estudo histórico convencional. Além disso, em algumas situações, como na
observação participante, pode ocorrer manipulação informal. (YIN, 2001)
Assim, foram utilizados os questionários: ANEXO B – QUESTIONÁRIO
PARA AVALIAÇÃO DO USO DO MECANISMO DE AVALIAÇÃO DA QUALIDADE
DAS REGRAS DE NEGÓCIO e ANEXO C – QUESTIONÁRIO PARA AVALIAÇÃO
DA ABORDAGEM DE REGRAS DE NEGÓCIO, a fim de obter a opinião dos
envolvidos na pesquisa quanto ao uso do mecanismo de avaliação da qualidade
das regras de negócios e também quanto à utilização da abordagem de regras de
negócios e ainda quanto aos benefícios, vantagens e dificuldades identificados na
sua aplicação.
As respostas dos questionários foram interpretadas e comparadas umas
com as outras de modo a verificar se existiam respostas semelhantes, isto é, que
identificassem o mesmo problema, dificuldade ou conclusão.
75
3.3 PROCEDIMENTOS PARA COLETA DE DADOS
Foram coletadas as opiniões dos especialistas quanto à qualidade das
regras de negócios através do questionário ANEXO A - QUESTIONÁRIO PARA
AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIOS, com perguntas
relativas a cada um dos dez critérios de qualidade. Cada pergunta teve como
resposta uma escala de 0 a 12, onde o zero corresponde a “muito baixo(a)”, dois
corresponde a “baixo(a)”, quatro corresponde a “razoável”, seis corresponde a
“médio(a)”, oito corresponde a “considerável”, dez corresponde a “alto(a)” e doze
corresponde a “muito alto(a)”.
Cada sistema de informações utilizado na pesquisa teve suas regras de
negócio avaliadas segundo o ANEXO A.
Os especialistas envolvidos também responderam aos questionários
constantes nos ANEXOS B e C.
Considerando os objetivos do estudo, a amostra foi intencional, isto é, o
questionário foi direcionado aos especialistas responsáveis pela qualidade das
regras de negócios. Estes especialistas são técnicos ou gerentes organizações
que já participaram de vários projetos de desenvolvimento de sistemas, ou seja,
têm experiência comprovada.
76
3.4 TRATAMENTO DOS DADOS
3.4.1 Tratamento dos dados para verificação da qualidade individual de
cada regras de negócio
Basicamente foram gerados conjuntos fuzzy que representam as
respostas dos especialistas. Cada conjunto fuzzy calculado foi comparado com
um outro conjunto fuzzy definido como um filtro, isto é, um número que se
superado atestava a qualidade da regra de negócio.
Os especialistas, após terem sido treinados sobre a qualidade das regras
de negócio, foram instados a definir o filtro que foi utilizado na avaliação das
regras. O filtro é um conjunto fuzzy triangular, portanto, necessita de uma moda,
que é o valor mais freqüente de uma distribuição (FONSECA, 1982), isto é, ao se
calcular a opção de maior freqüência, o valor resultante tinha que ser maior ou
igual à moda definida para o filtro, condição para que a regra fosse considerada
com qualidade. Também foi necessário que os especialistas definissem a
amplitude total do filtro. A amplitude total é a diferença entre o maior e o menor
valores observados (FONSECA, 1982). Assim, quando as opiniões dos
especialistas geravam um conjunto fuzzy cuja amplitude superava a amplitude
máxima definida no filtro, a regra de negócio era considerada sem qualidade.
77
Resumidamente, para superar o filtro, o número fuzzy calculado deve ter
sua moda maior ou igual à moda do filtro e sua amplitude total menor ou igual à
amplitude total do filtro.
A planilha eletrônica a foi desenvolvida e utilizada nesta dissertação
realiza automaticamente a seguinte seqüência de operações:
• Consolida as respostas dos especialistas;
o Faz o somatório das respostas dos especialistas para cada critério
para cada regra (p.ex.: 3 especialistas escolheram como alta a
qualidade da regra número 1 para o critério relevância).
• Calcula a freqüência das respostas;
o Divide a quantidade de especialistas que deram a mesma resposta
pelo número de especialistas (p. ex.: 3 respostas iguais a “Alta”, total
de especialistas igual 8 então a freqüência igual a 0,375).
• Normaliza estes dados;
o Divide todas as freqüências pela maior delas, fazendo com que a
maior freqüência corresponda a 1 (um) e as demais variem até 0
(zero).
• Calcula o conjunto Fuzzy representativo das respostas dos especialistas;
o A partir das freqüências normalizadas obtém-se o valor
correspondente à moda e a amplitude, desta forma pode-se calcular
o conjunto Fuzzy
• Verifica a semelhança do conjunto Fuzzy calculado com as respostas dos
especialistas.
o A semelhança entre dois conjuntos Fuzzy A e B é dada por
(MACHADO, 1995):
78
S A(X), B(X) = |A(X) ∩ B(X)| |A(X) ∪ B(X)|
o O objetivo da verificação da semelhança é saber se o conjunto fuzzy
calculado não diverge substancialmente do conjunto fuzzy original,
aquele obtido diretamente da opinião dos especialistas. Quanto
mais próxima de 1 for a relação acima, mais semelhantes serão os
conjuntos.
o A partir de uma avaliação dos especialistas o valor adotado como
mínimo para a semelhança foi 0,6 (zero vírgula seis), considerando
que sessenta por cento de coincidência de áreas seriam suficientes
para refletir as opiniões originais.
o Caso o valor para a semelhança obtido seja menor que 0,6,
considera-se que não é possível avaliar, já que o conjunto Fuzzy
calculado não representa as opiniões dos especialistas, desta forma
assume-se na planilha que a regra não tem qualidade a fim de que
seja feita uma revisão das opiniões.
• Verifica se a moda do conjunto Fuzzy calculado é maior ou igual à moda do
filtro;
• Verifica se a amplitude do conjunto Fuzzy calculado é menor ou igual à
amplitude do filtro;
• Caso satisfaça as duas condições (moda e amplitude) a regra é
considerada “com qualidade” para o critério avaliado.
79
3.4.2 Tratamento dos dados para verificar a efetividade do mecanismo de
avaliação da qualidade de regras de negócios e da Abordagem de
Regras de Negócios
As respostas aos questionários ANEXOS B e C e as anotações das
entrevistas foram analisadas e alocadas em categorias de modo a agrupar
informações afins que pudessem apontar para conclusões.
Houve que se ter aqui muito cuidado para não influenciar os
respondentes, nem interpretar as respostas de modo casuístico, a fim de que, as
conclusões decorrentes das evidências pudessem ser independentes das
expectativas do pesquisador.
80
3.5 LIMITAÇÕES DO MÉTODO
Considerando que o estudo foi realizado em projetos em apenas uma
empresa, os resultados a serem alcançados relativamente à verificação da
efetividade do processo de avaliação da qualidade de regras de negócios não
poderão ser generalizados para qualquer caso, devendo-se aplicar o processo
posteriormente em outros projetos para sucessivos refinamentos e ajustes
necessários.
O treinamento dos especialistas que opinaram quanto à qualidade das
regras de negócio do projeto, baseados nos critérios de qualidade, embora tenha
sido intenso e detalhado, ainda não garante um amplo conhecimento e
experiência para os especialistas, já que foi o primeiro contato deles com a
Abordagem de Regras de Negócios.
O mecanismo de avaliação da qualidade das regras de negócio foi
construído sobre o aplicativo Excel. Não foi encontrada entre as funções
disponíveis pelo Excel, alguma que fornecesse o centróide de figuras
geométricas. Assim, foram utilizados os critérios da moda e amplitude, conforme
já exposto.
Esta condição, embora limitadora, mostrou-se eficaz na maioria dos
casos. Contudo, nos casos em que as opiniões dos especialistas se
concentraram em torno do mesmo valor definido como a moda do filtro, os
conjuntos fuzzy correspondentes a essas opiniões e ao filtro não são
semelhantes, considerando o valor atribuído para semelhança (igual a 0,6).
Dessa forma, o mecanismo de avaliação da qualidade considera a regra como
81
não tendo qualidade, fato que não corresponde à realidade. Essas situações
foram raras e foram comunicadas aos especialistas, de modo que ficassem
cientes que nesses casos não seria necessário nenhuma adequação ou ajuste da
regra.
82
4 ANÁLISE DAS EVIDÊNCIAS
Segundo YIN (2001) a análise das evidências consistem em examinar,
categorizar, classificar em tabelas ou, do contrário, re-combinar as evidências
tendo em vista proposições iniciais de um estudo.
Essa análise deve ser feita definindo-se a estratégia e a técnica que serão
utilizadas.
São duas essas estratégias: Baseadas em proposições teóricas e de
desenvolvimento de uma descrição do caso. Essas estratégias podem ser
combinadas com quatro técnicas, que são: Adequação ao padrão, construção da
explanação, análise de séries temporais e modelos lógicos de programas.
Assim, considerando que:
��Nesta dissertação tomou-se por base proposições teóricas relativas
aos benefícios e vantagens da Abordagem de Regras de Negócios e
da lógica Fuzzy e;
��A Abordagem de Regras de Negócios e o mecanismo de avaliação da
qualidade com utilização da lógica Fuzzy foram aplicados em equipes
de desenvolvimento de sistemas, obtendo-se informações de caráter
empírico.
Nossa opção foi de utilizar a estratégia baseada em proposições teóricas
com utilização da técnica de adequação ao padrão.
As proposições relativas à utilização da lógica Fuzzy, de acordo com
MACHADO (1995), que foram aplicadas no processo de avaliação da qualidade
83
de regras de negócios, são as seguintes:
��Boa parte dos nossos problemas resulta das dificuldades que se tem
em expressar com a precisão desejada as idéias sobre pensamento,
sensações ou percepções do mundo físico que nos rodeia.
��Uma teoria que permite dar forma matemática às expressões próprias
da linguagem natural, sem diminuir a potência expressiva das
mesmas, é a Lógica Fuzzy.
��Com a Lógica Fuzzy, pode-se realizar “operações com palavras”, onde
os Conjuntos Fuzzy são os “valores” das palavras.
As proposições teóricas básicas, consideradas nesta dissertação,
relativas à Abordagem de Regras de Negócios, de acordo com VON HALLE
(2001), são as seguintes:
• Proporcionar economia nas manutenções em sistemas, tornando as
implementações de mudanças mais fáceis.
• Mudanças não são mais necessariamente destrutivas e custosas;
• O pessoal de negócio está mais próximo das especificações do sistema;
• A Abordagem de Regras de Negócio estreita o espaço existente entre
requerimentos, análise e projeto;
• Como as mudanças nas regras são feitas mais facilmente, não há
necessidade de “congelamento” das regras, isto é, não permitir mudanças;
Assim, os questionários foram confeccionados e as entrevistas
conduzidas de modo a viabilizar a comparação entre os padrões acima e os
dados empíricos.
Segundo STRAUSS (1987), codificar é a operação mais difícil para o
pesquisador inexperiente e também para o experiente. As operações analíticas
84
incluem inspeções palavra-por-palavra, geração de questões teóricas e possíveis
respostas para elas, o uso de simulações internas e comparações externas e a
exploração de similaridades e diferenças.
Assim, o esquema abaixo, apresenta o processo de análise de evidências
realizado neste estudo de caso.
85
ESQUEMA DA ANÁLISE DAS EVIDÊNCIAS OBTIDAS
Figura 3 – Esquema de Análise das Evidências Obtidas
ORGANIZAÇÃO DO CORPO DA ANÁLISE
LEITURA E SELEÇÃO DO MATERIAL
O material é constituído basicamente pelas respostas das questões submetidas aos especialistas.
ANÁLISE DO MATERIAL
INTERPRETAÇÃO DO MATERIAL DESCRITIVO
ORGANIZAÇÃO DE UM TEXTO DESCRITIVO
Categorização das unidades de significado
IDENTIFICAÇÃO DAS UNIDADES DE SIGNIFICADO E CODIFICAÇÃO
São consideradas todas as expressões ou frases que têm em seu conteúdo um significado avaliativo do mecanismo de avaliação da qualidade e da efetividade da Abordagem de Regras de Negócios.
Pela reunião das expressões e frases de conteúdo semelhante são organizadas categorias.
Reunindo-se as unidades de significado de cada categoria e estabelecendo-se as relações lógicas correspondentes, organizam-se textos descritivos da realidade estudada.
Principalmente na forma de texto, são expressas as compreensões e conhecimentos construídos a partir da percepção e sentimentos dos especialistas que participaram do estudo de caso
86
4.1 ANÁLISE DAS EVIDÊNCIAS RELATIVAS AO MECANISMO DE
AVALIAÇÃO DAS REGRAS DE NEGÓCIO
A partir da consolidação das respostas dos especialistas para cada regra
de negócio de cada sistema (ANEXO A), a planilha eletrônica calculou os
resultados, informando se as regras tinham ou não qualidade quanto ao critério
que estava sendo analisado.
Como se pode observar na Tabela 03, no sistema SIEXT foram
identificadas diversas regras com problemas quanto à qualidade. O mecanismo
de avaliação de regras de negócio calcula, tomando como base as opiniões dos
especialistas, o conjunto fuzzy correspondente, na forma de um triângulo.
Verifica-se, inicialmente, se esse conjunto fuzzy, que foi calculado, é semelhante
ao polígono formado diretamente pelos valores das opiniões dos especialistas. O
conjunto fuzzy calculado é então submetido aos testes de amplitude e moda em
relação ao filtro anteriormente definido, resultando desta forma uma regra com ou
sem qualidade para determinado critério.
87
Tabela 3 – Resultado da avaliação da qualidade das regras de negócio do
sistema SIEXT
PLANILHA DE REGRAS DE NEGÓCIOS
SISTEMA:FOCO NA CARGA DE DADOS DOS NEGÓCIOS FGTS E PIS
ÍNDICE
CÓDIGODA
REGRATIPO AUTOR
AVALIAÇÃORELEVÂNCIA
AVALIAÇÃOATOMICIDADE
AVALIAÇÃODECLARATIVIDADE
AVALIAÇÃOINTELIGIBILIDADE
AVALIAÇÃOCOMPLETUDE
AVALIAÇÃOCONFIABILIDADE
1 RN1 Inferência GEISO OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK OK
2 RN2 Inferência GEISO OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK OK
3 RN3 Inferência GEISO OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK OK OK OK
4 RN4 Inferência GEISO OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK OK
5 RN5 Inferência GEISO OK OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK OK OK
6 RN6 Cômputo GEISO OK OK OK OK OK OK
7 RN7 Inferência GEISO ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK OK OK OK OK
8 RN8 Inferência GEISO OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK OK
9 RN9 Inferência GEISO OK OK OK OK OK OK
10 RN10 Inferência GEISO OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK OK OK OK
11 RN11 Cômputo GEISO ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK OK
12 RN12 Cômputo GEISO ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK
13 RN13 Cômputo REDEA(Becker)
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
14 RN14 Inferência REDEA(Becker)
ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
OK ATENÇÃO -REGRA SEMQUALIDADE
15 RN15 Inferência GEISO OK OK OK OK OK OK
DESCRIÇÃO DA REGRA
Se NIS conta FGTS existe e está ativo noSIISO e NIS conta FGTS existe no SIEXTe nome fonético FGTS = nome fonéticoSIISO então conta FGTS = BATIDA ecódigo de batimento FGTS = 6
Se NIS conta FGTS existe e está ativo noSIISO e NIS conta FGTS existe no SIEXTe nome fonético FGTS <> nome fonéticoSIISO então conta FGTS = REJEITADA ecódigo de batimento FGTS = 5
Se NIS conta FGTS existe e está ativo noSIISO e NIS conta FGTS não existe noSIEXT e nome fonético FGTS = nomefonético SIISO então conta FGTS =REJEITADA e código de batimento FGTS= 3
Se NIS conta FGTS existe e está ativo noSIISO e NIS conta FGTS não existe noSIEXT e nome fonético FGTS <> nomefonético SIISO então conta FGTS =REJEITADA e código de batimento FGTS= 2
Se NIS conta FGTS não existe ou estáinativo no SIISO então conta FGTS =REJEITADA e código de batimento FGTS= 7
Se conta FGTS = BATIDA e cidadão temcartão do cidadão ativo então código debatimento FGTS = 4
Se NIS conta PIS existe e está ativo noSIISO e NIS conta PIS existe no SIEXTentão conta PIS = BATIDA e código debatimento PIS = 4
Se NIS conta PIS existe e está ativo noSIISO e NIS conta PIS não existe noSIEXT então conta PIS = REJEITADA ecódigo de batimento PIS = 2
Se NIS conta PIS não existe ou está inativono SIISO então conta PIS = REJEITADA ecódigo de batimento PIS = 7
Se Administrador da conta PIS <> Caixa eBanco do Brasil então conta PIS =REJEITADA e código de batimento PIS = 5
Se sistema FGTS = SFG então númeromáximo de lançamentos por conta = 3
Se sistema FGTS = FGI então númeromáximo de lançamentos por conta = 3
Se sistema FGTS = PEF então númeromáximo de lançamentos por conta = 100
Se código da empresa da conta FGTS nãoexiste no SIEXT então carga conta FGTS =REJEITADA e código de carga FGTS = 52
Se saldo atual conta FGTS negativo entãocarga conta FGTS = REJEITADA e códigode carga FGTS = 39
SIEXT - SISTEMA DO EXTRATO SOCIAL
88
A Figura 4 apresenta o caso da regra 1 do sistema SIEXT onde a regra é
considerada sem qualidade quanto ao critério da atomicidade, visto que o
triângulo correspondente ao conjunto fuzzy calculado não é semelhante ao
polígono formado diretamente a partir dos valores das opiniões dos especialistas.
Figura 4 – Gráfico da qualidade – Critério da atomicidade para a regra número 1
do sistema SIEXT
Atomicidade
0,0000
0,2000
0,4000
0,6000
0,8000
1,0000
0 2 4 6 8 10 12
FPOEN Conjunto Nebuloso Filtro
89
A partir da aplicação da Abordagem de Regras de Negócio, as equipes
envolvidas na pesquisa puderam identificar as regras, conforme disposto na
Tabela 4, por exemplo. Podemos observar agora, lendo cada regra, a
importância da metodologia no que se refere à identificação e definição dos
termos. Especialmente para o pessoal de TI, só pela clara definição do termo
pode-se evitar interpretações equivocadas da regra, já que essa definição foi
obtida através de consenso entre o pessoal de negócio. As planilhas de termos
dos anexos D, E e F apresentam a definição dos termos identificados para os
sistemas SIEXT, SIFSW e SIMDP, respectivamente.
Tabela 4 – Resultado da avaliação da qualidade das regras de negócio do
sistema SIFSW
CômputoPLANILHA DE REGRAS DE NEGÓCIOS Disparador de Ações
InferênciaSISTEMA: Orientação
FOCO EM CADASTRAMENTO DE ORDEM DE PRODUÇÃO Restrição Mandatória
ÍNDICE CÓDIGO DA REGRA
TIPO AUTORAVALIAÇÃO RELEVÂNCIA
AVALIAÇÃO ATOMICIDADE
AVALIAÇÃO DECLARATIVIDADE
AVALIAÇÃO INTELIGIBILIDADE
AVALIAÇÃO COMPLETUDE
AVALIAÇÃO CONFIABILIDADE
1 RN1 Orientação Gestor da Informação
OK OK OK OK OK OK
2 RN2 Restrição Mandatória
Gestor da Informação
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK OK OK
3 RN3 Restrição Mandatória
Gestor da Informação
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK
4 RN4 Restrição Mandatória
Gestor da Informação
OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
5 RN5 Orientação Gestor da Informação
OK OK OK OK OK OK
6 RN6 Disparador de Ações
Gestor da Informação
OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
7 RN7 Disparador de Ações
Contrato de FSW OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
8 RN8 Cômputo Contrato de FSW OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK
9 RN9 Cômputo Contrato de FSW OK OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK
10 RN10 Cômputo Contrato de FSW OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
11 RN11 Cômputo Contrato de FSW OK OK OK OK OK OK
12 RN12 Disparador de Ações
Contrato de FSW OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
13 RN13 Cômputo Contrato de FSW ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK OK
14 RN14 Disparador de Ações
Gestor da Informação
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
DESCRIÇÃO DA REGRA
Contratada tem que ter contrato vigente
Projeto tem que estar ativo
Projeto tem que ter documento padrão no SIMDP
Um item de categoria de serviço tem que ter regra de faturamento vigente
Um tipo de multa deve ter regra de multa vigente
Se a quantidade prevista = zero então rejeitar.
Se tipo de regra de faturamento = pontos de função então calcular Esforço e valor para gerencial e operacional em relaçao ao item de categoria de serviço
Esforço gerencial é computado como quantidade prevista * fator de conversão gerencial.
Valor gerencial é computado como esforço gerencial * valor homem/hora gerencial.
Esforço operacional é computado como quantidade prevista * fator de conversão operacional.
Valor operacional é computado como esforço operacional * valor homem/hora operacional
Se tipo de regra de faturamento = homem hora então calcular valor operacional em relaçao ao item de categoria de serviço
Valor operacional é computado como quantidade prevista * valor homem/hora operacional
Se data término previsto < data corrente então rejeitar
SIFSW - SISTEMA DE CONTROLE DE FÁBRICA DE SOFTWARE
90
A Figura 5 apresenta, como exemplo, o gráfico resultante do processo
realizado pelo mecanismo de avaliação da qualidade das regras de negócio, para
a regra 1 do sistema SIFSW para o critério da atomicidade. Pode-se observar,
inclusive visualmente, que a regra foi considerada com qualidade, já que: a) A
moda do conjunto fuzzy calculado (Conjunto Fuzzy, na legenda) é maior que a
moda do filtro (Filtro, na legenda); b) A amplitude do conjunto fuzzy calculado é
igual à amplitude do filtro e; c) Existe semelhança entre o conjunto fuzzy calculado
e o polígono formado pela opinião dos especialistas (FPOEN, na legenda).
Figura 5 – Gráfico da qualidade – Critério da atomicidade para a regra número 1
do sistema SIFSW
Diferentemente dos outros dois sistemas, as regras identificadas para o
Atomicidade
0,0000
0,2000
0,4000
0,6000
0,8000
1,0000
0 2 4 6 8 10 12
FPOEN Conjunto Nebuloso Filtro
91
sistema SIMDP, na sua maioria foram consideradas sem qualidade. Pode-se
observar, conforme a Tabela 5, que algumas regras, como por exemplo, as regras
4, 9, 10 e 11, referem-se à procedimentos vinculados à interface ou limitações da
tecnologia, não tendo de fato, relação direta com o negócio, daí porque a maioria
das regras estão sendo consideradas sem qualidade para diversos critérios.
Cabe observar que os especialistas tiveram uma boa compreensão dos critérios
de qualidade e realizaram a avaliação com imparcialidade.
Tabela 5 – Resultado da avaliação da qualidade das regras de negócio do
sistema SIMDP
CômputoDisparador de AçõesInferência
SISTEMA: OrientaçãoESCOPO: Restrição Mandatória
ÍNDICECÓDIGO
DA REGRA
TIPO AUTORAVALIAÇÃO
RELEVÂNCIAAVALIAÇÃO
ATOMICIDADEAVALIAÇÃO
DECLARATIVIDADEAVALIAÇÃO
INTELIGIBILIDADEAVALIAÇÃO
COMPLETUDEAVALIAÇÃO
CONFIABILIDADE
1 RN1Restrição
MandatóriaEPROJ
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
2 RN2Disparador de Ações
EPROJATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
3 RN3Restrição
MandatóriaEPROJ
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
4 RN4Restrição
MandatóriaEPROJ
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
5 RN5Restrição
MandatóriaEPROJ
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK
6 RN6Restrição
MandatóriaEPROJ
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK OK
7 RN7Disparador de Ações
EPROJOK OK OK OK OK ATENÇÃO - REGRA
SEM QUALIDADE
8 RN8Disparador de Ações
EPROJOK ATENÇÃO -
REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
9 RN9Disparador de Ações
EPROJATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
10 RN10Disparador de Ações
EPROJATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
11 RN11Disparador de Ações
EPROJATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
SE clicou no ícone do Normativo, então exibe a Consulta do Documento Normativo da Fase da MDS
Se clicou no ícone do Modelo, então obter e disponibilizar o Modelo de Documento da Atividade da MDS
SE clicou no ícone ao lado do campo "Projeto", então exibe a Consulta Dados do Projeto
SE tentar excluir um Documento Padrão de versão intermediária, então não permite E exibe a mensagem "Deve-se excluir a última Versão do Documento!"
Documento Padrão ou Geral tem que estar dentro de um grupo de documento.
SE Tamanho do Documento Geral > Tamanho Máximo do Acervo de Documentos Gerais, então Rejeitar documento.
SE Situação do Projeto = Cancelado ou Suspenso, então não permite inclusão de Documento Padrão E exibe a mensagem "Não é permitida a inclusão de documentos para projetos Cancelados ou Concluídos."
DESCRIÇÃO DA REGRA
A MDS exibida tem que ser aquela que o Projeto está vinculado
O Documento Geral do Projeto não é versionado
Extensão de Documento Padrão tem que ser igual à Extensão do Modelo do Documento
Se Documento Padrão do Projeto = Existe então Versionar
SIMDP - SISTEMA DE MANUTENÇÃO DA DOCUMENTAÇÃO DE PROJETOS
Função "Documentos do Projeto"
PLANILHA DE REGRAS DE NEGÓCIOS
92
Os resultados da avaliação da qualidade das regras de negócio foram
disponibilizados para os especialistas, que assim puderam revisar essas regras,
promovendo a melhorias necessárias de acordo com o critério de qualidade onde
a regra se mostrou deficiente.
Este trabalho possibilitou aos especialistas ter uma experiência prática do
uso do mecanismo de avaliação. As impressões dos especialistas quanto a este
aspecto, foram expressas, posteriormente, através das respostas ao questionário
constante do ANEXO B.
Quanto à aplicação da metodologia proposta na Abordagem de Regras de
Negócio, as impressões dos especialistas foram obtidas através das respostas
obtidas para o ANEXO C.
93
4.2 ANÁLISE DAS EVIDÊNCIAS RELATIVAS AO MECANISMO DE
AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIO E
DA EFETIVIDADE DA ABORDAGEM DE REGRAS DE
NEGÓCIO
Há que se observar que o mecanismo de avaliação da qualidade das
regras de negócios utiliza os critérios de qualidade propostos pela Abordagem de
Regras de Negócios, e ainda, que as regras de negócios identificadas e
registradas pelos especialistas, forma obtidas em decorrência da aplicação da
metodologia constante da mesma abordagem. Assim, há uma ligação direta entre
a utilização do mecanismo e a aplicação da Abordagem de Regras de Negócios.
Desta forma, fazemos a análise das evidências de modo conjunto.
A partir das respostas dos especialistas relativamente aos anexos B e C,
foi possível categorizar alguns aspectos afetos ao mecanismo de avaliação das
regras de negócio e à efetividade da Abordagem de Regras de Negócios, utilizado
neste estudo de caso, conforme segue abaixo:
94
Tabela 6 – Categorização e codificação das evidências
CATEGORIAS
1 - Fatores críticos para aplicação1.1 Conhecimento do negócio1.2 Tempo1.3 Prática1.4 Entendimento claro dos termos1.5 Subjetividade1.6 Relação projeto x complexidade do processo da ARN
2 - Recursos e técnicas para disseminação do conhecimento2.1 Workshop2.2 Apresentação2.3 Linguagem coloquial para definição os critérios de qualidade2.4 Estudos de caso2.5 Debate
3 - Impactos decorrentes do processo3.1 Sistemas novos
3.1.1 Entendimento do sistema3.1.2 Revisão da documentação3.1.3 Maior rapidez no desenvolvimento3.1.4 Maior entendimento das necessidades do cliente
3.2 Manutenções de sistemas3.2.1 Maior facilidade de manutenção3.2.2 Tempo de desenvolvimento3.2.3 Código mais limpo
4 - Relacionamento com o cliente4.1 Acessibilidade às regras4.2 Clareza no entendimento4.3 Redução de custos
95
Relativamente à aplicação do mecanismo de avaliação da qualidade de
regras de negócio e da Abordagem de Regras de Negócio foram identificados
seis fatores, que passamos a relatar.
O conhecimento do negócio, como fator crítico, foi citado por diversos
especialista, como nos trechos transcritos abaixo:
“Achei os critérios de cada regra bem abrangentes, mas para o resultado da consolidação ser coerente as pessoas que irão avaliar deveriam entender bem do negócio, pois, avaliar a qualidade de uma regra de negócio conhecendo superficialmente não é muito adequado,...” “É pouco elucidativa a visão das regras pura e simples de um sistema sem o entendimento do contexto a que ele se refere,...”
“O entendimento do todo é fundamental, podendo tanto ser um facilitador com um dificultador.”
Observa-se que o “Conhecimento do negócio”, segundo a opinião dos
especialistas, dá a base necessária para a aplicação dos critérios de qualidade.
O “Tempo” é outro elemento fundamental para a adequada aplicação do
mecanismo de avaliação e da Abordagem de Regras de Negócios, já que é
necessário algum tempo adicional para a identificação e registro das regras de
negócio, sendo desta forma necessário negociar com o usuário este tempo
adicional (na fase inicial do projeto).
“Com essa abordagem, regras que não são definidas adequadamente, são prontamente identificadas. A dificuldade é em relação aos
96
prazos acordados com os clientes que deverá prever o tempo para avaliação dessas regras.”
Por outro lado, é de se esperar que haja uma compensação deste tempo
adicional ao longo do desenvolvimento do projeto, já que o conhecimento das
necessidades do cliente é maior, minimizando problemas de entendimento.
Conforme podemos extrair no trecho abaixo:
“Com certeza irá facilitar, pois explicitaríamos mais claramente as necessidades do cliente, evitando intervenções futuras de correção por não entendimento inicial.”
De acordo com o que se pode observar no trecho abaixo, alguns dos
especialista são de opinião que a “Prática” de aplicação da metodologia elevará
sua produtividade.
“O processo de apredizagem não apresenta grandes dificuldades, é de fácil entendimento. Creio que os critérios ficarão mais claros .à medida que forem usados.” “Acredito que o uso no dia-a-dia irá trazer melhorias quanto a praticidade.”
O “Entendimento claro dos termos” é outro fator considerado importante
pelos especialistas para a aplicação do mecanismo de avaliação de regras de
negócio e da ARN. Realmente a própria ARN destaca a necessidade de se
definir claramente os termos utilizados, já que eles serão combinados de diversas
formas gerando as regras de negócio. Esta visão é confirmada nos trechos
abaixo:
97
“No caso da aplicação SIEXT, houve algumas distorções nos resultados obtidos, entretanto, a maioria por causa de incoerências por parte dos avaliadores. Outras distorções provavelmente foram resultado da falta de uma padronização na definição das regras, principalmente para a identificação inequívoca do que deveria ser considerado como um "Termo". Esta falta de padronização pode ter levado os avaliadores a considerarem determinadas variáveis ("Termos") como não definidas, realmente prejudicando a qualidade da regra avaliada.” “Fica fácil o entendimento isolado de cada regra, mas é necessário o exercício de aplicação junto aos termos definidos, quando a aplicação de cada regra torna mais claro o entendimento das mesmas.”
A “Subjetividade” dos critérios para avaliação da qualidade das regras de
negócio foi um dos fatores considerados pelos especialistas como crítico. A
lógica Fuzzy foi utilizada como instrumento para dar maior precisão nos
resultados, contudo, alguns especialistas sentiram falta de um esclarecimento
maior sobre o processo.
“O processo de aprendizagem foi bem tranqüilo, já que os conceitos são de fácil entendimento sendo portanto, rapidamente absorvidos. Contudo o tema não é tão trivial já que é muito subjetivo, pois o que um especialista pode avaliar como relevante outro pode não achar assim.” “...poderia ser melhor passada a memória de cálculo da Planilha, na verdade o conhecimento em si da própria Lógica Fuzzy.” “Mesmo considerando que o objetivo do Trabalho não é a passagem de uma Metodologia, ainda assim acho importante o entendimento deste Processo que tem a Lógica Fuzzy...”
98
Por fim, ainda no que se refere à categoria “Fatores críticos”, os
especialistas alertaram quanto a avaliação que se deve realizar quanto ao porte
do projeto e a complexidade da ARN. Isto quer dizer que, para projetos de
pequeno porte deve-se prescindir de uma rigorosidade maior no processo.
Alguns trechos apresentam esta posição.
“Esta abordagem pode facilitar a integração do cliente com o sistema proposto e os profissionais envolvidos, mas devendo ser verificado sempre todas as características e pesos do projeto, pois o processo poderá ser muito trabalhoso.”
Quanto à categoria “Recursos e técnicas para disseminação do
conhecimento” foi destacado por diversos especialistas, através dos trechos
abaixo, que são necessários variados meios para transferência do conhecimento.
A “Linguagem coloquial” foi apontada como uma forma de dar mais
clareza nos conceitos da ARN, facilitando o entendimento da metodologia,
especialmente considerando que os critérios de avaliação da qualidade são
subjetivos, o que torna seu entendimento mais difícil.
“...acredito que deveria ser um número menor de critérios de avaliação e os termos mais simples, a fim de se tornar mais claro e objetivo,...” “Alguns termos utilizados deveriam ser mais explicativos, o que facilitaria mais na avaliação.” “O texto explicativo de cada um dos Critérios de Avaliação pode ser melhorado através do uso de uma linguagem de melhor entendimento e clareza, talvez um pouco mais coloquial, digamos assim...”
99
O “Workshop” foi citado como uma técnica que foi adequadamente
utilizada, tornando-se importante para a disseminação do conhecimento.
Quanto ao entendimento, após explicação dos critérios no workshop, considero de fácil entendimento, mas considero o Workshop de fundamental importância para o entendimento e nivelamento da forma de avaliar.
O “Estudo de caso” mostrou-se eficaz, como se pode constatar no trecho
abaixo, já que trouxe elementos de caráter prático e objetivo.
“No meu entendimento, a maior dificuldade está em familiarizar-se com cada critério estabelecido das regras de negócios, de forma que avaliemos os termos estabelecidos do negócio. Como dito anteriormente, ficou mais fácil o entendimento após os estudos de casos.”
Como se pode ver abaixo, o “Debate” também foi considerado uma forma
adequada para a exploração do tema, com vistas à sedimentar os conceitos e a
prática da ARN.
“Foi facilitado pela estruturação em tópicos, bem definidos, e a incorporação pelo expositor de debates rápidos utilizando exemplos práticos da empresa.”
A “Apresentação”, outra técnica utilizada para disseminar o
conhecimento, foi a primeira a ser aplicada e, combinada com outras, promoveu a
consolidação dos conceitos junto aos especialistas.
100
“A apresentação foi clara e objetiva e as explicações preencheram os requisitos necessários para que pudéssemos exercitar nos Estudos de Casos e absorver melhor a praticidade do método.”
Quanto à terceira categoria identificada, “Impactos decorrentes do
processo”, foram também identificadas duas subcategorias, quais sejam:
“Sistemas novos” e “Manutenções de sistemas”. Essa segmentação deveu-se à
observação nos textos, onde os especialistas faziam, com freqüência, referências
a essas duas subcategorias.
Foram observadas algumas conseqüências, específicas, da aplicação da
ARN para a subcategoria “Sistemas novos”.
Para esta subcategoria, foi identificado pelos especialistas que a
aplicação da ARN promove um incremento no “Entendimento do sistema”. Cabe
observar que os especialistas estão familiarizados com a utilização de
metodologias convencionais e, ainda que não seja mencionado diretamente no
texto, observa-se uma comparação intrínseca entre a ARN e outras metodologias.
“A abordagem de regras de negócios facilita o entendimento das regras de negócios, principalmente quando é um negócio novo, quando os clientes, usuários ainda não conhecem claramente as regras.”
No trecho abaixo, percebe-se que o especialista considera que o
processo de avaliação da qualidade de regras de negócio (parte integrante da
ARN) possibilita a “Revisão da documentação”, em especial nesta subcategoria,
ou seja, contribui para o refinamento de outros artefatos da engenharia de
software.
101
“Considerando que o sistema esteja iniciando o seu desenvolvimento o resultado da avaliação seria um parâmetro para a revisão na documentação em construção (DFD, Requisitos, Modelo de Dados, Especificações, ...).”
Há, por parte dos especialistas, um registro comedido em relação à
expectativa de “Maior rapidez no desenvolvimento”, ponderando inclusive quanto
à possibilidade de aumento do tempo necessário para desenvolvimento de um
sistema sob a ARN.
“as regras após avaliadas e aprovadas, terão uma maior garantia de entendimento da equipe provocando menos atrasos, evitando resultados não esperados e consequentemente diminuindo o impacto na manutenção.” “...Tais fatores contribuirão para termos uma sensível redução na implementação de manutenções. Para aplicações já existentes, o ganho dependerá do esforço inicial em levantar e implementar a abordagem, provavelmente gerando, num primeiro momento, uma sobrecarga de trabalho nas manutenções.”
Alguns dos especialistas consultados informaram que há um “Maior
entendimento das necessidades do cliente” a partir da aplicação da ARN.
“Podemos enumerar como facilitadores o maior grau de sintonia com as necessidades do cliente, mais rapidez nas mudanças, a possibilidade de automatizar as regras.”
“Este Método ajuda muito o levantamento de
102
Requisitos ... “
Analogamente ao que ocorreu para a subcategoria “Sistemas novos”,
também foram observadas, pelos especialistas, conseqüências específicas para
“Manutenções de sistemas”, que se considerou, desta forma, outra subcategoria.
Nesta subcategoria, observou-se pelos textos que alguns especialistas
dão relevo à “Maior facilidade de manutenção” quando se utiliza a ARN.
“...a partir do momento que sabemos quais as regras do negócio e onde, efetivamente, elas interferem, as manutenções ficarão cada vez mais claras e com grandes probalidades de acerto, ou seja, o melhor atendimento ao cliente, e a certeza de entrega de um produto esperado.” “Uma maior compreensão dos reais objetivos do sistema. Identificação mais rápida dos algoritmos a serem modificados facilitando, assim as manutenções.”
O “Tempo de desenvolvimento” para o caso da subcategoria
“Manutenções de sistemas” é, segundo a avaliação dos especialistas, um
resultado obtido com a aplicação da ARN, conforme pode-se observar abaixo.
“...as regras após avaliadas e aprovadas, terão uma maior garantia de entendimento da equipe provocando menos atrasos, evitando resultados não esperados e conseqüentemente diminuindo o impacto na manutenção.” “...a partir do momento que sabemos quais as regras do negócio e onde, efetivamente, elas interferem, as manutenções ficarão cada vez mais claras...”
103
Foi informado, no texto abaixo, que se obtém um “Código mais limpo”
quando se utilizam os métodos e técnicas previstos na ARN.
“...pois a exposição clara e correta das regras de negócio, além de permitir um código mais limpo, facilitarão as próprias mudanças das regras, quando a manutenção for evolutiva e será mais fácil identificar o erro , quando for corretiva Identificação de erros mais fácil.”
A quarta e última categoria identificada foi “Relacionamento com o
cliente”.
A “Acessibilidade às regras” foi um dos fatores destacados pelos
especialista como uma importante melhoria no relacionamento com os clientes. A
partir da identificação, registro e guarda das regras em repositório, o acesso a
elas não ficou restrito ao pessoal de TI, isto é, foi disponibilizado também para o
pessoal de negócio, deixando de ser de conhecimento exclusivo de alguns
poucos.
“...conseqüentemente, gerará menos inconsistências e eliminará as redundâncias; aumentar a acessibilidade às regras quer aos usuários como aos analistas, dando maior visibilidade geral do negócio e tornando-o independente do conhecimento restrito a algumas pessoas ou órgãos.”
A “Clareza no entendimento” também foi apontado como um fator que
contribui para o relacionamento com o cliente, já que o trabalho participativo entre
o pessoal de TI e o pessoal de negócio gera regras cujo entendimento é
104
compartilhado, minimizando equívocos de interpretação que, eventualmente,
podem se transformar em problemas de implementação da solução e
conseqüentemente levar à insatisfação do cliente e frustração da equipe de
desenvolvimento do sistema.
“Este Método ajuda muito o levantamento de Requisitos e o detalhamento de Regras se feito com o Cliente gestor e com o mesmo nível de entendimento da técnica para que os Resultados sejam acatados por ambas as partes envolvidas...” “Com essa abordagem, regras que não são definidas adequadamente, são prontamente identificadas.” “...Há de se considerar também a documentação que o processo de avaliação proporciona e o domínio do sistema para um maior número de profissionais.” “Acredito que o relacionamento com o cliente só pode melhorar, pois após o levantamento feito com ele das regras e avaliação das mesmas por especialistas, tem-se um sistema mais consistente e voltado para as respostas pressentidas pelo cliente.”
É importante destacar o trecho abaixo, já que ele alerta para uma
participação efetiva do cliente no processo, sem o que não será possível alcançar
os resultados esperados com a aplicação da ARN.
Se o cliente não "comprar" a idéia, vai ser mais difícil tirar proveito dela, visto que seus resultados não são tão visíveis a curto prazo. Uma vez obtido sucesso na atividade de convencimento e comprometimento do cliente, certamente haverá ganhos na utilização dessa abordagem.
105
Por fim, também foram apontados, por vários especialistas, aspectos
relativos à “Redução de custos” em decorrência da introdução da ARN no
processo de desenvolvimento.
“...porque as regras tornam-se mais consistentes evitando diversos problemas como o aumento de custo na mão de obra, sistema com mais bugs e conseqüentemente aumento de manutenções.” “...com o mapeamento correto das regras e com a qualidade das mesmas economizaremos no tempo de análise, diminuindo, assim, o tempo e conseqüentemente o custo da manutenção.”
Muito interessante observar no texto abaixo, como um possível aumento
de custo é tomado como um fator que perde relevância, quando cotejado com os
demais benefícios proporcionados pela ARN.
“...para aplicações novas teremos uma real redução de custos nas manutenções, entretanto, para aplicações já existentes poderemos ter um custo inicial adicional até que se tenha toda a aplicação mapeada. Particularmente, acredito que o custo seja um fator secundário diante dos ganhos obtidos pela maior agilidade na implementação de manutenções, dadas as exigências cada vez mais constantes nos atuais processos de mudança.”
106
5 CONCLUSÕES
Os diversos relatos apresentados no capítulo 4 – Análise das Evidências
nos permitem desenvolver conclusões que, ainda que não possam ser
generalizadas, face às características específicas desta pesquisa, podem ser
objetos de novas pesquisas, visando seu aprofundamento, bem como podem ser
utilizadas em situações que se assemelhem ao caso estudado.
5.1 O MECANISMO DE AVALIAÇÃO DAS REGRAS DE NEGÓCIO
Através dos estudos realizados sobre Abordagem de Regras de Negócios
e da lógica Fuzzy, foi possível construir um mecanismo de avaliação da qualidade
de regras de negócios.
A ferramenta utilizada foi o Excel da Microsoft, cuja facilidade para
construção de planilhas e inclusão de cálculos acelerou sobremaneira o trabalho
a ser realizado. Outra característica onde o Excel contribuiu bastante foi na
geração dos gráficos resultantes das avaliações.
A introdução da lógica Fuzzy no mecanismo de avaliação permitiu dar
uma forma matemática às expressões utilizadas, aumentando a precisão das
opiniões dos especialistas.
Não houve maiores problemas quanto ao manuseio do mecanismo de
avaliação das regras de negócio, contudo, o entendimento dos critérios de
107
qualidade previstos na ARN exigiu um elenco de técnicas para sua melhor
compreensão, destacando-se: o debate, a apresentação, o estudo de caso e o
workshop. Além dessas técnicas há a necessidade de descrever os conceitos da
ARN em uma linguagem coloquial, considerando que estes conceitos devem ser
entendidos pelo pessoal de TI e pelo pessoal de negócio.
Embora o recurso de planilha eletrônica traga algumas limitações, os
relatos dos especialistas demonstraram que os resultados obtidos a partir da
utilização do mecanismo de avaliação de regras de negócio foram coerentes em
sua maioria.
Outro aspecto importante, constatado pelos especialistas, quanto ao
citado mecanismo é que ele mostrou-se efetivo, na medida que possibilitou a
avaliação das regras de negócio com agilidade.
5.2 A APLICAÇÃO DA ABORDAGEM DE REGRAS DE NEGÓCIO
Como qualquer outra metodologia a ARN requer alguns cuidados para
sua aplicação, este estudo de caso permitiu identificar alguns fatores
considerados críticos e que poderão ser úteis na sua introdução em outras
organizações.
Ao se utilizar a ARN é necessário prever um período de tempo para
identificação e registro das regras de negócio. Embora também encontremos em
outras metodologias o termo regra de negócio, normalmente não são
apresentados os métodos e técnicas para descobri-las, registrá-las e mantê-las
separadamente da parte procedimental do sistema. Assim, para que estas
108
atividades sejam realizadas é necessário inicialmente apresentar os benefícios e
as vantagens ao cliente, especialmente aqueles que podem ser mais facilmente
percebidos por ele. É a partir da conscientização do cliente que se pode obter
sua parceria e assim estabelecer os compromissos relativos à sua participação,
bem como negociar o tempo necessário para a realização das atividades. Estes
dois aspectos, parceria e tempo, são fundamentais para o sucesso na aplicação
da ARN.
Especificamente sobre os critérios da qualidade de regras de negócio,
observou-se que sua subjetividade dificulta o entendimento, sendo portanto,
conveniente levar tais conceitos da forma mais clara possível, isto é, utilizando
uma linguagem simples onde não se faça uso de jargões técnicos.
Outra conclusão obtida com este estudo é que, embora a ARN não exija
que o especialista, para realizar a avaliação da qualidade das regras de negócio,
tenha que conhecer o negócio, o que se observou na prática é que sem esse
conhecimento fica mais difícil ter o pleno entendimento dos termos (como definido
na ARN), o que prejudica a avaliação.
Um dos objetivos deste estudo de caso era verificar a efetividade da
aplicação da ARN com relação aos resultados por ela previstos. Assim, alguns
desses resultados puderam ser observados a partir das informações prestadas
pelos especialistas que participaram do trabalho.
Um desses resultados, comentado por diversos especialistas, se refere ao
entendimento das necessidades do cliente. As atividades relativas às regras de
negócio levam a um aprofundamento do conhecimento do negócio que acaba por
fazer emergir questões que vão refinar os requisitos, evitando equívocos de
interpretação e elevando a qualidade dos artefatos de engenharia de software.
109
Outro resultado de expressiva relevância é a facilidade de manutenção.
Este resultado foi apontado pelos especialistas em função do conhecimento
comum, entre o pessoal de TI e o pessoal de negócio, obtido do estudo das
regras e de sua separação em repositório específico. Isto, aliado ao patamar de
qualidade atingido nas regras, promove maior facilidade de entendimento das
modificações solicitadas, localização e acesso às regras mais fácil e mais rápido.
Com relação à diminuição do tempo de desenvolvimento, embora nas
fases iniciais do desenvolvimento de um sistema apoiado pela ARN seja
consumido tempo para as atividades relativas as regras de negócio, esse tempo é
compensado na diminuição do re-trabalho que geralmente decorre do
entendimento superficial dos requisitos. Outrossim, as regras de negócio,
segregadas do código-fonte da parte procedimental, tornam este último mais
simples, de modo que a complexidade geral do sistema, do ponto de vista de
manutenção, diminui.
Observou-se também que o relacionamento com o cliente é beneficiado
com a utilização da ARN. As atividades realizadas em parceria para a descoberta
e organização das regras, levam o pessoal de negócio a fazer uma reflexão que
produzem melhorias para o próprio negócio, fazendo inclusive com que objetivos
e estratégias sejam revistos.
O pessoal de negócio percebe o engajamento e o entendimento que o
pessoal de TI acaba tendo. Por outro lado, ter as regras organizadas e
documentadas em linguagem acessível, além de dar maior transparência ao que
está sendo realizado pelo pessoal de TI, demonstra um grau de profissionalismo
que é percebido pelo cliente.
Por fim, um aspecto que pode ser objeto de futuras pesquisas refere-se
110
ao processo de automatização das regras de negócio, já que existem produtos
comerciais desenvolvidos para este fim. Esses produtos possuem interfaces que
possibilitam a manutenção das regras de negócio de um sistema diretamente pelo
pessoal de negócio. Verificar a efetividade desse tipo de ferramenta pode
contribuir substancialmente para a definição de estratégia de TI das organizações.
111
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YIN, Robert K. Estudo de Caso – Planejamento e Métodos. Porto Alegre:
Bookman, 2001.
115
7 ANEXO A
QUESTIONÁRIO PARA AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DAS
REGRAS DE NEGÓCIOS
Questões para avaliação de cada regra de negócio:
1. A regra é relevante para o negócio?
2. A regra é atômica, ou seja, não é passível de ser subdividida em unidades
menores?
3. A regra expressa exclusivamente uma decisão ou cômputo, isto é, não dita
procedimentos?
4. A regra é inteligível e precisa, ou seja, não há incertezas, ambigüidades ou
confusões?
5. A regra é completa, ou seja, possui todas as propriedades necessárias
para seu uso?
6. A regra é confiável, isto é, teve origem em uma fonte autorizada para
decidir que a regra é como o negócio precisa?
7. A regra é autêntica, ou seja, cada forma de representação mantém a
mesma expressão e intenção originais da regra?
Questões para avaliação do conjunto de regras de negócio:
1. Todas as regras necessárias para proteger a integridade do negócio estão
presentes?
116
2. Não há redundâncias não controladas entre as regras?
3. As regras são consistentes, ou seja, não há contradições de umas em
relação às outras?
117
8 ANEXO B
QUESTIONÁRIO PARA AVALIAÇÃO DO USO DO
MECANISMO DE AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DAS
REGRAS DE NEGÓCIO
14/10/04SEU NOME:
SISTEMA:
RESPOSTA:
RESPOSTA:
RESPOSTA:
ANEXO B
QUESTIONÁRIO PARA AVALIAÇÃO DO USO DO MECANISMO DE AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DASREGRAS DE NEGÓCIO
RESPOSTA:
3. Qual é a sua impressão quanto aos resultados apresentados pelo mecanismo de avaliação da qualidadedas regras de negócio? Aborde os aspectos: coerência, fidedignidade, praticidade e outros quedesejar.
4. Qual é a sua impressão quanto à possibilidade dos resultados apresentados pelo mecanismo de avaliaçãoda qualidade poderem ajudar a melhorar a qualidade das regras de negócio e conseqüentemente dosistema?
1. Como você descreveria o processo de aprendizado dos critérios para avaliação da qualidade das regras denegócio? Aborde os aspectos: facilidade de entendimento, complexidade do assunto, tempo de absorção dosconceitos e outros que desejar.
2. Quais foram os facilitadores e os dificultadores na aplicação dos critérios para avaliação da qualidade dasregras de negócio?
118
9 ANEXO C
QUESTIONÁRIO PARA AVALIAÇÃO DA ABORDAGEM DE
REGRAS DE NEGÓCIO
14/10/04SEU NOME:
SISTEMA:
1. Como foi o processo de aprendizagem da abordagem de regras de negócios ? Aborde os aspectos:facilidade de entendimento, complexidade do assunto, tempo de absorção dos conceitos e outros quedesejar.
2. Em sua avaliação, quais são os facilitadores/dificultadores na aplicação da abordagem de regras denegócio ?
ANEXO C
QUESTIONÁRIO PARA AVALIAÇÃO DA ABORDAGEM DE REGRAS DE NEGÓCIO
5. Há alguma expectativa que a abordagem de regras de negócio diminua os custos das manutenções?Explique porque.
3. No que se refere ao relacionamento com o cliente, como você avalia que a abordagem de regras denegócios pode facilitar ou dificultar?
4. Há alguma expectativa que a abordagem de regras de negócio diminua o impacto das manutenções?Explique porque.
119
10 ANEXO D
APLICAÇÃO DA ARN E RESULTADO DA AVALIAÇÃO DA
QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIO DO SISTEMA
SIEXT
LISTA DE ESPECIALISTAS
SISTEMA:
E-MAIL RAMAL
ESPECIALISTA 1: [email protected] 2227 (PV)
ESPECIALISTA 2: [email protected] 4210
ESPECIALISTA 3: [email protected] 2203 (PV)
ESPECIALISTA 4: [email protected] 4210
ESPECIALISTA 5: [email protected] 2219 (PV)
ESPECIALISTA 6: [email protected] 2219 (PV)ESPECIALISTA 7: [email protected] 2203 (PV)ESPECIALISTA 8: [email protected] 2219 (PV)
SIEXT - SISTEMA DO EXTRATO SOCIAL
Luis Becker
Alexandre Rogel
Alexandre Vargas
NOME DO ESPECIALISTA
Graziela Domingues
Mario Barros
Paulo Monteiro
Wilson Junior
Gustavo Salgado
120
ANEXO D - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE TERMOS
SISTEMA: SIEXT - SISTEMA DO EXTRATO SOCIAL
TERMODados Cadastrais
Conta
Conta Batida ou Válida
Conta Rejeitada ou Não Batida
Conta FGTS
Conta PIS
Batimento de dados cadastrais
NIS
Nome Fonético Completo
Número máximo de lançamentos por conta FGTS
Administrador da conta
Dados do negócio rejeitados
Código de Batimento
Código de Carga
Sistema de Origem
NIS ativo
Cartão do Cidadão
Cartão do Cidadão Ativo
Dados do negócio válidos
Saldos e lançamentos provisionados
Referem-se a valores da conta FGTS (PEF) que encontram-se apenas provisionados e que não representam ainda um custo (por parte da Caixa) e nem um recebimento (para o trabalhador). Sua transformação em custo/recebimento depende da adesão do trabalhador à lei complementar correspondente a ao respectivo calendário de liberação das
NIS cuja correspondente situação na base do SIISO seja "ativo"
Cartão magnético fornecido pela Caixa ao cidadão para fins de consulta e saques de benefícios nos canais da automação. Refere-se a qualquer tipo de cartão do cidadão: bolsa gás, bolsa alimentação, bolsa escola, etc...
Refere-se ao cartão de cidadão cuja situação no sistema SICID não apresente qualquer restrição de uso, ou seja, está "ativo"
Identifica que a conta correspondente teve os seus dados de negócio considerados válidos e íntegros de acordo com as respectivas regras definidas para o negócio
Identifica que a conta correspondente teve algum de seus dados de negócio considerados inválidos ou não íntegros de acordo com as respectivas regras definidas para o negócio
Código de retorno fornecido pelo SIEXT aos sistemas de origem como resultado do batimento de dados cadastrais
Código de retorno fornecido pelo SIEXT aos sistemas de origem como resultado do processo de carga dos dados de negócio dos respectivos sistemas/produtos de origem no SIEXT. Caso a conta seja rejeitada, poderá haver mais de um código de carga.Identificação do sistema do qual provêm os dados do negócio a serem carregados no SIEXT. SFG = Contas FGTS Ativas; FGI = Contas FGTS Inativas; PEF = FGTS Créditos Complementares; PIS = Programa de Integração Social
Número de Identificação Social do cidadão no PIS, no PASEP ou no Cadastro Único
Seqüência de caracteres resultante da aplicação de algoritmo específico (definido pela GEISO) sobre o nome desejado
Número máximo de lançamentos admitidos para cada conta FGTS, conforme o sub-sistema correspondente
Identifica qual a Instituição (Caixa ou Banco do Brasil) que é responsável pela administração da conta no programa PIS ou PASEP.
Designação genérica no SIEXT para as contas nos Produtos/sistemas FGTS e PIS cujos dados cadastrais não atenderam às condições de batimento definidas para o Produto no confronto com os respectivos dados cadastrais do cidadão na base de dados do SIISO e do SIEXTRefere-se à identificação plena de determinada conta de trabalhador (conta vinculada) no produto/sistema FGTS, composta pelo código da empresa, código da conta e tipo de conta
Refere-se à identificação de determinada conta no produto/sistema PIS
Refere-se ao confronto dos dados cadastrais da conta com os respectivos dados cadastrais do cidadão na base de dados do SIISO e do SIEXT
é definido comoDados de identificação do cidadão (NIS, nome, data de nascimento, etc)
Designação genérica no SIEXT para as contas nos Produtos/sistemas FGTS e PIS
Designação genérica para as contas nos Produtos/sistemas FGTS e PIS cujos dados cadastrais foram considerados VÁLIDOS no confronto com os respectivos dados do cidadão na base de dados do SIISO e do SIEXT
121
ANEXO D - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE FATOS
SISTEMA: SIEXT - SISTEMA DO EXTRATO SOCIAL
SIEXT fornece retorno sobre o processo da carga de dados aos sistemas de origem
SIEXT disponibiliza os dados de negócio nos canais de distribuição da Caixa
FATOSSistemas de origem fornecem dados cadastrais e de negócio ao SIEXT
SIEXT critica os dados cadastrais e de negócio dos sistemas de origem
SIEXT armazena dados de negócio dos sistemas de origem
122
ANEXO D - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE REGRAS DE NEGÓCIOS
SISTEMA:
FOCO NA CARGA DE DADOS DOS NEGÓCIOS FGTS E PIS
ÍNDICE
CÓDIGO DA
REGRATIPO AUTOR
AVALIAÇÃO RELEVÂNCIA
AVALIAÇÃO ATOMICIDADE
AVALIAÇÃO DECLARATIVIDADE
AVALIAÇÃO INTELIGIBILIDADE
AVALIAÇÃO COMPLETUDE
AVALIAÇÃO CONFIABILIDADE
1 RN1 Inferência GEISO OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
2 RN2 Inferência GEISO OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
3 RN3 Inferência GEISO OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK OK OK
4 RN4 Inferência GEISO OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
5 RN5 Inferência GEISO OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK OK
6 RN6 Cômputo GEISO OK OK OK OK OK OK
7 RN7 Inferência GEISO ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK OK OK OK
8 RN8 Inferência GEISO OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
9 RN9 Inferência GEISO OK OK OK OK OK OK
10 RN10 Inferência GEISO OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK OK OK
11 RN11 Cômputo GEISO ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
12 RN12 Cômputo GEISO ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK
13 RN13 Cômputo REDEA (Becker)
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
14 RN14 Inferência REDEA (Becker)
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
15 RN15 Inferência GEISO OK OK OK OK OK OK
DESCRIÇÃO DA REGRA
Se NIS conta FGTS existe e está ativo no SIISO e NIS conta FGTS existe no SIEXT e nome fonético FGTS = nome fonético SIISO então conta FGTS = BATIDA e código de batimento FGTS = 6
Se NIS conta FGTS existe e está ativo no SIISO e NIS conta FGTS existe no SIEXT e nome fonético FGTS <> nome fonético SIISO então conta FGTS = REJEITADA e código de batimento FGTS = 5
Se NIS conta FGTS existe e está ativo no SIISO e NIS conta FGTS não existe no SIEXT e nome fonético FGTS = nome fonético SIISO então conta FGTS = REJEITADA e código de batimento FGTS = 3
Se NIS conta FGTS existe e está ativo no SIISO e NIS conta FGTS não existe no SIEXT e nome fonético FGTS <> nome fonético SIISO então conta FGTS = REJEITADA e código de batimento FGTS = 2
Se NIS conta FGTS não existe ou está inativo no SIISO então conta FGTS = REJEITADA e código de batimento FGTS = 7
Se conta FGTS = BATIDA e cidadão tem cartão do cidadão ativo então código de batimento FGTS = 4
Se NIS conta PIS existe e está ativo no SIISO e NIS conta PIS existe no SIEXT então conta PIS = BATIDA e código de batimento PIS = 4
Se NIS conta PIS existe e está ativo no SIISO e NIS conta PIS não existe no SIEXT então conta PIS = REJEITADA e código de batimento PIS = 2
Se NIS conta PIS não existe ou está inativo no SIISO então conta PIS = REJEITADA e código de batimento PIS = 7
Se Administrador da conta PIS <> Caixa e Banco do Brasil então conta PIS = REJEITADA e código de batimento PIS = 5
Se sistema FGTS = SFG então número máximo de lançamentos por conta = 3
Se sistema FGTS = FGI então número máximo de lançamentos por conta = 3
Se sistema FGTS = PEF então número máximo de lançamentos por conta = 100
Se código da empresa da conta FGTS não existe no SIEXT então carga conta FGTS = REJEITADA e código de carga FGTS = 52
Se saldo atual conta FGTS negativo então carga conta FGTS = REJEITADA e código de carga FGTS = 39
SIEXT - SISTEMA DO EXTRATO SOCIAL
123
ANEXO D - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIO
SISTEMA: SIEXT - SISTEMA DO EXTRATO SOCIALESPECIALISTA: Luis Becker
ÍNDICECÓDIGO DA
REGRAAUTOR
Rel
evân
cia
Ato
mic
idad
e
Dec
lara
tivid
ade
Inte
ligib
ilida
de
Com
plet
ude
Con
fiab
ilida
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Aut
entic
idad
e
Com
plet
ude/
prev
isib
ilida
de
Uni
cida
de/N
ão-
redu
ndân
cia/
Min
im
alid
ade
Con
sist
ênci
a
1 RN1 GEISO 12 4 10 12 12 12 12 10 10 12
2 RN2 GEISO 12 4 10 12 12 12 12
3 RN3 GEISO 12 4 10 12 12 12 12
4 RN4 GEISO 12 4 10 12 12 12 12
5 RN5 GEISO 12 4 10 12 12 12 12
6 RN6 GEISO 12 4 12 12 12 12 12
7 RN7 GEISO 12 6 10 12 12 12 12
8 RN8 GEISO 12 6 10 12 12 12 12
9 RN9 GEISO 12 6 10 12 12 12 12
10 RN10 GEISO 12 6 12 12 12 12 12
11 RN11 GEISO 4 12 12 12 12 12 12
12 RN12 GEISO 4 12 12 12 12 12 12
13 RN13 REDEA (Becker) 2 12 12 12 12 8 10
Se NIS conta PIS existe e está ativo no SIISO e NIS conta PIS existe no SIEXT então conta PIS = BATIDA e código de batimento PIS = 4
Se NIS conta PIS existe e está ativo no SIISO e NIS conta PIS não existe no SIEXT então conta PIS = REJEITADA e código de batimento PIS = 2
Se NIS conta PIS não existe ou está inativo no SIISO então conta PIS = REJEITADA e código de batimento PIS = 7
Se NIS conta FGTS existe e está ativo no SIISO e NIS conta FGTS existe no SIEXT e nome fonético FGTS = nome fonético SIISO então conta FGTS = BATIDA e código de batimento FGTS = 6
Se conta FGTS = BATIDA e cidadão tem cartão do cidadão ativo então código de batimento FGTS = 4
Se Administrador da conta PIS <> Caixa e Banco do Brasil então conta PIS = REJEITADA e código de batimento PIS = 5
Se sistema FGTS = SFG então número máximo de lançamentos por conta = 3
Se sistema FGTS = FGI então número máximo de lançamentos por conta = 3
Se sistema FGTS = PEF então número máximo de lançamentos por conta = 100
DESCRIÇÃO DA REGRA
CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO DE CADA REGRA CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO DO CONJUNTO DE REGRAS
Se NIS conta FGTS existe e está ativo no SIISO e NIS conta FGTS existe no SIEXT e nome fonético FGTS <> nome fonético SIISO então conta FGTS = REJEITADA e código de batimento FGTS = 5
Se NIS conta FGTS existe e está ativo no SIISO e NIS conta FGTS não existe no SIEXT e nome fonético FGTS = nome fonético SIISO então conta FGTS = REJEITADA e código de batimento FGTS = 3
Se NIS conta FGTS existe e está ativo no SIISO e NIS conta FGTS não existe no SIEXT e nome fonético FGTS <> nome fonético SIISO então conta FGTS = REJEITADA e código de batimento FGTS = 2
Se NIS conta FGTS não existe ou está inativo no SIISO então conta FGTS = REJEITADA e código de batimento FGTS = 7
Deve ser preenchido apenas uma vez, considerando que se trata da avaliação do conjunto de regras.
124
ANEXO D - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE AVALIAÇÃO DA QUALIDADE COM O USO DA LÓGICA FUZZY
REGRA===============================> Se NIS conta FGTS existe e está ativo no SIISO e NIS conta FGTS existe no SIEXT e nome fonético FGTS = nome fonético SIISO então conta FGTS = BATIDA e código de batimento FGTS = 6 0 2 4 6 8 10 12
1. Relevância: Cada regra deve ser essencial para a análise do escopo. M
uito
Bai
xa
Bai
xa
Raz
oáve
l
Méd
ia
Con
side
ráve
l
Alta
Mui
to A
lta
QUANT. RESP. POR OPÇÃO 0 0 0 0 2 3 3 8
FREQ.PERC.OPINIÕES ESP.(FPOE) 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,2500 0,3750 0,3750 0,3750
A(X) FPOEN (NORMALIZ) 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,6667 1,0000 1,0000 2,6667
B(X) Conj. Neb. 10/2 = 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,5000 1,0000 0,5000 2,0000
A(X) INTERSEÇÃO B(X) 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,5000 1,0000 0,5000 2,0000A(X) UNIÃO B(X) 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,6667 1,0000 1,0000 2,6667 0,6SEMELHANÇA S A(X);B(X) = |A(X) INTERSEÇÃO B(X)| / A(X) UNIÃO B(X) 0,7500 OK! SEMELHANTEF(X) FILTRO 8/2 = 0,0000 0,0000 0,0000 0,5000 1,0000 0,5000 0,0000 8,0000 MODA DO FILTRO
2,0000 AMPLITUDE DO FILTROQUANTO À MODA REGRA COM QUALIDADE, PELO CRITÉRIO DA MODA 10>=8QUANTO À AMPLITUDE REGRA COM QUALIDADE, PELO CRITÉRIO DA AMPLITUDE 2<=2
OK8,0000
OK OKOKOK
TABELA DE CÁLCULOS
Relevância
0,0000
0,2000
0,4000
0,6000
0,8000
1,0000
0 2 4 6 8 10 12
FPOEN Conjunto Nebuloso Filtro
Se NIS conta FGTS existe e está ativo no SIISO e NIS conta FGTS existe no SIEXT e nome fonético FGTS = nome fonético SIISO então conta FGTS = BATIDA e código de batimento FGTS = 6 0 2 4 6 8 10 12
Frequências das opiniões dos Especialistas Normalizadas (FPOEN) em Notação FUZZY
Verifica se há mais de uma
modaModa
Quantidade de Intervalos
Significativos
Amplitude (1 sobre a Média
das diferenças
entre os MIs)
Número Nebuloso Calculado
Incremento de MI
0/0 + 0/2 + 0/4 + 0/6 + 0,6667/8 + 1/10 + 1/12 OK 10 2 2 10/2 0,50000 10/2 = 0/0 + 0/2 + 0/4 + 0/6 + 0,5/8 + 1/10 + 0,5/12
Modelagem do Número Nebuloso (NN) em Notação FUZZY
125
11 ANEXO E
APLICAÇÃO DA ARN E RESULTADO DA AVALIAÇÃO DA
QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIO DO SISTEMA
SIFSW
LISTA DE ESPECIALISTAS
SISTEMA:
E-MAIL RAMALESPECIALISTA 1: [email protected] 2227 (PV)ESPECIALISTA 2: [email protected] <[email protected]>4210ESPECIALISTA 3: [email protected] 2203 (PV)ESPECIALISTA 4: [email protected] 3044ESPECIALISTA 5: [email protected] 2219 (PV)ESPECIALISTA 6: [email protected] 2227 (PV)ESPECIALISTA 7: [email protected] 2203 (PV)ESPECIALISTA 8: [email protected] 4210
SIFSW - SISTEMA DE CONTROLE DE FÁBRICA DE SOFTWARE
Paulo Monteiro
Alexandre Rogel
Alexandre Vargas
NOME DO ESPECIALISTA
Fábio Campos
Sirlei Pierezan
Luis Becker
Karla Angélica Patricio da Silva
Gustavo Salgado
126
ANEXO E - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE TERMOS
SISTEMA: SIFSW - SISTEMA DE CONTROLE DE FÁBRICA DE SOFTWARE
TERMOContratada
Contrato Vigente
Projeto
Documento Padrão
Item de Categoria de Serviço
Regra de Faturamento vigente
Tipo de Multa
Regra de Multa Vigente
Quantidade Prevista
Tipo de Regra de Faturamento
Extensão do Modelo do Documento
Pontos de Função
Esforço Gerencial
Valor Gerencial
Esforço Operacional
Valor Operacional
Fator de Conversão Gerencial
Valor Homem Hora Gerencial
Fator de Conversão Operacional
Valor Homem Hora Operacional
Homem Hora
Data Término Previsto
Data Corrente
Valor utilizado para o cálculo do custo de uma atividade operacional em serviços prestadoe em TI nos sistemas informatizados da Caixa Econômica Federal
Estimativa utilizada para o cálcular o custo e definir a duração para a execução de uma atividade que não pode ser mensurada em pontos de função.
O tempo previsto para a conclusão do serviço a ser executado pela fábrica de software.
Momento do cadastramento da ordem de produção
Valor de pagamento de serviços prestados de TI em atividades de nível operacional
Fator utilizado para obter o esforço necessário para a execução de uma atividade gerencial
Valor utilizado para o cálculo do custo de uma atividade gerencial em serviços prestadoe em TI nos sistemas informatizados da Caixa Econômica Federal.
Fator utilizado para obter o esforço necessário para a execução de uma atividade operacional
Ferramenta que permite medir todas as funcionalidades de uma aplicação, qualidade e produtividade e por fim estimar custos e recursos
A produtividade em si, ou seja, a quantidade de horas necessárias para a se realizar um ponto de função a nível gerencial. Em uma determinada atividade.
Valor de pagamento de serviços prestados de TI em atividades de nível gerencial
A produtividade em si, ou seja, a quantidade de horas necessárias para a se realizar um ponto de função a nível operacional. Em uma determinada atividade.
Os índices que serve de base para o cálculo dos valores de multas em função do atraso na entrega dos serviços terceirizados em TI da Caixa.
A quantidade de horas e/ou pontos de função para a execução de uma ordem de produção na fábrica de software. Sendo utilizada no cálculo do custo da ordem de produção.
Identificação da regra aplicada na composição na composição do pagamento de um serviço prestado em TI pela contratada nos sistemas informatizados da Caixa.
são as possíveis extensões que o arquivo correspondente ao documento pode ter para aquela atividade da metodologia.
Artefato, exigido pela metodologia, preenchido para um projeto.
As informações das variações de serviço que a ordem de produção possa ter na sua criação (Anteprojeto, Planejamento, etc.).
As informações das regras de pagamento que ligada a uma categoria de serviço define o cálculo a ser aplicado no pagamento de serviços em TI na Caixa.
A identificação dos tipos de multa aplicáveis aos contratos firmados entre a Caixa e a Contratada.
é definido comoPessoa Jurídica que está envolvida no processo de prestação de serviços referente a Fábrica de Software para construção e obtenção de componentes da área de TI da Caixa Econômica Federal.
Informações básicas relacionadas aos dados do Contrato legal, no processo de construção e manutenção dos programas que compõem os sistemas informatizados da Caixa Econômica Federal.
Um empreendimento com início e fim, inédito e, no contexto do negócio, destina-se a construção de um software com mais de 105 PF.
127
ANEXO E - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE FATOS
SISTEMA: SIFSW - SISTEMA DE CONTROLE DE FÁBRICA DE SOFTWARE
Tipo de Multa tem Regra de Multa Vigente
FATOSContratada tem contrato vigente
Projeto tem Documento Padrão.
Item de categoria de serviço tem regra de faturamento vigente
128
ANEXO E - CONTINUAÇÃO
CômputoPLANILHA DE REGRAS DE NEGÓCIOS Disparador de Ações
InferênciaSISTEMA: Orientação
FOCO EM CADASTRAMENTO DE ORDEM DE PRODUÇÃO Restrição Mandatória
ÍNDICE CÓDIGO DA REGRA
TIPO AUTORAVALIAÇÃO RELEVÂNCIA
AVALIAÇÃO ATOMICIDADE
AVALIAÇÃO DECLARATIVIDADE
AVALIAÇÃO INTELIGIBILIDADE
AVALIAÇÃO COMPLETUDE
AVALIAÇÃO CONFIABILIDADE
1 RN1 Orientação Gestor da Informação
OK OK OK OK OK OK
2 RN2 Restrição Mandatória
Gestor da Informação
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK OK OK
3 RN3 Restrição Mandatória
Gestor da Informação
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK
4 RN4 Restrição Mandatória
Gestor da Informação
OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
5 RN5 Orientação Gestor da Informação
OK OK OK OK OK OK
6 RN6 Disparador de Ações
Gestor da Informação
OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
7 RN7 Disparador de Ações
Contrato de FSW OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
8 RN8 Cômputo Contrato de FSW OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK
9 RN9 Cômputo Contrato de FSW OK OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK
10 RN10 Cômputo Contrato de FSW OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
11 RN11 Cômputo Contrato de FSW OK OK OK OK OK OK
12 RN12 Disparador de Ações
Contrato de FSW OK OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
13 RN13 Cômputo Contrato de FSW ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK OK
14 RN14 Disparador de Ações
Gestor da Informação
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
DESCRIÇÃO DA REGRA
Contratada tem que ter contrato vigente
Projeto tem que estar ativo
Projeto tem que ter documento padrão no SIMDP
Um item de categoria de serviço tem que ter regra de faturamento vigente
Um tipo de multa deve ter regra de multa vigente
Se a quantidade prevista = zero então rejeitar.
Se tipo de regra de faturamento = pontos de função então calcular Esforço e valor para gerencial e operacional em relaçao ao item de categoria de serviço
Esforço gerencial é computado como quantidade prevista * fator de conversão gerencial.
Valor gerencial é computado como esforço gerencial * valor homem/hora gerencial.
Esforço operacional é computado como quantidade prevista * fator de conversão operacional.
Valor operacional é computado como esforço operacional * valor homem/hora operacional
Se tipo de regra de faturamento = homem hora então calcular valor operacional em relaçao ao item de categoria de serviço
Valor operacional é computado como quantidade prevista * valor homem/hora operacional
Se data término previsto < data corrente então rejeitar
SIFSW - SISTEMA DE CONTROLE DE FÁBRICA DE SOFTWARE
129
ANEXO E - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIO
SISTEMA: SIFSW - SISTEMA DE CONTROLE DE FÁBRICA DE SOFTWAREESPECIALISTA: Paulo Monteiro
CÓDIGO DA REGRA
AUTOR
Rel
evân
cia
Ato
mic
idad
e
Dec
lara
tivid
ade
Inte
ligib
ilida
de
Com
plet
ude
Con
fiabi
lidad
e
Aut
entic
idad
e
Com
plet
ude/
prev
isib
ilida
de
Uni
cida
de/N
ão-
redu
ndân
cia/
Min
im
alid
ade
Con
sist
ênci
a
RN1 Gestor da Informação
12 10 10 12 10 12 10 10 12 10
RN2 Gestor da Informação
12 12 8 12 8 12 8
RN3 Gestor da Informação
10 8 10 12 8 12 8
RN4 Gestor da Informação
12 8 12 8 8 12 10
RN5 Gestor da Informação
12 12 12 12 10 12 10
RN6 Gestor da Informação
12 8 10 8 10 12 12
RN7 Contrato de FSW 12 8 8 8 10 10 10
RN8 Contrato de FSW 12 8 12 12 8 12 10
RN9 Contrato de FSW 12 12 12 12 12 12 10
RN10 Contrato de FSW 12 8 12 12 8 12 10
RN11 Contrato de FSW 12 12 12 12 12 12 10
RN12 Contrato de FSW 12 12 12 12 12 12 10
RN13 Contrato de FSW 12 12 12 12 12 12 10
RN14 Gestor da Informação
10 10 10 12 12 12 10
Se tipo de regra de faturamento = pontos de função então calcular Esforço e valor para gerencial e operacional em relaçao ao item de categoria de serviço
Esforço gerencial é computado como quantidade prevista * fator de conversão gerencial.
Valor gerencial é computado como esforço gerencial * valor homem/hora gerencial.
Contratada tem que ter contrato vigente
Se a quantidade prevista = zero então rejeitar.
Esforço operacional é computado como quantidade prevista * fator de conversão operacional.
Valor operacional é computado como esforço operacional * valor homem/hora operacional
Se tipo de regra de faturamento = homem hora então calcular valor operacional em relaçao ao item de categoria de serviço
Valor operacional é computado como quantidade prevista * valor homem/hora operacional
Se data término previsto < data corrente então rejeitar
DESCRIÇÃO DA REGRA
CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO DE CADA REGRA CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO DO CONJUNTO DE REGRAS
Projeto tem que estar ativo
Projeto tem que ter documento padrão no SIMDP
Um item de categoria de serviço tem que ter regra de faturamento vigente
Um tipo de multa deve ter regra de multa vigente
Deve ser preenchido apenas uma vez, considerando que se trata da avaliação do conjunto de regras.
130
ANEXO E - CONTINUAÇÃO
0 2 4 6 8 10 12
Frequências das opiniões dos Especialistas Normalizadas (FPOEN) em Notação FUZZY
Verifica se há mais de uma
modaModa
Quantidade de Intervalos
Significativos
Amplitude (1 sobre a Média
das diferenças
entre os MIs)
Número Nebuloso Calculado
Incremento de MI
0/0 + 0/2 + 0/4 + 0,3333/6 + 0,3333/8 + 1/10 + 1/12 OK 10 2 2 10/2 0,50000 10/2 = 0/0 + 0/2 + 0/4 + 0/6 + 0,5/8 + 1/10 + 0,5/12
Modelagem do Número Nebuloso (NN) em Notação FUZZY
PLANILHA DE AVALIAÇÃO DA QUALIDADE COM O USO DA LÓGICA FUZZY
REGRA===============================> Contratada tem que ter contrato vigente 0 2 4 6 8 10 12
2. Atomicidade: Cada regra deve representar um pensamento que não se pode decompor e ainda pode conduzir o comportamento de um ator. M
uito
Bai
xa
Bai
xa
Raz
oáve
l
Méd
ia
Con
side
ráve
l
Alta
Mui
to A
lta
QUANT. RESP. POR OPÇÃO 0 0 0 1 1 3 3 8
FREQ.PERC.OPINIÕES ESP.(FPOE) 0,0000 0,0000 0,0000 0,1250 0,1250 0,3750 0,3750 0,3750
A(X) FPOEN (NORMALIZ) 0,0000 0,0000 0,0000 0,3333 0,3333 1,0000 1,0000 2,6667
B(X) Conj. Neb. 10/2 = 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,5000 1,0000 0,5000 2,0000
A(X) INTERSEÇÃO B(X) 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,3333 1,0000 0,5000 1,8333A(X) UNIÃO B(X) 0,0000 0,0000 0,0000 0,3333 0,5000 1,0000 1,0000 2,8333 0,6SEMELHANÇA S A(X);B(X) = |A(X) INTERSEÇÃO B(X)| / A(X) UNIÃO B(X) 0,6471 OK! SEMELHANTEF(X) FILTRO 8/2 = 0,0000 0,0000 0,0000 0,5000 1,0000 0,5000 0,0000 8,0000 MODA DO FILTRO
2,0000 AMPLITUDE DO FILTROQUANTO À MODA REGRA COM QUALIDADE, PELO CRITÉRIO DA MODA 10>=8QUANTO À AMPLITUDE REGRA COM QUALIDADE, PELO CRITÉRIO DA AMPLITUDE 2<=2
OK6,0000
OK OKOKOK
TABELA DE CÁLCULOS
Atomicidade
0,0000
0,2000
0,4000
0,6000
0,8000
1,0000
0 2 4 6 8 10 12
FPOEN Conjunto Nebuloso Filtro
131
12 ANEXO F
APLICAÇÃO DA ARN E RESULTADO DA AVALIAÇÃO DA
QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIO DO SISTEMA
SIMDP
LISTA DE ESPECIALISTAS
SISTEMA:
E-MAIL RAMALESPECIALISTA 1: [email protected] 2219 (PV)ESPECIALISTA 2: [email protected] 3077ESPECIALISTA 3: [email protected] 2219 (PV)ESPECIALISTA 4: [email protected] 4210ESPECIALISTA 5: [email protected] 2219 (PV)ESPECIALISTA 6: [email protected] 3044ESPECIALISTA 7: [email protected] 3044ESPECIALISTA 8: [email protected] 2203 (PV)Walquiria Correa
Roberto Almeida
Guilherme Varejão
Karla Silva
Maria de Fátima
SIMDP - SISTEMA DE MANUTENÇÃO DA DOCUMENTAÇÃO DE PROJETOS
Wilson Ferreira Rodrigues Junior
Roberto Ferreira Ramos
Graziela Domingues
NOME DO ESPECIALISTA
132
ANEXO F - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE TERMOS
SISTEMA: SIMDP - SISTEMA DE MANUTENÇÃO DA DOCUMENTAÇÃO DE PROJETOS
TERMODocumento Geral do Projeto
Documento Padrão do Projeto
Projeto
Extensão do Documento Padrão
Extensão do Modelo do Documento
Grupos de Documentos
Tamanho do Documento Geral
Tamanho Máximo do Acervo de Documentos Gerias
MDS-Metodologia para Desenvolvimento de SistemasSituação do Projeto
Situação do Documento
Acervo de Documentos Gerais do Projeto
Acervo de Documentos Padrão
Fase da MDS
Documento Normativo
Documento Normativo da Fase da MDS
Atividade da MDS
Modelo de Documento
Modelo de Documento da Atividade da MDS
EPROJ
Consulta Dados do Projeto
é definido comoArtefato, não exigido pela metodologia, preenchido para um projeto.
Artefato, exigido pela metodologia, preenchido para um projeto.
Um empreendimento com início e fim, inédito e, no contexto do negócio, destina-se a construção de um software com mais de 105 PF.
o complemento do nome do arquivo que vem depois do ponto.
são as possíveis extensões que o arquivo correspondente ao documento pode ter para aquela atividade da metodologia.
um nome que identifica e agrupa documentos padrão ou geral.
Tamanho em Kb do arquivo do documento geral
O valor máximo do Acervo de Documento Geral é de 500000 Kb
Segunto o Normativo TE049, MDS-Metodologia para Desenvolvimento de Sistemas é uma norma da CAIXA que estabelece as fases, etapas e atividades do ciclo de vida de projetos de sistemas de informação, visando orientar os técnicos no desenvolvimento e manutenClassificação quanto ao estado em que um Projeto pode se encontrar em determinado momento de seu ciclo de vida, podendo ser: Cancelado, Aberto, Concluído e Suspenso.
uma classificação quanto ao estado que um Documento Padrão se encontra no momento da sua inclusão (upload) no Acervo de Documentos Padrão do Projeto
o repositório de todos os Documentos Gerais do Projeto
o repositório de todos os Documentos Padrão do Projeto
Período com início, meio e fim que estabelece um conjunto de Etapas e Atividades com objetivos definidos pertencentes a um Ciclo de Vida, aqui representado por MDS-Metodologia para Desenvolvimento de Sistemas.
o Documento que define os conceitos, responsáveis, atividades etc referentes a um Produto estebelecido pelo Escritório de Projetos, geralmente vinculados a uma Fase da Metodologia, conferindo suporte às tarefas necessárias ao seu cumprimento.o Documento Normativo que dá suporte à execução da Fase da MDS
a menor tarefa de uma Etapa a ser excutada dentro do Ciclo de Vida a qual está relacionada, aqui representado por Metodologia.
um Documento, geralmente do tipo formulário para preenchimento, que registra e comprova a execução de uma Atividade da MDS
o Modelo de Documento associado a uma Aitividade da MDS para que registre a execução desta tarefa
Escritório de Projetos da Caixa Econômica Federal
um funcionalidade, acessada a partir do função "Documentos do Projeto", que exibe os dados e associações do Projeto, tais como sus Metodoloiga, Situação, Objetivo etc
133
ANEXO F - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE FATOS
SISTEMA: SIMDP - SISTEMA DE MANUTENÇÃO DA DOCUMENTAÇÃO DE PROJETOS
FATOSProjeto tem Documento Geral.
Projeto tem Documento Padrão.
Projeto tem Grupo de Documentos.
Projeto está numa Situação de Projeto
Documento está numa Situação de Documento
Fase da MDS tem Documento Normativo
Projeto segue uma MDS-Metodologia para Desenvolvimento de Sistemas
Atividade da MDS tem Modelo de Documento
134
ANEXO F - CONTINUAÇÃO
CômputoDisparador de AçõesInferência
SISTEMA: OrientaçãoESCOPO: Restrição Mandatória
ÍNDICECÓDIGO
DA REGRA
TIPO AUTORAVALIAÇÃO
RELEVÂNCIAAVALIAÇÃO
ATOMICIDADEAVALIAÇÃO
DECLARATIVIDADEAVALIAÇÃO
INTELIGIBILIDADEAVALIAÇÃO
COMPLETUDEAVALIAÇÃO
CONFIABILIDADE
1 RN1Restrição
MandatóriaEPROJ
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
2 RN2Disparador de Ações
EPROJATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
3 RN3Restrição
MandatóriaEPROJ
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
4 RN4Restrição
MandatóriaEPROJ
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
5 RN5Restrição
MandatóriaEPROJ
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK
6 RN6Restrição
MandatóriaEPROJ
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK OK
7 RN7Disparador de Ações
EPROJOK OK OK OK OK ATENÇÃO - REGRA
SEM QUALIDADE
8 RN8Disparador de Ações
EPROJOK ATENÇÃO -
REGRA SEM QUALIDADE
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
OK OK
9 RN9Disparador de Ações
EPROJATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
10 RN10Disparador de Ações
EPROJATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
11 RN11Disparador de Ações
EPROJATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADE
SIMDP - SISTEMA DE MANUTENÇÃO DA DOCUMENTAÇÃO DE PROJETOS
Função "Documentos do Projeto"
PLANILHA DE REGRAS DE NEGÓCIOS
Documento Padrão ou Geral tem que estar dentro de um grupo de documento.
SE Tamanho do Documento Geral > Tamanho Máximo do Acervo de Documentos Gerais, então Rejeitar documento.
SE Situação do Projeto = Cancelado ou Suspenso, então não permite inclusão de Documento Padrão E exibe a mensagem "Não é permitida a inclusão de documentos para projetos Cancelados ou Concluídos."
DESCRIÇÃO DA REGRA
A MDS exibida tem que ser aquela que o Projeto está vinculado
O Documento Geral do Projeto não é versionado
Extensão de Documento Padrão tem que ser igual à Extensão do Modelo do Documento
Se Documento Padrão do Projeto = Existe então Versionar
SE clicou no ícone do Normativo, então exibe a Consulta do Documento Normativo da Fase da MDS
Se clicou no ícone do Modelo, então obter e disponibilizar o Modelo de Documento da Atividade da MDS
SE clicou no ícone ao lado do campo "Projeto", então exibe a Consulta Dados do Projeto
SE tentar excluir um Documento Padrão de versão intermediária, então não permite E exibe a mensagem "Deve-se excluir a última Versão do Documento!"
135
ANEXO F - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DAS REGRAS DE NEGÓCIO
SISTEMA: SIMDP - SISTEMA DE MANUTENÇÃO DA DOCUMENTAÇÃO DE PROJETOSESPECIALISTA: Wilson Ferreira Rodrigues Junior
ÍNDICECÓDIGO DA
REGRAAUTOR
Rel
evân
cia
Ato
mic
idad
e
Dec
lara
tivid
ade
Inte
ligib
ilida
de
Com
plet
ude
Con
fiab
ilida
de
Aut
entic
idad
e
Com
plet
ude/
prev
isib
ilida
de
Uni
cida
de/N
ão-
redu
ndân
cia/
Min
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Con
sist
ênci
a
1 RN1 EPROJ 12 12 12 12 8 12 12 8 12 12
2 RN2 EPROJ 12 8 8 12 8 12 12
3 RN3 EPROJ 12 8 8 12 8 12 12
4 RN4 EPROJ 12 12 12 12 8 12 12
5 RN5 EPROJ 12 10 12 8 8 12 12
6 RN6 EPROJ 12 12 12 12 8 12 12
7 RN7 EPROJ 12 12 12 12 8 12 12
8 RN8 EPROJ 12 12 12 12 8 12 12
9 RN9 EPROJ 12 12 12 12 8 12 12
10 RN10 EPROJ 12 12 12 12 8 12 12
11 RN11 EPROJ 12 8 12 12 8 12 12
DESCRIÇÃO DA REGRA
CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO DE CADA REGRA CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO DO CONJUNTO DE REGRAS
Se Documento Padrão do Projeto = Existe então Versionar
O Documento Geral do Projeto não é versionado
Extensão de Documento Padrão tem que ser igual à Extensão do Modelo do Documento
Documento Padrão ou Geral tem que estar dentro de um grupo de documento.
Se clicou no ícone do Modelo, então obter e disponibilizar o Modelo de Documento da Atividade da MDS
SE clicou no ícone ao lado do campo "Projeto", então exibe a Consulta Dados do Projeto
SE Situação do Projeto = Cancelado ou Suspenso, então não permite inclusão de Documento Padrão E exibe a mensagem "Não é permitida a inclusão de documentos para projetos Cancelados ou Concluídos."SE tentar excluir um Documento Padrão de versão intermediária, então não permite E exibe a mensagem "Deve-se excluir a última Versão do Documento!"
SE clicou no ícone do Normativo, então exibe a Consulta do Documento Normativo da Fase da MDS
A MDS exibida tem que ser aquela que o Projeto está vinculado
SE Tamanho do Documento Geral > Tamanho Máximo do Acervo de Documentos Gerais, então Rejeitar documento.
Deve ser preenchido apenas uma vez, considerando que se trata da avaliação do conjunto de regras.
136
ANEXO F - CONTINUAÇÃO
PLANILHA DE AVALIAÇÃO DA QUALIDADE COM O USO DA LÓGICA FUZZY
REGRA===============================> A MDS exibida tem que ser aquela que o Projeto está vinculado0 2 4 6 8 10 12
3. Declaratividade: Cada regra deve prescrever uma decisão ou computo, ao invés de ditar um procedimento para fazer cumprir uma decisão ou computo. M
uito
Bai
xa
Bai
xa
Raz
oáve
l
Méd
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Con
side
ráve
l
Alta
Mui
to A
lta
QUANT. RESP. POR OPÇÃO 0 0 2 1 1 1 3 8
FREQ.PERC.OPINIÕES ESP.(FPOE) 0,0000 0,0000 0,2500 0,1250 0,1250 0,1250 0,3750 0,3750
A(X) FPOEN (NORMALIZ) 0,0000 0,0000 0,6667 0,3333 0,3333 0,3333 1,0000 2,6667
B(X) Conj. Neb. 12/2 = 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,5000 1,0000 1,5000
A(X) INTERSEÇÃO B(X) 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,3333 1,0000 1,3333A(X) UNIÃO B(X) 0,0000 0,0000 0,6667 0,3333 0,3333 0,5000 1,0000 2,8333 0,6SEMELHANÇA S A(X);B(X) = |A(X) INTERSEÇÃO B(X)| / A(X) UNIÃO B(X) 0,4706 INVÁLIDO! NÃO É SEMELHANTEF(X) FILTRO 8/2 = 0,0000 0,0000 0,0000 0,5000 1,0000 0,5000 0,0000 8,0000 MODA DO FILTRO
2,0000 AMPLITUDE DO FILTROQUANTO À MODA REGRA COM QUALIDADE, PELO CRITÉRIO DA MODA 12>=8QUANTO À AMPLITUDE REGRA COM QUALIDADE, PELO CRITÉRIO DA AMPLITUDE 2<=2
NÃO É SEMELHANTE E TEM OCORRÊNCIA MENOR QUE A MODA4,0000
OK ATENÇÃO - REGRA SEM QUALIDADEOKOK
TABELA DE CÁLCULOS
Declaratividade
0,0000
0,2000
0,4000
0,6000
0,8000
1,0000
0 2 4 6 8 10 12
FPOEN Conjunto Nebuloso Filtro
0 2 4 6 8 10 12
Frequências das opiniões dos Especialistas Normalizadas (FPOEN) em Notação FUZZY
Verifica se há mais de uma
modaModa
Quantidade de Intervalos
Significativos
Amplitude (1 sobre a Média
das diferenças
entre os MIs)
Número Nebuloso Calculado
Incremento de MI
0/0 + 0/2 + 0,6667/4 + 0,3333/6 + 0,3333/8 + 0,3333/10 + 1/12 OK 12 3 2 12/2 0,50000 12/2 = 0/0 + 0/2 + 0/4 + 0/6 + 0/8 + 0,5/10 + 1/12
Modelagem do Número Nebuloso (NN) em Notação FUZZY