Analýza přítomnosti anti-vzorů v datech nástrojů pro řízení projektů

Bc. Ondřej VÁNĚ

Diplomová práce

Analysis of presence of anti-patterns in project management tools data

Anotace:

Cílem této diplomové práce je analyzovat a automaticky detekovat vybrané anti-vzory v datech nástrojů pro projektové řízení s využitím nástroje SPADe. Nástroj SPADe slouží ke sběru dat z jednotlivých ALM nástrojů a následnému hledání špatných praktik (anti-vzorů) v projektových datech. Za účelem vypracování této práce byla provedena analýza dostupných anti-vzorů a následně vybrána omezená podmnožina pro další zkoumání. V další části byla provedena implementace detekce analyzovaných anti-vzorů pomocí SQL dotazů a následným vyhodnocením pomocí jazyka Java. Součástí této práce, nad rámce jejího zadání, je také podpůrná webová aplikace pro snadné spouštění detekce implementovaných anti-vzorů a zobrazení jejích výsledků. Následně byl proveden experiment nad vybranou množinou anti-vzorů a projektových dat. Úspěšnost detekce byla ověřena porovnáním výsledků s výstupy manuální detekce anti-vzorů v datech projektů ve zdrojových ALM nástrojích. Úspěšnost detekce byla úspěšná v 93,65 % případů oproti manuální kontrole.

Abstract:

The goal of this thesis is to analyze and automatically detect anti-patterns in the data of project management tools using SPADe tools. The SPADe tool is used to collect data from ALM tools and search for bad practices (anti-patterns) in project data. In order to develop this thesis, an analysis of the available anti-patterns was performed and then a subset was selected for further investigation. In the next part, the detection of the analyzed anti-patterns was implemented using SQL queries and Java programming language was used to process the results of these queries. As an extra feature of this thesis, going beyond the scope of the original assignment, a support web application for running the detection process of implemented anti-patters and results presentation was also developed. Furthermore, an experiment was performed on a selected sets of anti-patterns and project data. The success of the detection was verified by comparing the results to those from a manual anti-pattern detection in project data from the source ALM tools. Detection success was successful at 93.65 % compared to manual control.

Klíčová slova

anti-vzor, projektové řízení, detekce, projektová data, Software Process Anti-pattern Detector, webová aplikace

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 19. 5. 2021

Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Petr Pícha

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Fakulta aplikovaných věd

Magisterský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Informační systémy