Veri Manipülasyonu
Yazılım metrikleri, bir dereceye kadar ölçüm içeren birçok faaliyeti içeren bir ölçü standardıdır. Yazılım ölçümündeki başarı, toplanan ve analiz edilen verilerin kalitesindedir.
İyi Veri nedir?
Toplanan veriler, aşağıdaki soruların yanıtlarını üretebiliyorsa, iyi bir veri olarak kabul edilebilir:
Are they correct? - Bir veri, metrik tanımının tam kurallarına göre toplanmışsa doğru kabul edilebilir.
Are they accurate? - Doğruluk, veriler ile gerçek değer arasındaki farkı ifade eder.
Are they appropriately precise? - Kesinlik, verileri ifade etmek için gereken ondalık basamak sayısıyla ilgilenir.
Are they consistent? - Bir ölçüm cihazından diğerine önemli bir fark göstermiyorsa, veriler tutarlı olarak kabul edilebilir.
Are they associated with a particular activity or time period? - Veriler belirli bir faaliyet veya zaman periyoduyla ilişkiliyse, verilerde açıkça belirtilmelidir.
Can they be replicated?- Normalde, anketler, vaka çalışmaları ve deneyler gibi araştırmalar, farklı koşullar altında sıklıkla tekrarlanır. Bu nedenle, verilerin kolayca kopyalanması da mümkün olmalıdır.
Veriler Nasıl Tanımlanır?
Ölçüm amacıyla toplanan veriler iki türdendir -
Raw data- Ham veriler, süreç, ürün veya kaynakların ilk ölçümlerinden elde edilir. Örneğin: Bir organizasyondaki çalışanların haftalık zaman çizelgesi.
Refined data - İyileştirilmiş veriler, öznitelikler için değer türetmek için ham verilerden temel veri öğelerinin çıkarılmasıyla elde edilir.
Veriler aşağıdaki noktalara göre tanımlanabilir -
- Location
- Timing
- Symptoms
- Sonuç
- Mechanism
- Cause
- Severity
- Cost
Veriler Nasıl Toplanır?
Verilerin toplanması, insan gözlemi ve raporlamayı gerektirir. Yöneticiler, sistem analistleri, programcılar, testçiler ve kullanıcılar satır verilerini formlara kaydetmelidir. Doğru ve eksiksiz veri toplamak için aşağıdakiler önemlidir:
Prosedürleri basit tutun
Gereksiz kayıttan kaçının
Çalışanları verileri kaydetme ihtiyacı ve kullanılacak prosedürler konusunda eğitin
Veri yakalama ve analiz sonuçlarını orijinal sağlayıcılara derhal ve çalışmalarında yardımcı olacak faydalı bir biçimde sağlayın
Merkezi bir toplama noktasında toplanan tüm verileri doğrulayın
Veri toplamanın planlanması birkaç adım içerir -
GQM analizine göre hangi ürünlerin ölçüleceğine karar verin
Ürünün konfigürasyon kontrolü altında olduğundan emin olun
Tam olarak hangi özelliklerin ölçüleceğine ve dolaylı önlemlerin nasıl türetileceğine karar verin
Ölçü seti netleştikten ve ölçülecek bileşen kümesi belirlendikten sonra, ölçüm sürecine dahil olan her bir etkinliği tanımlamak için bir şema oluşturun
Formları işlemek, verileri analiz etmek ve sonuçları raporlamak için bir prosedür oluşturun
Veri toplama planlaması, proje planlaması başladığında başlamalıdır. Gerçek veri toplama, geliştirmenin birçok aşamasında gerçekleşir.
For example - Proje personeli ile ilgili bazı veriler projenin başlangıcında toplanabilirken, çaba gibi diğer veri toplama, proje başlangıcında başlar ve işletme ve bakım ile devam eder.
Veriler Nasıl Saklanır ve Çıkarılır
Yazılım mühendisliğinde veriler bir veritabanında depolanmalı ve bir Veritabanı Yönetim Sistemi (DBMS) kullanılarak kurulmalıdır. Aşağıdaki şekilde bir veritabanı yapısı örneği gösterilmektedir. Bu veritabanı, bir organizasyonun farklı departmanlarında çalışan farklı çalışanların ayrıntılarını saklayacaktır.
Yukarıdaki diyagramda, her kutu veri tabanındaki bir tablodur ve ok, bir tablodan diğerine çoktan bire eşlemeyi gösterir. Eşlemeler, verilerin mantıksal tutarlılığını koruyan kısıtlamaları tanımlar.
Veritabanı tasarlandıktan ve verilerle doldurulduktan sonra, verileri analiz için çıkarmak için veri işleme dillerini kullanabiliriz.