Title: Trend Visualization of Quality Metrics in Software Portfolios - A Visual Expert System for Software Quality Analysis on Portfolio Level
Language: English
Authors: Genfer, Patric 
Keywords: Softwarequalität; Portfolios; Trendanalyse; Softwaremetriken; Datenvisualisierung; Source Code Repository Mining; Qualitätsmanagement
Software Quality; Portfolios; Trend Analysis; Software Metrics; Data Visualization; Source Code Repository Mining; Quality Management
Advisor: Grechenig, Thomas 
Issue Date: 2020
Number of Pages: 149
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Softwareportfolios heutiger Unternehmen bestehen aus einer Vielzahl modularer, teilweise äußerst polyglotter Einzelkomponenten. Das Qualitätsmanagement dieser Softwareportfolioserfordert neue Ansätze, da hier die Überwachung von Qualitätsmetriken auf Projektebene allein nicht mehr ausreichend ist, um wichtige strategische Entscheidungen zu treffen. Während Qualitätsmanager bei der Analyse und Wartung einzelner Softwareprojekte auf eine Vielzahl an Untersuchungen und Werkzeugen zurück greifen können,ist das Qualitätsmanagement auf Portfolioebene, trotz seiner zunehmenden Relevanz,bisher ein wenig beachtetes Gebiet, weder aus akademischer, noch aus kommerziellerSicht. Um diese Forschungslücke weiter zu schließen, präsentiert diese Arbeit den Prototypen eines Expertensystems zur Visualisierung und Analyse von Softwaremetriken auf Portfolioebene. Die konkreten Anforderungen an den Prototypen ergeben sich aus den aus verschiedenenQuellen gewonnenen Informationsbedürfnissen von Qualitätsmanagern im Portfoliobereich. Die Implementierung selbst erfolgt in zwei separaten Teilkomponenten: Einem Data-Mining-Prozess, um die erforderlichen Qualitätsmetriken aus einem Softwareportfolio zu extrahieren und aus dem eigentlichen, interaktiven Expertensystem zur Visualisierung der gesammelten Trenddaten. Eine abschließende, szenariobasierte Expertenevaluierung konnte bestätigen, dass der Prototyp durch seinen holistischen Ansatz und seine Konfigurierbarkeit neue Möglichkeiten im Portfolio Qualitätsmanagement bietet, die so von existierenden Tools bisher nicht angeboten werden. Die durch den Prototypen gewonnen Erkenntnisse, ebenso wie die im Rahmen dieser Arbeit gesammelten konkreten Informationsbedürfnisse von Qualitätsexperten auf Ebene der Software Portfolios, legen einen Grundstein für möglicheweitere Forschungen in diesem Gebiet.

Compared to past monolithic approaches, today’s companies host a large amount of various, modular and also very polyglot software components in their portfolios. Ensuring high software quality standards within these portfolios is a huge challenge and requires new strategies, as monitoring quality metrics only on the project level is no longer sufficient enough for making important decisions. Regarding the management of single software repositories, quality managers have access to a large number of research papers and tools, but the same is not true when it comes to quality analysis on portfolio level: Despite its increasing relevance, there does not exist much supportive material, neither academically, nor commercially. In an attempt to close this research gap further, this work presents the prototype of an expert tool for visualizing and analyzing software quality metrics at portfolio level. The specific requirements for developing the prototype are determined by collecting the concrete information needs of quality managers from various sources. The implementation itself is divided in two separate parts: First, a data mining process, used to extract the necessary quality metrics from a software portfolio, is developed, and based on that, the actual interactive expert system to visualize the collected trend data, is realized. A concluding scenario-based expert evaluation confirmed that the prototype, due to its holistic approach and various configuration options, provides analyzing and monitoring software portfolios’ quality in a way actual tools in this area do not yet provide. Furthermore, the insights gained through the development of this prototype, together with the concrete information needs of quality experts on the portfolio level collected in this work, lay the foundation for further research in this area.
URI: https://doi.org/10.34726/hss.2020.83783
http://hdl.handle.net/20.500.12708/16180
DOI: 10.34726/hss.2020.83783
Library ID: AC16072000
Organisation: E194 - Institut für Information Systems Engineering 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
Appears in Collections:Thesis

Show full item record

Google ScholarTM

Check


Items in reposiTUm are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.