Esta subseção apresenta as publicações, selecionadas para este estudo e cujo foco estivesse nos fatores críticos de sucesso em projetos de desenvolvimento de software. Os principais fatores críticos de sucesso foram devidamente agrupados, podendo ser visualizados no Quadro 1.

No estudo realizado por Chow e Cao (2008) foram encontrados 39 fatores críticos de sucesso distribuídos em 5 categorias: Organizacionais, Pessoas, Processos, Técnicas e Projeto. Estes fatores serviram de base para o estudo, o qual permitiu concluir que, para projetos de desenvolvimento Ágil de software, apenas 6 fatores críticos de sucesso, distribuídos em 4 categorias: Organizacionais, Pessoas, Processos e Técnicas, atendiam aos atributos de sucesso considerados pelos autores: Qualidade, Escopo, Cronograma e Orçamento.

Já o trabalho de aplicação de questionários e de entrevistas realizadas com profissionais da área de TI do Sri Lanka, permitiu que Rukshan e Mangala (2010) identificassem e classificassem 15 fatores críticos de sucesso para projetos de desenvolvimento de software.

Em uma análise de conteúdo dos 43 artigos selecionados por Nasir e Sahibuddin (2011) permitiu a identificação de 26 fatores críticos de sucesso relacionados a projetos de software. Salientam os autores que, mesmo nos dias atuais, ainda é aplicável a afirmativa “o sucesso ou o fracasso de um projeto raramente é devido a problemas técnicos” (DeMARCO, 1988 apud NASIR e SAHIBUDDIN, 2011).

Uma revisão da literatura realizada por Sudhakar (2012) resultou na identificação de 80 fatores críticos de sucesso para projetos de software, os quais, de acordo com a natureza de cada um deles, foram classificados nas sete categorias de fatores a seguir: de comunicação, técnicos, organizacionais, ambientais, de produto, de equipe e de gerenciamento de projetos. Entretanto, apenas os cinco fatores que apresentaram o maior número de ocorrências na literatura foram considerados em cada categoria. Desta forma, os 34 fatores resultantes constituem os principais fatores críticos de sucesso que, segundo o autor, podem ser utilizados, por equipes de desenvolvimento de software, para qualquer análise empírica de fatores críticos de sucesso.

A realização de uma análise de conteúdo, nos estudos resultantes de uma revisão sistemática da literatura, permitiu que Hashim et al. (2013) identificassem 8 fatores de risco em projetos de desenvolvimento de software. Posteriormente, estes fatores foram utilizados na realização de uma pesquisa do tipo survey, com a finalidade de analisar os fatores críticos de sucesso cujos riscos associados podem afetar, de forma significativa, o sucesso de projetos. Análise esta baseada na comparação do desempenho de projetos de desenvolvimento de software com os fatores de risco que influenciam o sucesso do projeto.

Num trabalho em andamento Marques et. al (2013) ao proporem o modelo I-C-E de gestão de projetos de desenvolvimento de software de sucesso, identificaram 5 fatores críticos de sucesso. Salientam os autores que os critérios normalmente utilizados para avaliar o projeto são: o cumprimento do prazo, do orçamento e do escopo. No entanto, outros critérios, tais como a satisfação do cliente e do usuário, também são importantes.

O manifesto publicado no Standish Group (2013) baseia-se na coleta de informações sobre casos reais em ambientes de projetos de software, a qual foi realizada através de 8 instrumentos diferentes, os quais envolviam: perfis de projetos, acompanhamento de projetos, projetos individuais de pesquisa, estudos de caso, pesquisas gerais, relatórios finais de projetos e outros instrumentos. O principal foco deste estudo foram os projetos pequenos, pois de acordo com a sua visão não há necessidade de projetos grandes, uma vez que qualquer projeto pode ser dividido numa série de projetos pequenos, os quais se necessário, podem ser desenvolvidos em paralelo. Desta maneira, o Standish Group (2013) apresentou uma relação de 10 fatores de sucesso para projetos pequenos, sendo que para cada um desses fatores são apresentados 10 pontos de sucesso, aos quais é atribuída uma fração de pontuação, não divulgada, para cada um deles. Esses 100 pontos resultantes são considerados os “pontos de sucesso para projetos pequenos”.

No relatório emitido pelo Standish Group (2014) e cujo foco principal eram as falhas em projetos de desenvolvimento de software, os autores também apresentaram 10 fatores críticos de sucesso para este tipo de projetos.

Os 148 estudos selecionados por Ahimbisibwe et al. (2015) que envolviam pesquisas sobre projetos de software de diferentes tamanhos, em vários domínios, em diferentes países e que utilizaram metodologia tradicional ou metodologia ágil, tornaram possível a identificação inicial de 37 fatores críticos de sucesso. Posteriormente, após uma análise minuciosa desses fatores restaram 27 fatores críticos de sucesso. No que diz respeito à categorização destes fatores, Ahimbisibwe (2015) salienta a inexistência de um amplo consenso entre os pesquisadores e profissionais, sugerindo uma estrutura alternativa com quatro temas-chave: fatores organizacionais, fatores de equipe, fatores de clientes e fatores de projetos.

Em um estudo visando os fatores críticos de sucesso com a finalidade de melhorar o processo ágil de desenvolvimento de software, Kouzari et al. (2015) ao efetuarem a revisão da literatura sobre o assunto elencaram 14 fatores críticos de sucesso para projetos de desenvolvimento de software.

2.2 Estudos com foco em fatores críticos de falhas

Nesta subseção são apresentadas as publicações, selecionadas para o presente estudo, cujo foco era os fatores críticos de falhas em projetos de desenvolvimento de software. Do mesmo modo que o ocorrido com os fatores críticos de sucesso, os principais fatores críticos de falhas foram devidamente agrupados e podem ser visualizados no Quadro 1.

O estudo realizado por Kappelman et al. (2006), baseado numa busca na literatura existente e na experiência dos seus autores em projetos de desenvolvimento de software, partiu de uma lista preliminar contendo vários sinais precoces de alerta (Early Warning Signs – EWSs) relativos à falhas em projetos de desenvolvimento de software. Após considerar o feedback de 19 especialistas em gestão de projetos de desenvolvimento de software, convidados a avaliar a lista inicial, o que ocasionou na adição de novos itens bem como em modificações de outros, indicou um total de 53 EWSs que, após serem classificados de acordo com sua importância (pontuação acima de 6), resultou numa lista contendo 17 EWSs. Um exame minucioso dos 17 EWSs resultantes, levou à uma combinação de vários deles, culminando com um lista final de 12 EWSs mais influentes.

Com o objetivo de verificar quais os fatores que realmente estavam por trás do fracasso, em projetos de desenvolvimento de software, Verner et al. (2008) realizaram um pesquisa do tipo survey na qual os profissionais da área deveriam responder a um instrumento de pesquisa, levando em consideração o último projeto em que participaram. Além disso, deveriam informar se tinham considerado o resultado deste projeto como sucesso ou fracasso. Do total de respostas que retornaram, 70 diziam respeito a projetos considerados como fracasso, o que permitiu a identificação, nos 8 projetos que apresentaram o menor número de fatores de falhas, 40 fatores de falhas reais. Os autores salientam a utilização, no instrumento de pesquisa, de fatores tanto de sucesso como de falhas, bem como a combinação dos vários fatores considerados semelhantes em um único fator.

Por ocasião da revisão bibliográfica, realizada em seu estudo sobre fatores críticos de sucesso em projetos ágeis de desenvolvimento de software, Chow e Cao (2008) também identificaram 19 fatores críticos de falhas neste tipo de projeto, fatores estes classificados em quatro categorias: organizacional, pessoas, processos e técnicas.

O feedback dos profissionais do Sri Lanka que foram entrevistados para o estudo de Rukshan e Mangala (2010) possibilitou aos autores, além da identificação dos fatores críticos de sucesso, a identificação de 15 fatores críticos de falhas no desenvolvimento de projetos de software.

Amparados exclusivamente em estudos demonstrados empiricamente por vários pesquisadores, envolvendo fatores que são ditos como a exercerem efeito sobre o resultado de projetos de desenvolvimento de software, o trabalho de McLeod e MacDonell (2011) concentrou esforços na identificação e classificação destes fatores. A revisão da literatura de seu estudo foi realizada através das publicações, com datas entre 1996 e 2006, selecionadas em duas importantes bases de dados (Computer Source e Business Source Premier). Isto tornou possível um embasamento que proporcionasse o desenvolvimento de uma estrutura classificatória contemporânea. Foram identificados e classificados 55 fatores que exercem efeito sobre o resultado de projetos de desenvolvimento de software, os quais estavam relacionados com os componentes da nova estrutura da seguinte maneira: 20 relacionados às Pessoas e Ações, 14 relacionados ao Conteúdo do Projeto, 14 relacionados ao Processo de Desenvolvimento e 7 relacionados ao Contexto Institucional.

O Standish Group, além da identificação do escopo das falhas em projetos de software, tem focado as suas pesquisas na identificação dos principais fatores que fazem com que estes projetos fracassem, bem como quais os principais componentes que podem reduzir as falhas destes projetos. O relatório do Standish Group (2014) baseou-se numa pesquisa do tipo survey, que envolveu gerentes executivos de TI de diversos segmentos e de diferentes tamanhos de empresas. A amostra considerada foi de 365 respondentes e representou 8.380 aplicações. Posteriormente, para que fosse possível fornecer um contexto qualitativo para os resultados da pesquisa, foram realizados quatro grupos focais e inúmeras entrevistas pessoais. Através das opiniões dos entrevistados foi possível relacionar 10 fatores críticos de sucesso para projetos de sucesso e 10 fatores de falhas para projetos contestados.

No estudo de Sweis (2015), levando em consideração a importância, para qualquer organização, conhecer os fatores que podem afetar os seus projetos, conduzindo-os em alguns casos ao fracasso, o objetivo foi identificar e categorizar tais fatores. Assim, através da revisão da literatura e considerando os aspectos de tempo, de custo e de qualidade – triângulo de sucesso – foram estudados os fatores capazes de levar um projeto ao fracasso pelo não cumprimento de um ou mais destes aspectos. Os fatores comuns identificados foram: problemas de condução do processo, problemas de conteúdo e problemas de contexto. Posteriormente, o autor realizou uma pesquisa do tipo survey, na qual a coleta de dados foi realizada através de um questionário, cuja construção baseou-se na literatura pesquisada, e que foi entregue em mãos para 104 profissionais da área de projeto de desenvolvimento de software, dos quais 61 questionários analisáveis retornaram. O resultado da análise estatística realizada e, de acordo com os critérios estabelecidos, apontou 9 fatores principais que apresentam uma maior contribuição para o fracasso de projetos de desenvolvimento de software, sendo estes distribuídos nas 3 categorias de problemas encontradas.

2.3. Considerações sobre os estudos de fatores críticos

A bibliografia considerada leva a algumas considerações importantes a respeito do estudo de fatores críticos de sucesso e de falhas, em projetos de desenvolvimento de software.

Em primeiro lugar pode ser citada a inexistência de uma definição clara e padrão para sucesso e fracasso, no âmbito considerado pelo estudo, conforme pode ser visto em McLeod e MacDonell (2011), Sudhakar (2012), Kaur e Aggrawal (2013) e Ahimbisibwe et al. (2015). Em razão da variedade de conceitos e definições existentes, torna-se necessário que os autores deixem claro em seus estudos, qual a definição ou conceito adotado.

Ahimbisibwe et al. (2015) salientam em seu estudo que a falta de um amplo consenso, a respeito dos fatores críticos de sucesso e de falhas em projetos de desenvolvimento de software, possa ser motivada por:

• Os resultados de estudos serem específicos de um determinado país. O fato de países diferentes apresentarem culturas diferentes, consequentemente podem apresentar culturas organizacionais diferentes.

• Tamanho, domínio e complexidade diferentes dos projetos considerados nos estudos.

Isto é enfatizado por Nasir e Sahibuddin (2011) quando alegam a necessidade do desenvolvimento de estudos envolvendo diferentes tamanhos de projetos, em vários domínios e países.

Por outro lado,

O sucesso ou fracasso de um sistema de software é construído como resultado de interpretações subjetivas negociadas ou contestadas, e precisam ser vistos contra o contexto histórico do desenvolvimento de sistemas e as complexas interações sociais e políticas que os envolve. (Mitev, 2000; Wilson e Howcroft, 2000, 2002 apud McLeod e MacDonell, 2011, p. 32).

Dessa forma, e pelo fato do que tanto o sucesso como as falhas tratar-se de percepções, deve-se ter um cuidado especial ao definir os participantes da amostra de pesquisa, uma vez que eles podem não ter uma representatividade em relação ao todo que está sendo pesquisado. O desenvolvimento de software envolve muitas partes interessadas, como: gerência superior, gerente de projeto, membros da equipe, arquitetos de sistemas, testadores, usuários, fornecedores, vendedores e clientes, onde cada um tem suas próprias prioridades e interesses (AHIMBISIBWE et al., 2015), consequentemente percepções diferentes.

Também é importante considerar o foco do estudo, pois a maioria apresenta uma concentração nos resultados de projetos de desenvolvimento de software, desconsiderando o processo de desenvolvimento do software em si, entretanto, o fato do processo influenciar nos resultados também é discutido (NASIR e SAHIBUDDIN, 2011).

Segundo McLeod e MacDonell (2011), os vários fatores considerados positivos e importantes para projetos de desenvolvimento de software, percebidos e demonstrados empiricamente na literatura, talvez devessem ser considerados como necessários, mas não suficientes para alcançar resultados de sucesso em projetos de desenvolvimento de software.

Ao citarem o paradoxo de Cobb (Royal Academy of Engineering, 2004, p. 10 apud McLeod e MacDonell, 2011 p. 66), o qual afirma: “Nós sabemos por que os projetos fracassam, nós sabemos como evitar o seu fracasso – então por que eles ainda fracassam?”, McLeod e MacDonell (2011), baseados em pesquisas anteriores por eles utilizadas, trazem em seu estudo algumas considerações importantes de autores destas pesquisas, tais como: Sauer (1999), Nandhakumar (1996), Somers e Nelson (2001, 2004), Scott e Vessey (2002).

Além disso, devido às alterações da natureza e da prática de projetos de desenvolvimento de software, ocorrida nos últimos tempos, McLeod e MacDonell (2011) salientam a importância de outras questões e fatores que surgiram, como: a natureza mutável dos projetos de desenvolvimento de software, as pessoas e os processos, o contexto institucional e as inter-relações e interações entre os fatores.

Para Ahimbisibwe et al. (2015) existem muitas razões para que os projetos de desenvolvimento de software não sejam bem sucedidos, e vários estudos argumentando que estes projetos falham devido a escolha inadequada de uma abordagem de gerenciamento de projetos. Os autores salientam que, a existência de várias metodologias alternativas para desenvolvimento de projetos torna difícil a sua escolha, sendo que muitas vezes os desenvolvedores de projetos optam por aquela em que possuem maior experiência e dessa forma, a categorização do projeto é adaptada ou os critérios de categorização utilizados não estão logicamente relacionados com os objetivos.

Como pode ser observado no Quadro 1, vários são os fatores críticos que possibilitam levar o resultado de projetos de desenvolvimento de software a ser um sucesso, a ser contestado ou a ser fracassado. Ao estudarem o sucesso em projetos de desenvolvimento de software, Chow e Cao (2008) incluíram também uma análise dos fatores críticos de falhas. Da mesma forma, o estudo do Standish Group (2014) ao abordar o fracasso, neste mesmo tipo de projeto, também executa uma análise dos fatores críticos de sucesso. De forma semelhante, o estudo de Rukshan e Mangala (2010) apresenta os mesmos fatores críticos de sucesso como fatores críticos de falhas, porém observados de forma diferente.

Quadro 1
Fatores Críticos para o Resultado de Projetos de Desenvolvimento de Software.

Fonte: Elaborado pelos autores.

Quadro 1. Continuación
Fatores Críticos para o Resultado de Projetos de Desenvolvimento de Software.

Fonte: Elaborado pelos autores.

Além disso, observou-se que muitos fatores citados na literatura como fatores críticosde sucesso, também são citados na literatura como fatores críticos de fracasso.

Sendo assim, propõe-se a não divisão dos fatores críticos em fatores críticos de sucesso e fatorescríticos de falhas, mas apenas a existência de fatores críticos, os quais, de acordo com a atenção e otratamento que lhes forem dispensados, poderão levar os resultados de projetos de desenvolvimento desoftware a ser um sucesso, contestados ou fracassados. A Figura 1 sintetiza este entendimento.

Figura 1:
Probabilidades do Resultado de Projetos de Desenvolvimento de Software.
Fonte: Elaborado pelos autores.

Figura 2
Percurso Metodológico
Fonte: Elaborado pelos autores.

Os critérios de busca utilizados foram: artigos publicados a partir de 2011, uma vez que o período da pesquisa realizada por Nasir e Sahibuddin (2011) foi de 1990 a 2010; artigos que continham no título “development projects” e “information systems” e/ou “IS” e/ou “software” e/ou “information technology” e/ou “IT”; além disso, os artigos deveriam conter as palavras chaves: “critical factors of failure” e/ou “failure factors” e/ou “critical success factors” e/ou “success factors”.

A pesquisa ocorreu durante o mês de abril de 2015 retornando 21 artigos, sendo que 12 foram retirados por não tratarem especificamente do assunto de interesse. Restando, portanto 9 artigos. Também foram incluídos 3 artigos e 2 relatórios do Standish Group citados em suas referências, sendo estes considerados importantes para o assunto objeto deste estudo.

Após uma leitura cuidadosa dos artigos selecionados, conforme acima especificado, realizou-se o mapeamento dos fatores críticos de sucesso, dos fatores críticos de falhas e dos fatores críticos (Quadro 1), uma vez que este estudo postula a inexistência de dois tipos de fatores críticos (sucesso e falhas) e sim apenas de fatores críticos. Nesta fase, quando necessário, realizaram-se as traduções através da utilização do método Cross Cultural (BRISLIN, 1970) da seguinte maneira:

• A tradução do Inglês para o Português foi realizada por um profissional da área, profissional A, o qual tenha residido em um país de língua inglesa;

• A tradução reversa, do Português para o Inglês, foi realizada por outro profissional da área, profissional B, o qual também tenha residido em um país de língua inglesa;

• A análise e ajustes da tradução foram realizados por um terceiro profissional da área, profissional C, o qual também residiu em um país de língua inglesa.

A seguir, um instrumento de pesquisa (questionário) foi construído constando dos seguintes itens:

• Dados relativos ao perfil do respondente;

• Questões abordando a importância dos atributos de sucesso (qualidade, escopo, tempo e custo), no resultado de projetos de desenvolvimento de software, com base no estudo de Chow e Cao (2008). Para estas questões foi utilizada uma escala do tipo Likert, de 5 pontos, com variação (1 – muito baixa, 5 – muito alta) sendo considerado também (6 – não se aplica);

• Dados relativos ao perfil do projeto considerado pelo respondente;

• Questões abordando a contribuição dos fatores críticos em projetos de desenvolvimento de software, para o resultado do projeto considerado pelo respondente, com base no estudo de Ahimbisibwe et al. (2015). A escala utilizada foi do tipo Likert, de 5 pontos, com variação (1 – muito fraca, 5 – muito forte) também sendo considerado (6 – não se aplica);

• Espaço reservado para sugestão, por parte do respondente, de até 5 fatores críticos, não elencados nas questões, juntamente com o grau de importância considerado pelo respondente;

• Consideração do grau de satisfação do respondente, numa escala de 1 a 10, com o projeto em questão;

• Um espaço reservado para comentários no qual o respondente poderia fazer, de forma livre, qualquer observação que julgasse necessária.

Após a construção do instrumento de pesquisa e, buscando a validação de conteúdo, este foi submetido a 5 pesquisadores da área para que os mesmos apresentassem sugestões e alterações que julgassem necessárias, dando origem então ao instrumento piloto.

Um pré-teste com o instrumento piloto foi executado com 14 profissionais, da área de projetos de desenvolvimento de software, ligados ao Centro de Processamento de Dados da Universidade Federal de Santa Maria.

Encerrado o pré-teste, e após a realização dos ajustes necessários, obteve-se o instrumento final, o qual foi disponibilizado online por um período de 90 dias, para aproximadamente 900 profissionais da área, contatados via e-mail através dos endereços das empresas localizados na Internet ou através de associações e sindicatos de empresas e profissionais da área de desenvolvimento de projetos de software, dos quais se obteve um retorno de 172 questionários correspondentes aproximadamente a 19% dos e-mails enviados.

Buscando a validação interna do instrumento construído foi realizada uma análise fatorial com as respostas oriundas da aplicação do questionário.

A pesquisa desenvolvida neste estudo teve caráter quantitativo e o método de pesquisa utilizado foi do tipo survey. Para a tabulação e análise quantitativa dos dados foi utilizado o software de apoio SPSS 20.0 (Statiscal Package for the Social Sciences) através da realização de técnicas de análise estatística descritiva e de análise fatorial exploratória (AFE). Para a verificação da consistência interna dos fatores encontrados, utilizou-se o teste de confiabilidade Alpha de Cronbach.

Para evitar falhas de interpretação e proporcionar um melhor entendimento, a partir deste ponto, os fatores críticos passarão a ser chamados de variáveis tendo em vista que os agrupamentos destas variáveis pela AFE serão denominados de fatores.

A AFE foi utilizada com a finalidade de explorar os dados da escala objeto deste estudo, pois de acordo com Hair et al. (2009) a análise fatorial permite analisar as inter-relações entre variáveis, definindo conjuntos de variáveis que são fortemente inter-relacionadas, conhecidos como fatores.

Com a finalidade de verificar se a análise fatorial era apropriada, para o conjunto de dados utilizado, foram realizados dois testes: o teste de esfericidade de Bartlett que tem por objetivo averiguar se a correlação entre as variáveis é significativa, devendo apresentar um SIG < 0,05 e o teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) o qual tem por objetivo identificar se a correlação entre os pares de variáveis pode ser explicada por outras variáveis incluídas no estudo e deve apresentar um valor maior ou igual a 0,5. De acordo com Field (2009) o valor do KMO é considerado medíocre (entre 0,5 e 0,7), bom (entre 0,7 e 0,8), ótimo (entre 0,8 e 0,9) e excelente (> 0,9).

Dos métodos utilizados para estimar as cargas fatoriais, dois apresentam destaque e são amplamente utilizados pela literatura, (1) o método dos componentes principais e (2) o método da verossimilhança. A opção pela utilização do método dos componentes principais para estimar as cargas fatoriais neste trabalho, deve-se ao fato de que este método é o mais indicado quando o pesquisador tem a intenção de definir o número mínimo de fatores que atendem pela variância máxima dos dados (MALHOTRA, 2001).

A possibilidade de serem encontrados, na análise fatorial, tantos fatores quantas forem as variáveis pesquisadas, leva frequentemente o pesquisador a resumir as informações compreendidas nas variáveis originais em um número menor de fatores. HAIR et al. (2009) apresentam os seguintes métodos que estabelecem critérios para definição dos fatores a serem utilizados: determinação a priori, autovalores, gráfico de declive, percentagem da variância, confiabilidade meio a meio e testes de significância. Neste estudo optou-se pela utilização do método dos autovalores superiores a um para a definição dos fatores. Para facilitar a interpretação dos fatores escolhidos utilizou-se o método de rotação Varimax, o qual segundo HAIR et al. (2009), concentra-se na simplificação das colunas da matriz fatorial e, geralmente é considerado superior a outros métodos de rotação ortogonal para a obtenção de uma estrutura fatorial simplificada.

Na avaliação do grau de confiabilidade dos fatores foi aplicado o Alpha de Cronbach que, segundo Hair et al. (2009) pode apresentar as seguintes qualificações: Fraca (α < 0,6), Moderada (0,6 ≤ α < 0,7), Boa (0,7 ≤ α < 0,8), Muito Boa (0,8 ≤ α < 0,9) e Excelente (α ≥ 0,9), sendo que os valores superiores a 0,7 indicam confiabilidade satisfatória de consistência interna.

A amostra utilizada no presente estudo foi composta por 172 respondentes, profissionais da área de desenvolvimento de projetos de software, atuando no Distrito Federal e em 18 estados do Brasil.

Com relação ao perfil dos respondentes, a faixa etária concentrou-se em 26 a 35 anos perfazendo um total de 47% da amostra, a escolaridade apresentou uma maior concentração na pós-graduação completa com um total de 41% da amostra e o nível de direção com 50% da amostra apresentou a maior concentração para o cargo ocupado na empresa.

No que diz respeito ao perfil dos projetos, tomados como referência pelos respondentes para responder as questões de pesquisa, o resultado do projeto apresentou praticamente um equilíbrio, concentrando-se no sucesso com 55% e no contestado com 44% da amostra, da mesma forma o ano de conclusão do projeto apresentou maior concentração em 2016 com 50% e em 2015 com 40% do total da amostra, já a função desempenhada no projeto apresentou uma concentração de 59% da amostra tanto para gerente do projeto como para desenvolvedor (analista, projetista, programador, engenheiro de testes), salienta-se aqui a possibilidade do respondente assumir mais de uma função no projeto.

4.2. Resultado da análise fatorial exploratória

Através da realização de uma AFE foi possível extrair os fatores que melhor representam os Fatores Críticos em projetos de desenvolvimento de software. Com relação à amostra utilizada para a realização da AFE pode-se dizer que apresentava um indicativo positivo, pois era constituída por 172 respostas para cada um dos 34 itens do questionário (Q17 a Q50), sendo assim estava de acordo com a recomendação de Hair et al. (2005), de que o tamanho de uma amostra para a realização de uma AFE dever ser no mínimo cinco vezes maior que o número de itens a serem avaliados.

Quadro 2
Teste de KMO e Bartlett para Fatores Críticos

Fonte: Dados da pesquisa.

A utilização da medida de adequação da amostra (MAA) indicou a possibilidade de aplicação da análise fatorial tendo em vista que o valor apresentado para KMO e SIG (ver Quadro 2) para a amostra em questão atendem o especificado por Hair et al. (2009).

Após a execução da análise fatorial, todas as variáveis apresentaram autovalores superiores a um, entretanto, de acordo com Field (2009), todas as variáveis que apresentarem comunalidades inferiores a 0,5 devem ser retiradas uma por uma, iniciando por aquela que apresentou o valor mais baixo, sendo a análise fatorial novamente executada a cada exclusão de uma variável. Uma variável foi retirada (Q47) restando 33 variáveis conforme apresentado no Quadro 3.

Quadro 3
Variáveis Resultantes

Fonte: Dados da pesquisa.

Utilizando o método de rotação Varimax extraiu-se 8 fatores que explicam 67,70% da variância total. No Quadro 4 é possível visualizar as variáveis componentes de cada dimensão além das demais informações estatísticas.

Os oito fatores extraídos da AFE apresentaram médias expressivas, onde dois deles apresentaram médias consideradas de altas a muito altas e os demais apresentaram médias muito próximas de alta, o que demonstra a importância, atribuída pelos entrevistados, para as variáveis em projetos de desenvolvimento de software.

Quadro 4
Fatores encontrados na Análise Fatorial

Fonte: Dados da pesquisa.

De acordo com o Alpha de Cronbach (Quadro 4) e conforme Hair et al. (2009) observa-se que, dos oito fatores extraídos da AFE, cinco apresentam um grau de confiabilidade muito bom (0,8 <= α < 0,9) e três apresentam um grau de confiabilidade bom (0,7 <= α < 0,8), desta forma sendo considerados satisfatórios (α > 0,7).

Estes fatores também apresentaram médias expressivas, onde dois deles apresentaram médias consideradas de altas a muito altas e os demais apresentaram médias muito próximas de alta, o que demonstra a importância, atribuída pelos entrevistados, para as variáveis em projetos de desenvolvimento de software.

O primeiro fator obtido denominado de “Características da Equipe” englobou cinco variáveis que pertencem à experiência, capacidade e competência, comprometimento e motivação da equipe de projeto, assim como o seu relacionamento com o usuário. Cabe acrescentar que este fator apresentou a maior média dentre os fatores analisados, sinalizando a relevância atribuída pelos entrevistados para as estas características quando da formação da equipe nos projetos de desenvolvimento de software.

O fator obtido em segundo lugar foi denominado de “Planejamento do Projeto” e incluiu variáveis relativas às exigências e objetivos, cronograma, gestão de riscos, planejamento, treinamento e aprendizagem de usuários/clientes, dando mostras de que os entrevistados consideram importante a maneira como o projeto de desenvolvimento de software será executado, assim como o treinamento que será destinado aos usuários/clientes.

Compondo o terceiro fator denominado de “Metodologia de Desenvolvimento”, têm-se as variáveis correspondentes à metodologia utilizada, à experiência da equipe com a metodologia, infraestrutura e ferramentas de apoio, bem como composição e tamanho da equipe (sofrem influência de acordo com a metodologia utilizada). Ao apresentar uma média próxima de alta demonstra o quanto é importante a escolha da metodologia de desenvolvimento correta.

O fator denominado “Esforços Organizacionais” foi o quarto a ser extraído e inclui cinco variáveis, as quais se relacionam com a gestão superior, recursos, liderança e cultura organizacional. Apresentando uma média próxima de alta o fator demonstra a preocupação dos entrevistados com estes itens no início e na continuidade da execução de um projeto de desenvolvimento de software.

Composto por duas variáveis relativas ao usuário/cliente, o quinto fator extraído foi denominado de “Atitudes do Usuário/Cliente”. Por apresentar a segunda média mais alta este fator constata a importância dispensada, pelos entrevistados, da participação efetiva do cliente/usuário durante todo o processo de desenvolvimento de um projeto de software.

A aglutinação de variáveis que dizem respeito a custos, orçamento, comunicação interna e expectativas de usuários/clientes deu origem ao sexto fator extraído e que foi denominado “Administração de Recursos”. O cuidado e preocupação com estimativa de custos, um orçamento real, a comunicação entre os membros da equipe e com as reais expectativas dos usuários/clientes devem ser observados não só no início como também durante a execução do desenvolvimento do projeto de software.

O fator denominado “Características do Projeto” foi o sétimo fator a ser extraído e foi formado por variáveis que tratavam de tamanho e complexidade do projeto. Este fator apresentou uma media muito próxima de alta, dando mostras de que, para os entrevistados, estas características exercem influência significativa em diversas ações antes e durante a execução de um projeto de software.

O oitavo e último fator extraído associou três variáveis referentes à qualidade, controle, monitoramento e testes sendo o fator denominado de “Qualidade do Software”. Ao apresentar uma média próxima de alta, o fator sinaliza a importância, considerada pelos os entrevistados, da qualidade do software (produto final) para o resultado de projetos de software.