Key Note Emilia Mendes

La mejora y la estimación del valor de las Decisiones
En su paper que dio origen a la Ingeniería de Software basada en el valor (CBSE), Boehm (en 2003) muy claramente formuló que gran parte de la práctica de la ingeniería de software actual y volver a la búsqueda se lleva a cabo en un entorno neutro valor , donde: Cada requieren unificación, casos de uso, objeto, caso de prueba, y el defecto se trata como igualmente im-portante; sistemas "valor ganado" Track costo del proyecto y el calendario, no de los interesados ​​o el valor comercial; Un "separación de preocupaciones" se practica, en el que la responsabilidad de los ingenieros de software se limita a convertir los requisitos de software en código verificado. Como parte del proyecto de investigación de tres años (2015-2017) financiado por la Agencia finlandesa de financiación de Tech-gía e Innovación, estamos colaborando con cuatro empresas TIC para ayudar a mejorar su toma de decisiones relativas al software o productos intensivos en software, y ser capaz de predecir el valor total de sus decisiones. Todas las empresas que ya emplean una basada en un valor de p-abordaje para la toma de decisiones; Sin embargo las decisiones se basan en el conocimiento tácito, en el sentido de que los tomadores de decisiones modelos mentales no han sido explicitated, y, alternativamente, combinar y utilizar con la ayuda de herramientas de visualización de datos / 'qué pasaría si' escenarios en apoyo de su deci-sión de decisiones procesos. La contribución meta y principal de esta apertura es al detalle nuestra propuesta marco para la estimación del valor, en adi-ción de algunos resultados empíricos preliminares, con el fin de apoyar a aquellas empresas que desean mejorar su toma de decisiones basada en el valor, y para predecir el valor de sus decisiones. Como se detallará más adelante, el marco propuesto también incluye la teoría de la creación de conocimiento organizacional y la ingeniería del conocimiento basadas en los expertos de proceso de las redes bayesianas.