EstimaPro: Sistema de Información para Estimaciones de Propuestas de Desarrollo de Software para la empresa Seed EM
Este proyecto desarrolló EstimaPro, un sistema de información web orientado a reducir el tiempo del proceso de estimación de propuestas de desarrollo de software en la empresa Seed EM. El sistema automatiza tareas previamente realizadas de forma manual en hojas de cálculo, como la gestión, búsqueda,...
- Autores:
-
Bustos López, Diego Alejandro
Segura Pinto, Jhonatan Felipe
Vera Serrano, William Armando
- Tipo de recurso:
- https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/14577
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12495/14577
- Palabra clave:
- Gestión de proyectos de software
Estimaciones de software
Metodologías ágiles
Sistemas de información
621.3
Software project management
Software estimations
Agile methodologies
Information systems
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
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Este proyecto desarrolló EstimaPro, un sistema de información web orientado a reducir el tiempo del proceso de estimación de propuestas de desarrollo de software en la empresa Seed EM. El sistema automatiza tareas previamente realizadas de forma manual en hojas de cálculo, como la gestión, búsqueda, selección y reutilización de historias de usuario, así como la importación y exportación de estimaciones. La solución fue implementada bajo una arquitectura cliente-servidor utilizando React para el frontend, Django para el backend y Neo4j como base de datos. Durante la prueba piloto, EstimaPro permitió una reducción del 33,6 % en los tiempos promedio de estimación para proyectos de pequeña escala. Este desarrollo establece una base técnica para futuras integraciones con otras herramientas de la empresa, así como para la incorporación de inteligencia artificial y grafos de conocimiento en procesos asociados a la estimación. |
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[1] V. Nguyen, B. Boehm, and L. Huang, “Determining relevant training data for effort estimation using Window-based COCOMO calibration,” Journal of Systems and Software, vol. 147, pp. 124–146, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.jss.2018.10.019. [2] A. Jadhav, M. Kaur, y F. Akter, "Evolution of Software Development Effort and Cost Estimation Techniques: Five Decades Study Using Automated Text Mining Approach," Mathematical Problems in Engineering, vol. 2022, Art. no. 5782587, pp. 1-17, 2022, doi: 10.1155/2022/5782587. [3] A. Jadhav, S. K. Shandilya, I. Izonin, y M. Gregus, "Effective Software Effort Estimation Leveraging Machine Learning for Digital Transformation," IEEE Access, vol. 11, pp. 1-?, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3293432. [4] Mosul University and S. Khaleel, “Designing a Tool to Estimate Software Projects Based on The Swarm Intelligence,” IJIES, vol. 14, no. 4, pp. 524–538, Aug. 2021, doi: 10.22266/ijies2021.0831.46. [5] C. Kopetschny, M. Ericsson, W. Löwe, and A. Wingkvist, "Optimization of software estimation models," in Proc. 14th Int. Conf. on Software Technologies (ICSOFT), 2019, pp. 141–150, doi: 10.5220/000811770141015. [6] S. Saurabh, S. Sagnika, S. Mishra, and M. Das, "A systematic review on software cost estimation in Agile Software Development," J. Eng. Sci. Technol. Rev., vol. 10, no. 4, pp. 51–64, 2017, doi: 10.25103/jestr.104.080. [7] S. M. R. Chirra and H. Reza, “A Survey on Software Cost Estimation Techniques,” JSEA, vol. 12, no. 06, pp. 226–248, 2019, doi: 10.4236/jsea.2019.126014. [8] D. Toka and O. Turetken, "Accuracy of contemporary parametric software estimation models: A comparative analysis," in Proc. 39th Euromicro Conf. Softw. Eng. Adv. Appl., 2013, pp. 313–316, doi: 10.1109/SEAA.2013.49. [9] M. Antúnez, L. Gervasoni, E. Maggiori, and A. Thomas, “Desarrollo de una herramienta para automatizar la estimación de datos faltantes en informes meteorológicos,” 2013. Accessed: Oct 28, 2024. [Online]. Available: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/94781 [10] S. Tejedor Calvo, L. Cervi, C. M. Pulido, and J. M. Pérez Tornero, “Análisis de la integración de sistemas inteligentes de alertas y automatización de contenidos en cuatro cibermedios,” Estud. mensaje periodís., vol. 27, no. 3, pp. 973–983, Jun. 2021, doi: 10.5209/esmp.77003. [11] G. A. Martínez Jiménez, Automatización de tareas administrativas con Excel. Accessed: May 28, 2025. [Online]. Available: https://www.digitaliapublishing.com/a/101599/automatizacion-de-tareas-administrativas-con-excel [12] M. U. Nisa, M. Saqlain, et al., "Analysis of software effort estimation by machine learning techniques," preprint, Dec. 2023. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/376758274_Analysis_of_Software_Effort_Estimation_by_Machine_Learning_Techniques [13] S. Khati Chhetri, "Comparative Study of Front-end Frameworks: React and Angular," Bachelor's thesis, Oulu University of Applied Sciences, 2024. [En línea]. https://www.theseus.fi/handle/10024/865488 [14] M. Saad, Y. Zhang, J. Tian, y J. Jia, "A graph database for life cycle inventory using Neo4j," Journal of Cleaner Production, 2023. [En línea]. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.136344 [15] Project Management Institute, “A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide)”, 6th ed. Newtown Square, PA, USA: PMI, 2017. [16] M. Richards, Software Architecture Patterns, 2nd ed. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2022. |
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Durante la prueba piloto, EstimaPro permitió una reducción del 33,6 % en los tiempos promedio de estimación para proyectos de pequeña escala. Este desarrollo establece una base técnica para futuras integraciones con otras herramientas de la empresa, así como para la incorporación de inteligencia artificial y grafos de conocimiento en procesos asociados a la estimación.Ingeniero de SistemasPregradoThis project developed EstimaPro, a web-based information system aimed at reducing the time required for estimating software development proposals at the company Seed EM. The system automates tasks previously performed manually using spreadsheets, such as the management, search, selection, and reuse of user stories, as well as the import and export of estimations. The solution was implemented using a client-server architecture with React for the frontend, Django for the backend, and Neo4j as the database. During the pilot test, EstimaPro achieved a 33.6% reduction in the average estimation time for small-scale projects. This development provides a technical foundation for future integrations with other enterprise tools, as well as the incorporation of artificial intelligence and knowledge graphs into estimation-related processes.application/pdfAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertohttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Gestión de proyectos de softwareEstimaciones de softwareMetodologías ágilesSistemas de información621.3Software project managementSoftware estimationsAgile methodologiesInformation systemsEstimaPro: Sistema de Información para Estimaciones de Propuestas de Desarrollo de Software para la empresa Seed EMEstimaPro: Information System for Estimates of Software Development Proposals for the company Seed EMIngeniería de SistemasUniversidad El BosqueFacultad de IngenieríaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa[1] V. Nguyen, B. Boehm, and L. Huang, “Determining relevant training data for effort estimation using Window-based COCOMO calibration,” Journal of Systems and Software, vol. 147, pp. 124–146, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.jss.2018.10.019.[2] A. Jadhav, M. Kaur, y F. Akter, "Evolution of Software Development Effort and Cost Estimation Techniques: Five Decades Study Using Automated Text Mining Approach," Mathematical Problems in Engineering, vol. 2022, Art. no. 5782587, pp. 1-17, 2022, doi: 10.1155/2022/5782587.[3] A. Jadhav, S. K. Shandilya, I. Izonin, y M. Gregus, "Effective Software Effort Estimation Leveraging Machine Learning for Digital Transformation," IEEE Access, vol. 11, pp. 1-?, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3293432.[4] Mosul University and S. Khaleel, “Designing a Tool to Estimate Software Projects Based on The Swarm Intelligence,” IJIES, vol. 14, no. 4, pp. 524–538, Aug. 2021, doi: 10.22266/ijies2021.0831.46.[5] C. Kopetschny, M. Ericsson, W. Löwe, and A. Wingkvist, "Optimization of software estimation models," in Proc. 14th Int. Conf. on Software Technologies (ICSOFT), 2019, pp. 141–150, doi: 10.5220/000811770141015.[6] S. Saurabh, S. Sagnika, S. Mishra, and M. Das, "A systematic review on software cost estimation in Agile Software Development," J. Eng. Sci. Technol. Rev., vol. 10, no. 4, pp. 51–64, 2017, doi: 10.25103/jestr.104.080.[7] S. M. R. Chirra and H. Reza, “A Survey on Software Cost Estimation Techniques,” JSEA, vol. 12, no. 06, pp. 226–248, 2019, doi: 10.4236/jsea.2019.126014.[8] D. Toka and O. Turetken, "Accuracy of contemporary parametric software estimation models: A comparative analysis," in Proc. 39th Euromicro Conf. Softw. Eng. Adv. Appl., 2013, pp. 313–316, doi: 10.1109/SEAA.2013.49.[9] M. Antúnez, L. Gervasoni, E. Maggiori, and A. Thomas, “Desarrollo de una herramienta para automatizar la estimación de datos faltantes en informes meteorológicos,” 2013. Accessed: Oct 28, 2024. [Online]. 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