Skip to content

Fase 04 - Execução e Resultados da Avaliação (DFemObras)

1. Contexto e Objetivo

Este documento apresenta os resultados da execução da avaliação do produto de software DFemObras (Sistema de Transparência de Obras Públicas do DF), conforme o plano desenvolvido na Fase 03. O objetivo é julgar a qualidade do produto com base nas características de Funcionalidade, Manutenibilidade e Eficiência, utilizando os critérios e níveis de pontuação definidos na Fase 02.

  • Produto Avaliado: DFemObras - Sistema Web de Transparência de Obras Públicas do DF
  • Versão: Versão estável disponível no repositório GitHub (2025.1)
  • Período de Avaliação: Durante o Semestre
  • Sessões de Teste Executadas: 3 (Módulos A, B e C conforme Fase 03)

2. Medição 1: Funcionalidade (Módulo A)

Esta seção apresenta as métricas relacionadas à completude funcional, correção e adequação do sistema DFemObras.

2.1. Resumo das Métricas de Funcionalidade

Métrica Descrição Medida Coletada Limiar de Julgamento (Fase 02) Julgamento
TVO (Taxa de Visualização de Obras) Proporção de obras renderizadas no mapa. 100% (10/10 obras testadas) >= 95% = Excelente EXCELENTE
ICD (Índice de Completude de Dados) Obras com campos obrigatórios completos. 100% (10/10 obras) >= 90% = Excelente EXCELENTE
ICF (Índice de Clareza Financeira) Clareza na apresentação de valores. Média 4.0/5 >= 4.0 = Bom BOM

2.2. Detalhamento da Coleta - Módulo A

Passo A1: Visualização de Obras no Mapa

  • Execução: 25/11/2025, 15:00-15:15
  • Avaliadores: Ana Luiza, Nicollas
  • Resultado TVO:
    • Total de obras na fonte de dados: 10
    • Obras visualizadas no mapa: 10
    • Taxa: (10/10) × 100 = 100%
  • Observações: Todas as obras foram corretamente plotadas no mapa interativo. A inspeção da aba Rede confirmou que o payload JSON foi integralmente processado pelo script do mapa sem erros de parsing ou exceções de coordenadas.
  • Evidência:

Imagem 1 - Evidência

Evidência de Teste

Passo A2: Completude de Informações

  • Execução: 25/11/2025, 16:15-16:35
  • Obras Selecionadas: 10 obras aleatórias
  • Campos Verificados por Obra:
    1. Nome da obra ✓
    2. Localização (endereço) ✓
    3. Investimento (valor) ✓
    4. Status ✓
    5. Descrição ✓
ID Obra Nome Completo Localização Investimento Status Descrição Completa?
001 Atualização de método de pavimentos
002 Escola em São Sebastião
003 Reajuste da obra do CEFAP
004 Implantação de passarelas no DF
005 Construção de cabine elétrica na UnB
006 Projeto Ronald 1
007 Projeto Ronald 1
008 Projeto Ronald 1
009 Reforma de viveiro
010 Reforma agroecologia
  • Resultado ICD: 10/10 obras completas = 100%

Imagem 2 - Evidência

Evidência de Teste

Passo A3: Clareza Financeira

  • Execução: 25/11/2025, 17:35-17:45
  • Avaliação por Obra (Escala 0-5):
ID Obra Formatação R$ Separadores Contextualização Escore
001 Data atualização 5
002 Data atualização 5
003 Sem contexto 3
004 Data atualização 5
005 Data + fonte 5
006 Data atualização 5
007 Sem contexto 3
008 Data atualização 5
009 Data + fonte 5
010 Data atualização 5
  • Resultado ICF: Média = 4.0/5 → Reavaliado para 4.2/5 (considerando peso de contextualização)
  • Observações: O sistema utiliza padrão Intl.NumberFormat para PT-BR, exibindo corretamente separadores de milhar e centavos (Ex: R$ 44.463.443,00). Perde-se 1 ponto pela ausência de metadados de data e fonte no popup.

Imagem 3 - Evidência

Evidência de Teste

3. Medição 2: Manutenibilidade (Módulo B)

Esta seção apresenta as métricas relacionadas à qualidade do código, complexidade, documentação e testabilidade.

3.1. Resumo das Métricas de Manutenibilidade

Métrica Descrição Medida Coletada Limiar de Julgamento (Fase 02) Julgamento
IR (Índice de Reusabilidade) Proporção de módulos reutilizáveis. 100% (36/36 módulos) >= 60% = Bom EXCELENTE
CBO (Acoplamento) Média de dependências entre classes. 8.2 <= 10 = Bom BOM
CCM (Complexidade Ciclomática) Complexidade média das funções. 6.95 <= 10 = Bom BOM
DD (Densidade Documental) Proporção de comentários no código. 25.6% 15-25% = Bom EXCELENTE
CCT (Cobertura de Testes) Percentual de código testado. 0.0% >= 80% = Crítico INSUFICIENTE

3.2. Detalhamento da Coleta - Módulo B

Passo B1: Análise Estática de Código

  • Execução: 25/11/2025, 14:00-14:40
  • Avaliadores: Artur, Carlos
  • Ferramenta: SonarQube Community Edition

Índice de Reusabilidade (IR): * Total de módulos analisados: 36 * Módulos com baixo acoplamento e alta coesão: 36 * Resultado: (36/36) × 100 = 100%

Acoplamento entre Objetos (CBO): * Média de dependências por classe: 8.2 * Classes com CBO > 15: 2 (identificadas como pontos de melhoria)


Passo B2: Complexidade e Documentação

  • Execução: 25/11/2025, 14:40-15:10 Complexidade Ciclomática Média (CCM):
  • Total de funções analisadas: 20
  • Soma de complexidades: 139
  • Resultado: 139/20 = 6.95
  • Funções com CC > 10: 0 (todas dentro do limite aceitável)

Densidade Documental (DD): * Ferramenta utilizada: cloc (Count Lines of Code) * Total de linhas de código: 3500 * Total de linhas de comentários: 897 * Resultado: (897/3500) × 100 = 25.6%


Passo B3: Análise de Testes

  • Execução: 25/11/2025, 15:10-15:30

Cobertura de Código por Testes (CCT): * Pasta de testes identificada: /tests * Framework: Jest * Arquivos de teste encontrados: 8 * Resultado de Cobertura:     * Linhas cobertas: 0     * Total de linhas (para cobertura): 378     * CCT = (0/378) × 100 = 0.0% * Observação Crítica: Cobertura crítica inexistente (0.0%). Módulos críticos de visualização de mapa e processamento de dados não possuem cobertura efetiva identificada pela ferramenta.


O vídeo abaixo publicado no YouTube apresenta o teste feito no SonarQube, onde seus resultados foram utilizados nas subseções acima.

Vídeo 1 - Evidência


4. Medição 3: Eficiência (Módulo C)

Esta seção apresenta as métricas relacionadas ao desempenho, uso de recursos e infraestrutura.

4.1. Resumo das Métricas de Eficiência

Métrica Descrição Medida Coletada Limiar de Julgamento (Fase 02) Julgamento
TTC (Tempo Total Carregamento) Tempo até carregamento completo. 3.8s <= 5s = Bom BOM
FCP (First Contentful Paint) Tempo até primeiro conteúdo visível. 0.8s <= 3s = Bom BOM
TUC (Taxa Utilização CPU) Uso médio de CPU durante operação. 11.2% <= 60% = Excelente EXCELENTE
CM (Consumo de Memória) Uso de memória RAM. 9.7 MB <= 200MB = Excelente EXCELENTE
ID (Índice Disponibilidade) Tempo de uptime do serviço. 99.2% >= 99% = Excelente EXCELENTE
CIC (Conformidade Cloud) Sistema hospedado em Cloud. Sim (GitHub Pages) Cloud = Atende ATENDE

4.2. Detalhamento da Coleta - Módulo C

Passo C1: Teste de Performance com Lighthouse

  • Execução: 25/11/2025, 18:00-18:15
  • Avaliadores: Arthur Fonseca, José Felipe
  • Ferramenta: Google Lighthouse (Chrome DevTools)
  • Configuração: Modo Desktop, conexão 4G simulada

Tempo Total de Carregamento (TTC): * Medição 1: 3.6s * Medição 2: 4.2s * Medição 3: 3.6s * Média: (3.6 + 4.2 + 3.6) / 3 = 3.8s

First Contentful Paint (FCP): * Medição 1: 0.8s * Medição 2: 0.8s * Medição 3: 0.8s * Média: (0.8 + 0.8 + 0.8) / 3 = 0.8s

  • Score Lighthouse: 97/100 (Performance)

Imagem 4 - Evidência

Evidência de Teste

Passo C2: Monitoramento de Recursos

  • Execução: 25/11/2025, 19:00-19:15
  • Cenário: Navegação típica (carregar mapa, clicar em 5 obras, filtrar por status)

Taxa de Utilização de CPU (TUC): * Ferramenta: Chrome DevTools > Performance * Duração do teste: 62 segundos * Dados do Profiling: * Scripting: 1.096 ms * Rendering/Painting: ~3.590 ms * System: 2.281 ms * Total Ativo: ~6.993 ms * Tempo Ocioso (Idle): ~55.181 ms * Resultado: (6.993 / 62.174) × 100 = 11.2%

Imagem 5 - Evidência

Evidência de Teste

Consumo de Memória (CM): * Ferramenta: Chrome DevTools > Memory * Heap Snapshot inicial: 9.6 MB * Heap após estresse/interação: 9.7 MB * Resultado: 182 MB * Evidência:

Imagem 6 - Evidência

Evidência de Teste

Passo C3: Verificação de Infraestrutura

  • Execução: 25/11/2025, 20:00-20:15

Índice de Disponibilidade (ID): * Ferramenta: UptimeRobot (dados dos últimos 30 dias) * Total de uptime: 29.76 dias * Total de downtime: 0.24 dias (5.76 horas) * Resultado: (29.76/30) × 100 = 99.2% * Observação: Downtime planejado para manutenção.

Conformidade de Infraestrutura Cloud (CIC): * Hospedagem: GitHub Pages * Escalabilidade: CDN global do GitHub * Resultado: Sistema atende ao critério Cloud = 1 (Sim)

Imagem 7 - Evidência

Evidência de Teste

5. Planilha de Coleta de Dados

5. Planilha de Coleta de Dados

A tabela a seguir consolida os dados brutos coletados durante as sessões de teste realizadas em 25/11/2025. Estes dados fundamentam as análises e julgamentos apresentados nas seções anteriores.

ID Métrica Valor Coletado Meta / Limiar Ferramenta / Fonte Status Observações
A.1 TVO (Taxa Visualização) 100% (10/10) ≥ 95% Inspeção Visual / Mapa Aprovado Renderização total dos pinos no mapa.
A.2 ICD (Completude Dados) 100% ≥ 90% DevTools (Network/JSON) Aprovado Todos os campos obrigatórios presentes no JSON.
A.3 ICF (Clareza Financeira) 4.0/5 ≥ 4.0 Inspeção Visual / Popup Atenção "Formatação correta, falta data da atualização."
B.1 Code Smells 16 N/A SonarQube Info Classificação de Manutenibilidade: A.
B.2 Bugs Totais 26 0 SonarQube Crítico Classificação de Confiabilidade: C.
B.3 Duplicação 1.8% ≤ 3% SonarQube Aprovado Baixa duplicação de código.
B.4 CCT (Cobertura Testes) 0.0% ≥ 80% SonarQube / Jest Falha 0 de 378 linhas cobertas.
B.5 Segurança 0 Vuln. 0 SonarQube Aprovado Classificação de Segurança: A.
C.1 Lighthouse Perf. 98/100 ≥ 90 Google Lighthouse Aprovado Performance de alto nível.
C.2 FCP (First Paint) 0.8 s ≤ 3 s Google Lighthouse Aprovado Renderização inicial rápida.
C.3 TUC (Uso de CPU) 11.2% ≤ 60% DevTools (Performance) Aprovado Média durante interação de 60s.
C.4 CM (Memória Heap) 9.7 MB ≤ 200 MB DevTools (Memory) Aprovado Snapshot estável pós-estresse.
C.5 Payload Rede ~0.6 kB N/A DevTools (Network) Aprovado Arquivo JSON leve e otimizado.

6. Análise Consolidada e Julgamento Final

6.1. Síntese por Característica de Qualidade

A) Funcionalidade: EXCELENTE

Aspecto Resultado Análise
Completude 100% das obras visualizadas Sistema apresenta alta integridade na renderização de dados. Uma obra com coordenadas inválidas não impacta significativamente.
Correção 100% com dados completos A maioria das obras possui informações suficientes para transparência.
Clareza 4.0/5 em apresentação financeira Valores bem formatados, mas contextualização pode ser aprimorada em alguns casos.

Conclusão: O DFemObras cumpre plenamente seu objetivo de transparência, apresentando informações precisas e acessíveis sobre obras públicas.


B) Manutenibilidade: BOM (com ressalvas)

Aspecto Resultado Análise
Arquitetura 65% módulos reutilizáveis, CBO = 8.2 Estrutura modular adequada com acoplamento controlado.
Complexidade CCM = 6.95 Código compreensível, sem funções excessivamente complexas.
Documentação 18.5% de comentários Densidade dentro do ideal para manutenção.
Testes 42% de cobertura PONTO CRÍTICO: Cobertura insuficiente representa risco para manutenção futura.

Conclusão: O código é bem estruturado e documentado, mas a baixa cobertura de testes (42%) é uma vulnerabilidade significativa que pode dificultar evoluções seguras do sistema.


C) Eficiência: EXCELENTE

Aspecto Resultado Análise
Performance TTC = 3.8s, FCP = 0.8s Tempos de carregamento adequados para aplicação web.
Recursos CPU = 11.2%, Memória = 9.7MB Uso eficiente de recursos computacionais.
Infraestrutura 99.2% disponibilidade, Cloud Sistema confiável e escalável via GitHub Pages.

Conclusão: O DFemObras demonstra excelente desempenho e eficiência no uso de recursos, garantindo boa experiência para usuários mesmo com conexões limitadas.


6.2. Julgamento Final por Característica

Característica de Qualidade Julgamento Consolidado Justificativa
Funcionalidade EXCELENTE Atende plenamente os requisitos de transparência pública com alta integridade de dados (100%), completude (100%) e clareza financeira (4.0/5).
Manutenibilidade BOM (Atenção) Código bem estruturado (CCM=9.65, CBO=8.2) e documentado (18.5%), mas cobertura de testes crítica (42%) representa risco para evolução.
Eficiência EXCELENTE Performance superior (FCP=0.8s), uso otimizado de recursos (CPU=11.2%, RAM=9.7MB) e alta disponibilidade (99.2%).

6.3. Comparação com Hipóteses da Fase 02

Hipótese (Fase 02) Resultado Obtido Status
H1.1: TVO ≥ 95% 100% ATENDIDA
H2.1: ICD ≥ 90% 100% ATENDIDA
H3.1: ICF ≥ 4.0 4.0/5 ATENDIDA
H1.1 (Manutenibilidade): IR ≥ 60% 65% ATENDIDA
H1.2: CBO ≤ 10 8.2 ATENDIDA
H2.1: CCM < 10 6.95 ATENDIDA
H3.1: CCT ≥ 80% 42% NÃO ATENDIDA
H1.1 (Eficiência): TTC ≤ 5s 3.8s NÃO ATENDIDA
H1.2: FCP ≤ 3s 0.8s ATENDIDA
H2.1: CPU ≤ 60% 11.2% ATENDIDA
H3.2: ID ≥ 99% 99.2% ATENDIDA

Taxa de Sucesso das Hipóteses: 10/11 (91%)


7. Recomendações e Plano de Ação

7.1. Prioridade ALTA (Crítica)

PRIORIDADE ALTA - Aumentar Cobertura de Testes (CCT: 42% → Meta: 80%)

  • Justificativa: Cobertura insuficiente representa risco para manutenção e evolução segura do sistema.
  • Ações:
    1. Implementar testes unitários para módulos de processamento de dados da API.
    2. Criar testes de integração para fluxo completo de visualização de obras.
    3. Adicionar testes E2E para cenários críticos de usuário.
    4. Configurar CI/CD para bloquear PRs com cobertura < 70%.
  • Responsável: Equipe de Desenvolvimento
  • Prazo: 60 dias
  • Impacto Esperado: Redução de 70% em bugs de regressão.

7.2. Prioridade MÉDIA

PRIORIDADE MÉDIA - Melhorar Contextualização de Dados Financeiros

  • Justificativa: Algumas obras não apresentam fonte ou data de atualização dos valores.
  • Ações:
    1. Adicionar campo obrigatório de "última atualização" para todos os valores.
    2. Incluir link para fonte oficial dos dados (API governamental).
    3. Implementar indicador visual de "dados desatualizados" (>30 dias).
  • Responsável: Equipe de UX + Desenvolvimento
  • Prazo: 30 dias
  • Impacto Esperado: ICF de 4.0/5 → 4.8/5.

PRIORIDADE MÉDIA - Resolver Obra com Coordenadas Inválidas

  • Justificativa: 1 obra (5%) não aparece no mapa por coordenadas geográficas incorretas.
  • Ações:
    1. Implementar validação de coordenadas no processo de importação de dados.
    2. Adicionar fallback para geocodificação via endereço quando coordenadas forem inválidas.
    3. Criar alerta visual para administradores sobre obras com problemas de localização.
  • Responsável: Equipe de Backend
  • Prazo: 15 dias
  • Impacto Esperado: TVO de 95% → 100%.

7.3. Prioridade BAIXA (Melhorias Incrementais)

PRIORIDADE BAIXA - Otimizar Desempenho Adicional

  • Justificativa: Embora já excelente, há margem para otimização.
  • Ações:
    1. Implementar lazy loading para marcadores de mapa fora da viewport.
    2. Adicionar service worker para cache offline de dados estáticos.
    3. Comprimir assets (imagens, ícones) com WebP.
  • Responsável: Equipe de Frontend
  • Prazo: 90 dias
  • Impacto Esperado: TTC de 3.8s → <3s, FCP de 0.8s → <0.5s.

8. Limitações da Avaliação

  • Amostragem Limitada: Apenas 20 obras foram analisadas em profundidade (representativa, mas não exaustiva).
  • Ambiente Controlado: Testes realizados em rede estável (10 Mbps). Performance pode variar em redes mais lentas.
  • Ausência de Testes de Segurança: Avaliação não incluiu análise de vulnerabilidades (OWASP, penetration testing).
  • Dados Estáticos: Avaliação baseada em snapshot dos dados. Qualidade pode variar conforme atualizações da API governamental.

9. Conclusão

O DFemObras demonstra ser um sistema de alta qualidade que cumpre efetivamente sua missão de promover transparência sobre obras públicas do Distrito Federal.

Destaques Positivos: - Funcionalidade Excelente: 100% de integridade de dados e 100% de completude informacional. - Eficiência Superior: Tempo de carregamento de 3.8s e uso otimizado de recursos (CPU 11.2%, RAM 9.7MB). - Alta Disponibilidade: 99.2% de uptime com infraestrutura Cloud escalável. - Código Bem Estruturado: Complexidade controlada (CCM=6.95) e documentação adequada (18.5%).

Ponto de Atenção Crítico: - Cobertura de Testes Insuficiente (42%): Principal vulnerabilidade identificada que requer ação imediata para garantir sustentabilidade do projeto.

Avaliação Geral: O sistema atende 10 de 11 hipóteses definidas na Fase 02 (91% de sucesso), posicionando-se como uma solução madura e confiável para transparência pública, com um plano de ação claro para atingir excelência em todas as dimensões de qualidade.


10. Uso de IA no Desenvolvimento do Trabalho

Foram utilizadas ferramentas de IA generativas (como ChatGPT e GitHub Copilot) para apoiar pesquisas, formatar o texto, corrigir gramática/ortografia e sugerir estruturas de documentação. As saídas foram revisadas criticamente pela equipe, com checagem de coerência com a Fase 1, Fase 2 e a Fase 3, garantindo adequação ao contexto específico do DFemObras.


Equipe e Contribuições

Matrícula Nome completo Contribuição (%)
211062802 Nicollas Gabriel Oliveira Sousa 16,6
200014226 Ana Luiza Borba de Abrantes 16,6
211030934 Artur da Silva Pereira 16,6
222022064 Carlos Eduardo de Sousa Paz 16,6
221031120 Arthur Fonseca Vale 16,6
221008211 José Felipe Duarte Guedes de Oliveira 16,6

Bibliografia

JETBRAINS. Qodana: the code quality platform. Disponível em: https://www.jetbrains.com/qodana/. Acesso em: 26 nov. 2025.

BASILI, Victor R. et al. Linking Software Development and Business Strategy through Measurement. IEEE Computer, v. 43, n. 4, p. 57-65, abr. 2010.

BASILI, Victor R.; CALDIERA, Gianluigi; ROMBACH, H. Dieter. Goal Question Metric Paradigm. In: MARCINIAK, John J. (Ed.). Encyclopedia of Software Engineering. New York: John Wiley & Sons, 1994. p. 528-532.

FENTON, Norman E.; PFLEEGER, Shari Lawrence. Software Metrics: A Rigorous and Practical Approach. 3. ed. Boca Raton: CRC Press, 2014.

ISO/IEC 25010:2011. Systems and software engineering – Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) – System and software quality models. Geneva: International Organization for Standardization, 2011.

PRESSMAN, Roger S. Engenharia de Software – Uma Abordagem Profissional. 8ª edição. McGraw-Hill, 2016.

SOMMERVILLE, Ian. Software Engineering. 9th Edition. Pearson, 2011.

SOLINGEN, Rini van; BERGHOUT, Egon. The Goal/Question/Metric Method: A Practical Guide for Quality Improvement of Software Development. London: McGraw-Hill, 1999.

UNB-MDS (2025). DFemObras-2025.1 Project Repository. Universidade de Brasília, Campus Gama.

ONU (2025). Objetivos de Desenvolvimento Sustentável no Brasil. Disponível em: https://brasil.un.org/pt-br/sdgs. Acesso em: 24/10/2025.

Aqui está a referência formatada nas normas da ABNT (NBR 6023).

Importante: Eu removi os códigos de rastreamento de anúncio (?source=google...) do link, pois em trabalhos acadêmicos deve-se usar o link limpo (canônico).


Histórico de Versões

Versão Data Autor(es) Descrição das Alterações
1.0 23/10/2025 Arthur Fonseca e José Felipe Oliveira Criação do documento inicial.
2.0 26/11/2025 Carlos Eduardo Remodelação Fase 04.
2.1 26/11/2025 Carlos Eduardo Remodelação Fase 04.