| Revista: | UNIANDES Episteme |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000593198 |
| ISSN: | 1390-9150 |
| Autores: | Pérez Villa, Marcelo Israel1 Nogales Portero, Rubén Eduardo1 Pérez Caicedo, Segundo Marcelo2 |
| Instituciones: | 1Universidad Técnica de Ambato, Ambato, Tungurahua, Ecuador, 2Instituto Superior Tecnológico Bolívar", Ambato, Tungurahua, Ecuador, |
| Año: | 2024 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 11 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 72-85 |
| País: | Ecuador |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | The purpose of this study was to investigate the profitability of software development companies through empirical software engineering indicators. To carry out this analysis, thirty software development companies were selected by collecting financial data. Empirical software engineering metrics were applied based on software, development staff and customer relationship, in order to obtain five performance indicators. Subsequently, companies were categorized according to size and application of empirical software engineering. The results determined the behavior of the performance indicators in companies that apply empirical software engineering and those that do not. A Monte Carlo simulation was carried out considering three different scenarios using triangular distribution, the results were compared, and the difference was obtained to identify the growth of the companies. In conclusion, three performance indicators were identified that show a significant improvement in the profitability of software development companies: Profit per Employee (3924.74) in large companies, (4798.67) in medium companies and (5399.30) in small companies, Net Profit Margin (0.4364) in large companies, (0.3066) in medium companies and (0.8787) in small companies and Return on Equity (ROE) (0.2555) in large companies, (0.4520) in medium companies and (1.11) in small companies. In addition, the Monte Carlo risk simulation analysis revealed that those companies that implement empirical software engineering obtain higher profitability compared to those that do not. |
| Resumen en español | El propósito del estudio es investigar la rentabilidad en empresas de desarrollo de software a través de indicadores de ingeniería de software empírica. Para llevar a cabo este análisis, se seleccionaron treinta empresas de desarrollo de software recopilando datos financieros. Se aplicaron métricas de ingeniería de software empírica basadas en el software, el personal de desarrollo y la relación con los clientes, con el fin de obtener cinco indicadores de desempeño. Posteriormente, se procedió a la categorización de las empresas según tamaño y aplicación de ingeniería de software empírica. Los resultados determinaron el comportamiento de los indicadores de desempeño en las empresas que aplican ingeniería de software empírica y las que no. Se llevó a cabo una simulación de Montecarlo que abarcó tres escenarios diferentes utilizando distribuciones triangulares. Se compararon los resultados y se determinó la diferencia para identificar el crecimiento de las empresas. En conclusión, se identificaron tres indicadores de desempeño que demuestran una mejora significativa en la rentabilidad de las empresas de desarrollo de software: beneficio por empleado (3924,74) en empresas grandes, (4798,67) en empresas medianas y (5399,30) en empresas pequeñas, margen de ganancia neta (0,4364) en empresas grandes, (0,3066) en empresas medianas y (0,8787) en empresas pequeñas y rentabilidad sobre patrimonio (ROE) (0,2555) en empresas grandes, (0,4520) en empresas medianas y (1,11) en empresas pequeñas. Además, el análisis de simulación de riesgos mediante Montecarlo reveló que aquellas empresas que implementan ingeniería de software empírica obtienen rentabilidad superior en comparación con aquellas que no la aplican. |
| Palabras clave: | rentabilidad, desarrollo de software, ingeniería de software empírica, indicadores de desempeño, simulación Montecarlo |
| Keyword: | profitability, software development, empirical software engineering, performance indicators, Montecarlo simulation |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) Texto completo (Ver HTML) |
