La obtención de datos reales para investigación en ingeniería de software presenta desafíos crecientes que afectan la validez y aplicabilidad de los modelos y herramientas desarrolladas. Entre los problemas más frecuentes se encuentran el acceso restringido a repositorios y registros empresariales, las limitaciones legales y de privacidad, el coste y el tiempo asociados a la limpieza y etiquetado, y la heterogeneidad de formatos y estándares entre organizaciones.
El acceso a datos reales suele verse bloqueado por acuerdos de confidencialidad y normativa de protección de datos, lo que obliga a los investigadores a negociar acuerdos largos o a trabajar con conjuntos de datos parciales. Incluso cuando se obtiene acceso, los datos pueden estar incompletos o mal documentados, lo que complica la replicación de estudios. Otro reto es el sesgo de muestreo: los proyectos disponibles públicamente no siempre representan la diversidad de prácticas industriales, lo que limita la generalización de los resultados.
La calidad del etiquetado y la consistencia temporal son críticos. En sistemas en producción, los eventos relevantes pueden estar distribuidos en múltiples fuentes: sistemas de control de versiones, trackers de incidencias, pipelines de CI CD y bases de datos operativas. Integrar y versionar esa información para crear una línea temporal coherente exige esfuerzo y herramientas especializadas. Además, la dinámica de sistemas reales provoca cambios frecuentes en comportamiento y en la estructura de los datos, lo que complica la evaluación longitudinal de los modelos.
Frente a estas barreras, se utilizan estrategias como la anonimización y pseudonimización, la creación de datos sintéticos y la adopción de entornos de pruebas aislados. Aunque la generación de datos sintéticos ayuda a preservar privacidad y a ampliar conjuntos limitados, la calidad del sintético y su similitud con datos reales son variables que deben evaluarse cuidadosamente. Las soluciones técnicas incluyen enclaves de datos seguros, técnicas de privacidad diferencial y contratos de compartición que definen claramente responsabilidades y usos permitidos.
Para validar métodos y modelos es habitual recurrir a estudios de caso que muestren tanto escenarios reales como controlados. A continuación se describen dos estudios de caso utilizados para validar modelos en ingeniería de software y finanzas de software.
Repo Margining System: este caso de estudio aborda un sistema de marginación de operaciones repo en el ámbito financiero. Los datos provienen de registros de transacciones, historiales de margen y logs de procesos automáticos. Los principales desafíos fueron la sensibilidad financiera de la información y la necesidad de mantener coherencia temporal entre eventos de mercado y cálculos de margen. Se aplicaron técnicas de anonimización y se generaron datasets sintéticos basados en patrones estadísticos reales para pruebas a gran escala. La validación del modelo se centró en medir precisión en predicción de exigencia de margen, robustez ante datos faltantes y velocidad de cálculo para integración en pipelines de riesgo en tiempo real. Los resultados mostraron que combinando datos reales anonimizados con sintéticos se logra un equilibrio entre privacidad y utilidad, permitiendo modelos que generalizan bien a condiciones de mercado cambiantes.
Abrahamsson Case Study: este estudio se enfocó en proyectos de desarrollo de software para evaluar modelos predictivos sobre defectos, productividad y coste de mantenimiento. Los datos incluyeron commits de control de versiones, tickets de gestión de incidencias, métricas de build y encuestas cualitativas del equipo. Los retos principales fueron la inconsistencia en el etiquetado de defectos, la falta de trazabilidad entre cambios y problemas reportados, y la heterogeneidad entre herramientas usadas por distintos equipos. Para mitigar estos problemas se diseñó un proceso de limpieza semi automatizado, reglas de correlación entre artefactos y validación humana en muestras críticas. La validación mostró mejoras significativas en la capacidad predictiva cuando se combina ingeniería de características basada en artefactos múltiples con técnicas de aprendizaje supervisado y aprendizaje por transferencia entre proyectos.
Las lecciones aprendidas de ambos estudios subrayan la importancia de la colaboración entre equipos de investigación y organizaciones propietarias de datos, la necesidad de pipelines reproducibles para integrar y versionar datos, y la utilidad de métodos híbridos que combinan datos reales anonimizados con sintéticos. También queda claro que la inversión en calidad de datos y gobernanza permite acelerar la adopción de modelos en entornos productivos.
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En resumen, la obtención y uso de datos reales es un pilar crítico para la investigación y la adopción industrial de modelos en ingeniería de software. Superar barreras de acceso, calidad y privacidad requiere una combinación de técnicas técnicas, procesos y colaboración entre academia y empresa. Q2BSTUDIO ofrece capacidades integradas para abordar estos desafíos y transformar datos en soluciones operativas seguras y escalables.
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