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Kriterium
Papierillustration: Szenarien und Architekturentscheidungen sind mit den erkannten Risiken verbunden.
Architecture
ATAM (Architecture Tradeoff Analysis Method)
Papierillustration zu PDCA Cycle.
Operations
PDCA Cycle
Papierillustration einer Learning Card mit vier Feldern für Hypothese, Beobachtung, Erkenntnis und Handlung.
Product Discovery
Learning Card
Papierillustration zu Fake Door Test
Product Discovery
Fake Door Test
Zweckunterschiedlich
ATAM hilft, Architekturentscheidungen bei konkurrierenden Qualitätszielen abzuwägen. Dazu betrachtet das Team Geschäftsziele, Erwartungen der Beteiligten und technische Entscheidungen gemeinsam. Die Bewertung zeigt, welche Risiken weiter untersucht werden sollten.Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus.Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar.Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein.
Komplexitätunterschiedlich
HochNiedrigNiedrigMittel
Zeitunterschiedlich
Mehrere Termine plus Vorbereitung und Analyse; Gesamtaufwand fallabhängig1 h bis mehrere Wochen25-40 min1-5 Tage
Teilnehmendeunterschiedlich
Bewertungsteam, Architekturverantwortliche und relevante Stakeholder1-81-5Nutzertraffic
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncAsync
Outputunterschiedlich
Priorisierte Qualitätsszenarien im Utility Tree, Architekturrisiken mit Begründungen und Annahmen, Sensitivitätspunkte und Trade-off-Punkte, Ergebnisbericht mit offenen UntersuchungenPDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, StandardänderungLearning Card mit Evidenz und nächster HandlungClick Data, Interest Signal, Learning Decision
Tagskeine Überschneidung
ArchitekturQualitätRisikoZielkonflikteStakeholder
Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente
ExperimenteValidierungDiscoveryLernen
ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery
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