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| Kriterium |  Architecture C4 Model |  Delivery Communication Plan |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen. | Wenn viele Beteiligte parallel informiert werden müssen und Nachrichten sonst ungleich oder zu spät ankommen, ordnet ein Communication Plan die Kommunikation verlässlich. Kanäle, Zielgruppen und Taktungen greifen ineinander, damit wichtige Informationen nicht verloren gehen. | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 h | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 2-6 | 1-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Communication Plan, Channel Matrix, Message Cadence | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturKommunikationVisualisierung | KommunikationStakeholderDeliveryPlanung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow |