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| Kriterium |  Architecture C4 Model |  Decision Making Decision Tree |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|
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. | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 h | 30-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturKommunikationVisualisierung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |
Oft zusammen betrachtet
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