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| Kriterium |  Domain Modeling Context Map |  Domain Modeling Domain Context Map |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | Wenn ein Domänenmodell und die dazugehörigen Kontexte zusammen gedacht werden sollen, schafft sie einen gemeinsamen Überblick. Sie verbindet fachliche Sicht und organisatorische Grenze zu einem lesbaren Ganzen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-10 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Domain Context Map, Boundary Notes, Ownership Map | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | Domain-Driven DesignKontextGrenzen | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
