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| Kriterium |  Domain Modeling Context Map |  Decision Making Three-Point Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Domain Modeling Domain Context Map |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 10-30 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 1-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Domain Context Map, Boundary Notes, Ownership Map |
Tagskeine Überschneidung | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | SchätzungUnsicherheitPrognose | PrognoseFlowDelivery | Domain-Driven DesignKontextGrenzen |