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Kriterium
Papierillustration zu Knowledge Mapping.
Knowledge Modeling
Knowledge Mapping
Papierillustration zu Fake Door Test
Product Discovery
Fake Door Test
Papierillustration: Szenarien und Architekturentscheidungen sind mit den erkannten Risiken verbunden.
Architecture
ATAM (Architecture Tradeoff Analysis Method)
Papierillustration einer Learning Card mit vier Feldern für Hypothese, Beobachtung, Erkenntnis und Handlung.
Product Discovery
Learning Card
Zweckunterschiedlich
Knowledge Mapping macht Wissen, Lücken und Transferwege in einem Feld sichtbar. Es passt, wenn Fachwissen nicht nur vorhanden, sondern auch auffindbar und übertragbar sein soll.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.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.Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar.
Komplexitätunterschiedlich
MittelMittelHochNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-3 h1-5 TageMehrere Termine plus Vorbereitung und Analyse; Gesamtaufwand fallabhängig25-40 min
Teilnehmendeunterschiedlich
3-12NutzertrafficBewertungsteam, Architekturverantwortliche und relevante Stakeholder1-5
Formatunterschiedlich
WorkshopAsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer PlanClick Data, Interest Signal, Learning DecisionPriorisierte Qualitätsszenarien im Utility Tree, Architekturrisiken mit Begründungen und Annahmen, Sensitivitätspunkte und Trade-off-Punkte, Ergebnisbericht mit offenen UntersuchungenLearning Card mit Evidenz und nächster Handlung
Tagskeine Überschneidung
WissenMappingRisiko
ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery
ArchitekturQualitätRisikoZielkonflikteStakeholder
ExperimenteValidierungDiscoveryLernen
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