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| Kriterium |  Architecture LASR (Lightweight Approach for Software Reviews) |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | LASR hilft Entwicklungsteams zu erkennen, wo ihre Software hinter wichtigen Qualitätszielen zurückbleibt und welche Verbesserungen sie prüfen sollten. Mit vorhandenem Systemwissen kann ein kleiner Kreis eine erste Einschätzung erarbeiten und offene Fragen gezielt untersuchen. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 3–4 h für Ersteinschätzung; Vorbereitung und Vertiefung zusätzlich | 1-2 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 oder kleines Team; besonders geeignet für 3–4 Personen | 2-8 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Lean Mission Statement zum Zweck der Software, Priorisierte Qualitätsziele und Bewertungskriterien, Risiken und eingeschätzte Lücken zu den Qualitätszielen, Genauer untersuchte Befunde und offene Prüfungen | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturQualitätRisikoBewertungLean | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
