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Kriterium
Vier Papierstationen verbinden Systemzweck, Qualitätsziele, Risikokarten und eine vertiefte Untersuchung mit einem Ziel- und Lückenprofil.
Architecture
LASR (Lightweight Approach for Software Reviews)
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
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 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
3–4 h für Ersteinschätzung; Vorbereitung und Vertiefung zusätzlich1-5 TageMehrere Termine plus Vorbereitung und Analyse; Gesamtaufwand fallabhängig25-40 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1 oder kleines Team; besonders geeignet für 3–4 PersonenNutzertrafficBewertungsteam, Architekturverantwortliche und relevante Stakeholder1-5
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncAsyncWorkshop + AsyncWorkshop + 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 PrüfungenClick 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
ArchitekturQualitätRisikoBewertungLean
ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery
ArchitekturQualitätRisikoZielkonflikteStakeholder
ExperimenteValidierungDiscoveryLernen
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