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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Assumption Surfacing |  Domain Modeling Context Map |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie |
Oft zusammen betrachtet
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