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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Domain Modeling Context Map |  Engineering Kanban |  Domain Modeling Domain 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. | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | Ongoing | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-12 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Domain Context Map, Boundary Notes, Ownership Map |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | FlowVisuelles ManagementDelivery | Domain-Driven DesignKontextGrenzen |