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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Domain Modeling Domain Context Map |  Product Strategy DIBB |  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. | 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. | 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 mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 1-2 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Domain Context Map, Boundary Notes, Ownership Map | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Domain-Driven DesignKontextGrenzen | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie |