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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Architecture Architecture Communication Canvas |  Architecture C4 Model |
|---|---|---|---|---|
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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Das Architecture Communication Canvas plant Architekturkommunikation so, dass die richtigen Menschen die richtige Botschaft erhalten. Die Methode macht aus technischer Komplexität ein bewusstes Kommunikationsdesign. | Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 60-120 min | 1-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 2-8 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Communication Canvas, Stakeholder Messages, Architecture Communication Plan | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | ArchitekturKommunikationStakeholderCanvas | ArchitekturKommunikationVisualisierung |