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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Shape Up |  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 Produktarbeit in dauernden Sprintwechseln steckenbleibt und Scope ständig wächst, schützt Shape Up den Zuschnitt einer Initiative. Die Methode verbindet feste Zyklen mit klar geformten Vorhaben, damit Fortschritt wieder verlässlich wird. | 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 | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Down | 1-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-4 pro Pitch | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-Ergebnisse | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PlanungDeliveryAutonomie | ArchitekturKommunikationVisualisierung |
Oft zusammen betrachtet
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