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In der Auswahl:Monte Carlo Forecasting Team API Software Architecture Canvas Architecture Inception Canvas

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	Team Design Team API	Architecture Software Architecture Canvas	Architecture Architecture Inception Canvas
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.	Bei unscharfen Erwartungen zwischen Teams beschreibt die Methode, wie ein Team erreichbar, nutzbar und verantwortbar ist. Sie schafft Klarheit über Schnittstellen, Reaktionsweisen und Grenzen der Zusammenarbeit.	Die Software Architecture Canvas reduziert ein System auf die wichtigsten Architekturentscheidungen, Randbedingungen und Schnittstellen. Sie ist nützlich, wenn Teams schnell ein belastbares Gesamtbild brauchen.	Das Architecture Inception Canvas bündelt die ersten Architekturfragen in einem kompakten Entscheidungsbild. Es eignet sich, wenn ein Vorhaben noch in Bewegung ist und trotzdem klare Leitplanken braucht.
Komplexitätunterschiedlich	Hoch	Niedrig	Niedrig	Niedrig
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	Half day initial, dann laufend	1-2 h	1-2 h
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	Ein Team plus Stakeholder	3-10	3-8
Formatunterschiedlich	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop	Workshop
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Team-API-Dokument	Architecture Canvas, Goals, Constraints, Quality Attributes	Inception Canvas, Risks, Goal List, Open Questions
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	TeamAbstimmungKommunikationService	CanvasArchitekturAbstimmungWorkshop	AbstimmungArchitekturCanvas

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