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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu Three-Point Estimation.
Decision Making
Three-Point Estimation
Papierillustration zu C4 Model mit den zentralen Arbeitsschritten und einem sichtbaren Ergebnis.
Architecture
C4 Model
Papierillustration zu arc42 mit den zentralen Arbeitsschritten und einem sichtbaren Ergebnis.
Architecture
arc42
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 Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar.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.Arc42 strukturiert Architekturwissen so, dass Teams System, Entscheidungen und Risiken konsistent dokumentieren können. Die Vorlage baut ein lebendiges Architekturverständnis statt verstreuter Notizen auf.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelNiedrigNiedrig
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend10-30 min je Item1-4 h1-2 Tage
Teilnehmendeunterschiedlich
1-81-81-51-4
Formatidentisch
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationThree-Point Estimate, Risk Range, Assumption NotesContext Diagram, Container Diagram, Component DiagramArchitecture Document, Context View, Runtime View, Deployment View
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
SchätzungUnsicherheitPrognose
ArchitekturKommunikationVisualisierung
ArchitekturDokumentationKommunikation
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