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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Architecture arc42 |  Architecture C4 Model |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die PARA Method organisiert Wissen nach Projects, Areas, Resources und Archives. Sie schafft Ordnung, wenn digitale Notizen, Dateien und Aufgaben nicht mehr sauber zur aktuellen Arbeit passen. | 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. | Arc42 strukturiert Architekturwissen so, dass Teams System, Entscheidungen und Risiken konsistent dokumentieren können. Die Vorlage baut ein lebendiges Architekturverständnis statt verstreuter Notizen auf. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 Tage | 1-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1-8 | 1-4 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Architecture Document, Context View, Runtime View, Deployment View | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PrognoseFlowDelivery | ArchitekturDokumentationKommunikation | ArchitekturKommunikationVisualisierung |