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In der Auswahl:PARA MethodMonte Carlo ForecastingArchitecture Inception CanvasSoftware Architecture Canvas
| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Architecture Architecture Inception Canvas |  Architecture Software Architecture Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Die Software Architecture Canvas reduziert ein System auf die wichtigsten Architekturentscheidungen, Randbedingungen und Schnittstellen. Sie ist nützlich, wenn Teams schnell ein belastbares Gesamtbild brauchen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1-8 | 3-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Inception Canvas, Risks, Goal List, Open Questions | Architecture Canvas, Goals, Constraints, Quality Attributes |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PrognoseFlowDelivery | AbstimmungArchitekturCanvas | CanvasArchitekturAbstimmungWorkshop |