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| Kriterium |  Agile Affinity Estimation |  Delivery Communication Plan |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Wenn viele Beteiligte parallel informiert werden müssen und Nachrichten sonst ungleich oder zu spät ankommen, ordnet ein Communication Plan die Kommunikation verlässlich. Kanäle, Zielgruppen und Taktungen greifen ineinander, damit wichtige Informationen nicht verloren gehen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 2-6 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Communication Plan, Channel Matrix, Message Cadence | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | KommunikationStakeholderDeliveryPlanung | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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