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| Kriterium |  Agile Affinity Estimation |  Decision Making Delphi Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
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 Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | 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. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-4 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 6-30 Experten | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow |