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| Kriterium |  Product Discovery Assumption Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Dot Estimation |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 5-20 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 3-20 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets |
Tagskeine Überschneidung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandRisiko |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
