Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
| Kriterium |  Product Discovery Assumption Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Dot Estimation |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 5-20 min | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 3-20 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandRisiko | SchätzungPrognoseFlow |