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| Kriterium |  DevOps ChatOps |  Agile NoEstimates |  Product Strategy DIBB |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei operativer Arbeit im verteilten Team verknüpft die Methode Kommunikation mit direkter Systemsteuerung. Sie hält Entscheidungen dort fest, wo auch das Signal, der Kontext und die Ausführung zusammenkommen. | 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. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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 | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | laufend | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-20 | 2-12 | 2-8 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Chat Transcript, Action Log, Automations | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | ZusammenarbeitEngineeringIncident | SchätzungPrognoseFlow | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseFlowDelivery |