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| Kriterium |  Facilitation Dot Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth A/B Testing |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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 zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | 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 | Niedrig | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 5-20 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-20 | 1-8 | 1-6 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAufwandRisiko | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | SchätzungPrognoseFlow |