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Kriterium
Papierillustration mit gemeinsam sichtbaren Optionen, einzeln verteilten Abstimmungspunkten und einer hervorgehobenen Shortlist.
Facilitation
Dot Voting
Papierillustration zu Three-Point Estimation.
Decision Making
Three-Point Estimation
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Zweckunterschiedlich
Wenn ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl.Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar.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
NiedrigMittelHochMittel
Zeitunterschiedlich
5-15 min10-30 min je Item30-90 min Setup, danach laufendlaufend
Teilnehmendeunterschiedlich
3-201-81-82-12
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Ranked List, Consensus Signal, ShortlistThree-Point Estimate, Risk Range, Assumption NotesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationThroughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules
Tagskeine Überschneidung
FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung
SchätzungUnsicherheitPrognose
PrognoseFlowDelivery
SchätzungPrognoseFlow
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