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| Kriterium |  Agile Example Mapping |  Agile Bucket System |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Story fachliche Regeln und Ausnahmen trägt, bringt sie Klarheit vor der Umsetzung. Sie macht Beispiele, offene Fragen und Abgrenzungen so sichtbar, dass die Logik gemeinsam tragfähig wird. | Wenn eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-7 | 3-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | SchätzungBacklogRelative Schätzung | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
