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| Kriterium |  Agile Example Mapping |  Agile Bucket System |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Affinity Estimation |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-7 | 3-12 | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items |
Tagskeine Überschneidung | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | SchätzungBacklogRelative Schätzung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung |