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| Kriterium |  Agile Example Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Ideal Days |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
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 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 Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. | 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 | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-7 | 1-8 | 2-9 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandAgil | SchätzungPrognoseFlow |