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Kriterium
Papierillustration mit gelber Story-Karte, blauen Regelkarten, grünen Beispielkarten und einer roten Fragekarte auf heller Arbeitsfläche.
Agile
Example Mapping
Papierillustration zu Three-Point Estimation.
Decision Making
Three-Point Estimation
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
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.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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert.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
NiedrigMittelMittelHoch
Zeitunterschiedlich
30-60 min10-30 min je Itemlaufend30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
3-71-82-121-8
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Example Map, Acceptance Criteria, Open QuestionsThree-Point Estimate, Risk Range, Assumption NotesThroughput Data, Flow Forecast, Slicing RulesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement
SchätzungUnsicherheitPrognose
SchätzungPrognoseFlow
PrognoseFlowDelivery
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