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Kriterium
Papierillustration zu Ideal Days.
Agile
Ideal Days
Papierillustration zu Dot Estimation.
Facilitation
Dot Estimation
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Zweckunterschiedlich
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 Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen.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
NiedrigNiedrigMittelHoch
Zeitunterschiedlich
15-60 min5-20 minlaufend30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
2-93-202-121-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity CaveatsEffort Heatmap, Risk Signals, Discussion TargetsThroughput Data, Flow Forecast, Slicing RulesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
SchätzungAufwandAgil
SchätzungAufwandRisiko
SchätzungPrognoseFlow
PrognoseFlowDelivery
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