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| Kriterium |  Agile Ideal Days |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Affinity Estimation |
|---|---|---|---|
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 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 | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 15-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-9 | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAufwandAgil | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung |
Oft zusammen betrachtet
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