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| Kriterium |  Agile Ideal Days |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Specification by Example |
|---|---|---|---|
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 fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich bleiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 15-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min pro Feature |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-9 | 1-8 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Beispieltabelle, Acceptance Tests |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAufwandAgil | PrognoseFlowDelivery | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
