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Kriterium
Vier Papierstationen verbinden Systemzweck, Qualitätsziele, Risikokarten und eine vertiefte Untersuchung mit einem Ziel- und Lückenprofil.
Architecture
LASR (Lightweight Approach for Software Reviews)
Papierillustration zu Dot Estimation.
Facilitation
Dot Estimation
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Zweckunterschiedlich
LASR hilft Entwicklungsteams zu erkennen, wo ihre Software hinter wichtigen Qualitätszielen zurückbleibt und welche Verbesserungen sie prüfen sollten. Mit vorhandenem Systemwissen kann ein kleiner Kreis eine erste Einschätzung erarbeiten und offene Fragen gezielt untersuchen.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 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 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
MittelNiedrigHochMittel
Zeitunterschiedlich
3–4 h für Ersteinschätzung; Vorbereitung und Vertiefung zusätzlich5-20 min30-90 min Setup, danach laufendlaufend
Teilnehmendeunterschiedlich
1 oder kleines Team; besonders geeignet für 3–4 Personen3-201-82-12
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Lean Mission Statement zum Zweck der Software, Priorisierte Qualitätsziele und Bewertungskriterien, Risiken und eingeschätzte Lücken zu den Qualitätszielen, Genauer untersuchte Befunde und offene PrüfungenEffort Heatmap, Risk Signals, Discussion TargetsForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationThroughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules
Tagskeine Überschneidung
ArchitekturQualitätRisikoBewertungLean
SchätzungAufwandRisiko
PrognoseFlowDelivery
SchätzungPrognoseFlow
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