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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Acceptance Criteria Workshop |  Agile Example Mapping |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 eine Story vor der Umsetzung klare Prüfpunkte braucht, schärft sie Erwartung und Geltungsbereich gemeinsam. Sie reduziert spätere Streitpunkte über fertig oder nicht fertig. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-40 min pro Story | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-6 | 3-7 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Acceptance Criteria, Story-Update | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | AgilAnforderungenRefinementBehavior-Driven Development | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement |
Oft zusammen betrachtet
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