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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Affinity Estimation |  Agile Planning Poker |  Agile Ideal Days |
|---|---|---|---|---|
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 viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Wenn Schätzungen im Team zu stark auseinandergehen, bringt sie unterschiedliche Erwartungen auf einen gemeinsamen Prüfstand. Sie trennt grobe Komplexität von ungesagten Annahmen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 2-5 min je Item | 15-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 3-9 | 2-9 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Relative Estimates, Assumption Notes, Split Candidates | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungAgilRelative SchätzungTeam | SchätzungAufwandAgil |