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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Communication Plan |  Agile Bucket System |  Agile Affinity Estimation |
|---|---|---|---|---|
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 Beteiligte parallel informiert werden müssen und Nachrichten sonst ungleich oder zu spät ankommen, ordnet ein Communication Plan die Kommunikation verlässlich. Kanäle, Zielgruppen und Taktungen greifen ineinander, damit wichtige Informationen nicht verloren gehen. | Wenn eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 30-90 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 3-12 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Communication Plan, Channel Matrix, Message Cadence | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | KommunikationStakeholderDeliveryPlanung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungBacklogRelative Schätzung |