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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Dot Voting |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|
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 ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl. | 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 | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 5-15 min | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-20 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | SchätzungPrognoseFlow |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
