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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Facilitation Dot 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 Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Laufend, Wochen bis Monate | 5-20 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 3-20 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | AgilDiscoveryDelivery | SchätzungAufwandRisiko |
Oft zusammen betrachtet
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