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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Example Mapping |  Agile NoEstimates |  Agile Three Amigos |
|---|---|---|---|---|
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 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. | 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. | Wenn Story, Test und Umsetzung auseinanderlaufen könnten, bringt sie Fachsicht, Engineering und Qualität früh zusammen. Sie verhindert, dass eine Story erst spät unterschiedlich gelesen wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | laufend | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-7 | 2-12 | 3 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Clarified Story, Test Examples, Open Questions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | SchätzungPrognoseFlow | ZusammenarbeitBehavior-Driven DevelopmentQualitätRefinement |