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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Ideal Days |  Facilitation Dot Estimation |  Product Discovery Dual-Track Agile |
|---|---|---|---|---|
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 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. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min | 5-20 min | Laufend, Wochen bis Monate |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-9 | 3-20 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandAgil | SchätzungAufwandRisiko | AgilDiscoveryDelivery |