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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Agile Three Amigos |  Agile Example Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 15-30 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3 | 3-7 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Clarified Story, Test Examples, Open Questions | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | ZusammenarbeitBehavior-Driven DevelopmentQualitätRefinement | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement |