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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making PERT Estimation |  Agile Bucket System |  Agile Affinity 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. | Bei komplexen Vorhaben verfälscht ein reiner Mittelwert die Unsicherheit oft zu stark. PERT Estimation verbindet drei Lagebilder zu einem erwarteten Wert und hält das Risiko der Streuung mit im Blick. | Wenn eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-45 min | 30-90 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 3-12 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | PERT Estimate, Expected Value, Risk Notes | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungUnsicherheitRisiko | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungBacklogRelative Schätzung |