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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Planning Poker |
|---|---|---|
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 Schätzungen im Team zu stark auseinandergehen, bringt sie unterschiedliche Erwartungen auf einen gemeinsamen Prüfstand. Sie trennt grobe Komplexität von ungesagten Annahmen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-5 min je Item |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-9 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Relative Estimates, Assumption Notes, Split Candidates |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAgilRelative SchätzungTeam |
Oft zusammen betrachtet
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