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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Shape Up |  Facilitation Dot 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. | Wenn Produktarbeit in dauernden Sprintwechseln steckenbleibt und Scope ständig wächst, schützt Shape Up den Zuschnitt einer Initiative. Die Methode verbindet feste Zyklen mit klar geformten Vorhaben, damit Fortschritt wieder verlässlich wird. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Down | 5-20 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-4 pro Pitch | 3-20 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-Ergebnisse | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PlanungDeliveryAutonomie | SchätzungAufwandRisiko |
Oft zusammen betrachtet
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