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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Specification by Example |  Agile Ideal Days |  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 fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich 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 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 | 60-90 min pro Feature | 15-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-6 | 2-9 | 3-7 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Beispieltabelle, Acceptance Tests | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development | SchätzungAufwandAgil | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement |