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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Stakeholder Mapping |  Agile Affinity Estimation |  Agile Bucket System |
|---|---|---|---|---|
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 ein Vorhaben an vielen Personen, Interessen und Machtachsen hängt, ordnet Stakeholder Mapping das Umfeld systematisch. Es zeigt, wer beeinflusst, wer betroffen ist und wo Beziehungspflege oder Absicherung zuerst zählt. | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Wenn eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60–90 min | 30-90 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 3-12 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Stakeholder Map, Engagement Plan, Risk Notes | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | StakeholderAbstimmungFacilitationVeränderung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungBacklogRelative Schätzung |