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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Three Amigos |
|---|---|---|
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 Story, Test und Umsetzung auseinanderlaufen könnten, bringt sie Fachsicht, Engineering und Qualität früh zusammen. Sie verhindert, dass eine Story erst spät unterschiedlich gelesen wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Clarified Story, Test Examples, Open Questions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ZusammenarbeitBehavior-Driven DevelopmentQualitätRefinement |
Oft zusammen betrachtet
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