Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Three-Point Estimation |  Agile Specification by Example |
|---|---|---|---|
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. | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | Wenn fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich bleiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 10-30 min je Item | 60-90 min pro Feature |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Beispieltabelle, Acceptance Tests |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungUnsicherheitPrognose | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
