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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Agile Ideal Days |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Dot Estimation |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die PARA Method organisiert Wissen nach Projects, Areas, Resources und Archives. Sie schafft Ordnung, wenn digitale Notizen, Dateien und Aufgaben nicht mehr sauber zur aktuellen Arbeit passen. | 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 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 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 | Mittel | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 15-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 5-20 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 2-9 | 1-8 | 3-20 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | SchätzungAufwandAgil | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandRisiko |