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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Ideal Days |
|---|---|---|---|
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 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1-8 | 2-9 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandAgil |
Oft zusammen betrachtet
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