Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Ideal Days |  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 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. | 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 | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min | 5-20 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1-8 | 2-9 | 3-20 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandAgil | SchätzungAufwandRisiko |