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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making PERT Estimation |  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. | Bei komplexen Vorhaben verfälscht ein reiner Mittelwert die Unsicherheit oft zu stark. PERT Estimation verbindet drei Lagebilder zu einem erwarteten Wert und hält das Risiko der Streuung mit im Blick. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-45 min | 5-20 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1-8 | 1-8 | 3-20 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | PERT Estimate, Expected Value, Risk Notes | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PrognoseFlowDelivery | SchätzungUnsicherheitRisiko | SchätzungAufwandRisiko |