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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Agile NoEstimates |  Agile Affinity Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | laufend | 30-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 2-12 | 3-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | SchätzungPrognoseFlow | SchätzungBacklogRelative Schätzung | PrognoseFlowDelivery |