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Kriterium
Papierillustration zu Planning Poker.
Agile
Planning Poker
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Zweckunterschiedlich
Wenn Schätzungen im Team zu stark auseinandergehen, bringt sie unterschiedliche Erwartungen auf einen gemeinsamen Prüfstand. Sie trennt grobe Komplexität von ungesagten Annahmen.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
NiedrigHoch
Zeitunterschiedlich
2-5 min je Item30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
3-91-8
Formatidentisch
Workshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Relative Estimates, Assumption Notes, Split CandidatesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
SchätzungAgilRelative SchätzungTeam
PrognoseFlowDelivery
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