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| Kriterium |  Agile Scrum |  Agile Affinity Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Team in einem festen Lieferrhythmus arbeiten soll, stabilisiert sie Takt, Verantwortung und Feedbackschleifen. Sie macht Zusammenarbeit über Sprintgrenzen hinweg verlässlich. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen je Sprint, laufend | 30-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 (Scrum Team) | 3-12 | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Product Backlog, Sprint Backlog, Increment, Sprint Goal | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | AgilIterationTakt | SchätzungBacklogRelative Schätzung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow |