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| Kriterium |  Agile Scrum |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Team in einem festen Lieferrhythmus arbeiten soll, stabilisiert sie Takt, Verantwortung und Feedbackschleifen. Sie macht Zusammenarbeit über Sprintgrenzen hinweg verlässlich. | 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 | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen je Sprint, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 (Scrum Team) | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Product Backlog, Sprint Backlog, Increment, Sprint Goal | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | AgilIterationTakt | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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