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| Kriterium |  Agile Scrum |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Bucket System |  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 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 eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen je Sprint, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 (Scrum Team) | 1-8 | 3-12 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Product Backlog, Sprint Backlog, Increment, Sprint Goal | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | AgilIterationTakt | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungPrognoseFlow |