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| Kriterium |  Agile Scrum |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Story Splitting |
|---|---|---|---|
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 Story zu groß für einen sauberen Fluss wird, zerlegt sie Umfang entlang von Wert und Risiko. Sie bringt Arbeit in eine Form, die früher lieferbar und leichter prüfbar ist. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen je Sprint, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 (Scrum Team) | 1-8 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Product Backlog, Sprint Backlog, Increment, Sprint Goal | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale |
Tagskeine Überschneidung | AgilIterationTakt | PrognoseFlowDelivery | BacklogIterationDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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