Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
| Kriterium |  Agile Specification by Example |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Ideal Days |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich bleiben. | 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 Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. | 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 | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min pro Feature | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-6 | 1-8 | 2-9 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Beispieltabelle, Acceptance Tests | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandAgil | SchätzungPrognoseFlow |