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| Kriterium |  Agile Starfish Retrospective |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Verbesserungsoptionen feiner als Start und Stop sortiert werden sollen, bringt sie Beobachtungen in klare Handlungsarten. So wird sichtbar, was mehr, weniger, neu oder weitergeführt werden sollte. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Starfish Board, Practice Changes, Experiments | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | RetrospektiveVerbesserungExperimenteTeam | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
