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| Kriterium |  Agile Story Points |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Teams Komplexität statt Stunden bewerten wollen, schafft sie einen gemeinsamen relativen Maßstab. Sie hilft, Unsicherheit, Risiko und Umfang zusammen zu sehen. | 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 | laufend, 1-5 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-9 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Point Estimates, Reference Stories, Velocity Data | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAgilMessung | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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