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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Facilitation Dot Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wenn Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 5-20 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 3-20 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | SchätzungAufwandRisiko | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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