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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Delphi Method |  Decision Making Force Field Analysis |
|---|---|---|---|---|
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 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 Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Bei Veränderungsvorhaben sitzen fördernde und bremsende Kräfte gleichzeitig am Tisch. Force Field Analysis macht diese Spannungen explizit und zeigt, wo Veränderung durch Verstärkung oder Entlastung anschiebt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 6-30 Experten | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Force Field Map, Change Levers, Risk Notes |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | PrognoseFlowDelivery | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | VeränderungEntscheidungStrategie |