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| Kriterium |  Agile T-Shirt Sizing |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Decision Matrix |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Aufwand nur grob eingeordnet werden soll, macht sie Vergleichbarkeit wichtiger als Scheingenauigkeit. Sie hilft, Arbeit schnell in handliche Größen zu sortieren. | 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 mehrere Optionen mit mehreren Kriterien kollidieren, wird Vergleich schnell subjektiv. Eine Decision Matrix macht die Abwägung sichtbar und bringt Gewichtung, Kriterien und Optionen in eine gemeinsame Logik. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 15-45 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Size Buckets, Rough Backlog Map, Split Candidates | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Decision Matrix, Scoring Rationale, Selected Option |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAgilRoadmap | PrognoseFlowDelivery | EntscheidungKriterienBewertung (Scoring)Zielkonflikte |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
