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Kriterium
Papierillustration zu Three-Point Estimation.
Decision Making
Three-Point Estimation
Papierillustration der Methode Decision Tree mit einer klaren Arbeitsstruktur.
Decision Making
Decision Tree
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Zweckunterschiedlich
Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar.Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen.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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert.
Komplexitätunterschiedlich
MittelMittelHochMittel
Zeitunterschiedlich
10-30 min je Item30-90 min30-90 min Setup, danach laufendlaufend
Teilnehmendeunterschiedlich
1-81-61-82-12
Formatidentisch
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption NotesDecision Tree, Option Map, Assumption ListForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationThroughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules
Tagskeine Überschneidung
SchätzungUnsicherheitPrognose
EntscheidungBaumstrukturOptionen
PrognoseFlowDelivery
SchätzungPrognoseFlow
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