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| Kriterium |  Decision Making Three-Point Estimation |  Agile Example Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Specification by Example |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn eine Story fachliche Regeln und Ausnahmen trägt, bringt sie Klarheit vor der Umsetzung. Sie macht Beispiele, offene Fragen und Abgrenzungen so sichtbar, dass die Logik gemeinsam tragfähig wird. | 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 fachliche Regeln präzise werden sollen, verbindet sie Sprache, Beispiel und Prüfung. Sie verhindert, dass Anforderungen zu abstrakt oder missverständlich bleiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 10-30 min je Item | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min pro Feature |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-7 | 1-8 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Beispieltabelle, Acceptance Tests |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungUnsicherheitPrognose | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | PrognoseFlowDelivery | AgilAnforderungenBeispieleBehavior-Driven Development |