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Kriterium
Papierillustration zu Three-Point Estimation.
Decision Making
Three-Point Estimation
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Papierillustration mit gemeinsam sichtbaren Optionen, einzeln verteilten Abstimmungspunkten und einer hervorgehobenen Shortlist.
Facilitation
Dot Voting
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert.Wenn ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl.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
MittelMittelNiedrigHoch
Zeitunterschiedlich
10-30 min je Itemlaufend5-15 min30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
1-82-123-201-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption NotesThroughput Data, Flow Forecast, Slicing RulesRanked List, Consensus Signal, ShortlistForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
SchätzungUnsicherheitPrognose
SchätzungPrognoseFlow
FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung
PrognoseFlowDelivery
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