Eine praktische Einführung in Projektschätzung mittels Monte Carlo Simulation
Klassische Schätzverfahren führen in der Regel zu Punktschätzungen, d.h. zum Beispiel zu einem erwarteten Liefertermin.
Wenn man seine Sache etwas besser macht, so gibt man zusätzlich noch Schätzungen zum Worst- bzw. Best-Case ab.
Der große Nachteil bei solchen Verfahren, gerade wenn zwischen Best- und Worst-Case Schätzung eine nennenswerte Spanne liegt, ist, dass man keinerlei Aussagen darüber erhält, wie wahrscheinlich irgendein Wert innerhalb dieses Bereichs ist.
Genau dies leisten probabilistische Verfahren, wie die hier vorgestellte Monte Carlo Simulation mit Boot-Strapping.
Dieser Vortrag gibt eine praktische Einführung am Beispiel eines fiktiven Projekts und zeigt insbesondere, wie überraschend einfach das Verfahren ein- und umzusetzen ist.
Abschließend wird in diesem Zusammenhang noch auf #NoEstimates und auf die übliche Scrum-Praxis des Hochrechnens auf Basis der Velocity eingegangen.
Kai Gellien
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Kai Gellien ist Senior IT-Consultant bei der GFT. Seine Schwerpunkte sind agile Methoden, objektorientierte und funktionale Softwareentwicklung sowie Projektinfrastruktur.