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| Kriterium |  Product Discovery Assumption Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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