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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Stakeholder Mapping |  Facilitation Stakeholder Salience Model |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 ein Vorhaben an vielen Personen, Interessen und Machtachsen hängt, ordnet Stakeholder Mapping das Umfeld systematisch. Es zeigt, wer beeinflusst, wer betroffen ist und wo Beziehungspflege oder Absicherung zuerst zählt. | Wenn Stakeholder sehr unterschiedlich wichtig erscheinen, bewertet das Stakeholder Salience Model ihre tatsächliche Priorität über Macht, Legitimität und Dringlichkeit. Es macht sichtbar, wer Aufmerksamkeit sofort, wer später und wer nur situativ braucht. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 60–90 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | 2-8 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Stakeholder Map, Engagement Plan, Risk Notes | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | PrognoseFlowDelivery | StakeholderAbstimmungFacilitationVeränderung | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance |