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Kriterium
Papierillustration der Methode Decision Tree mit einer klaren Arbeitsstruktur.
Decision Making
Decision Tree
Papierillustration zu Wideband Delphi.
Decision Making
Wideband Delphi
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
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.Bei unklaren Zukunftsfragen reicht eine Einzelmeinung selten für belastbare Planung. Wideband Delphi sammelt unabhängige Schätzungen und verdichtet sie zu einem nachvollziehbaren Bereich statt zu einer Scheingenauigkeit.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
MittelHochHoch
Zeitunterschiedlich
30-90 min1-4 h oder mehrere Runden30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
1-64-12 Experten1-8
Formatidentisch
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Decision Tree, Option Map, Assumption ListEstimate Range, Assumption Log, Expert Consensus NotesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
EntscheidungBaumstrukturOptionen
SchätzungExpert:innenPrognose
PrognoseFlowDelivery
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Oft zusammen betrachtet

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