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Vergleich

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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
Papierillustration von Cost of Delay mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Delivery
Cost of Delay
Zweckunterschiedlich
Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen.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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird.Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung.
Komplexitätunterschiedlich
HochHochNiedrigHoch
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen30-90 min Setup, danach laufend1-2 h90-180 min
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten1-82-83-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, LernreportCoD-Tabelle, Priorisierungssequenz
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
PrognoseFlowDelivery
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung
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