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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 zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Papierillustration zu Wideband Delphi.
Decision Making
Wideband Delphi
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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert.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.
Komplexitätunterschiedlich
HochHochMittelHoch
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen30-90 min Setup, danach laufendlaufend1-4 h oder mehrere Runden
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten1-82-124-12 Experten
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationThroughput Data, Flow Forecast, Slicing RulesEstimate Range, Assumption Log, Expert Consensus Notes
Tags1 gemeinsam
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
PrognoseFlowDelivery
SchätzungPrognoseFlow
SchätzungExpert:innenPrognose
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