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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Decision Making Assumption Surfacing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 2-12 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery |