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Kriterium
Papierillustration zu Dot Estimation.
Facilitation
Dot Estimation
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Arbeitsfläche für Context Map: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Domain Modeling
Context Map
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Zweckunterschiedlich
Wenn Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen.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 mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren.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.
Komplexitätunterschiedlich
NiedrigHochMittelHoch
Zeitunterschiedlich
5-20 min30-90 min Setup, danach laufend1-3 h1-4 Wochen
Teilnehmendeunterschiedlich
3-201-82-86-30 Experten
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncAsync
Outputunterschiedlich
Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion TargetsForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationContext Map, Integration Patterns, Boundary NotesExpert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes
Tagskeine Überschneidung
SchätzungAufwandRisiko
PrognoseFlowDelivery
Domain-Driven DesignGrenzenStrategie
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
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