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| Kriterium |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Knowledge Modeling Concept Mapping |  Agile NoEstimates |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Knowledge Mapping macht Wissen, Lücken und Transferwege in einem Feld sichtbar. Es passt, wenn Fachwissen nicht nur vorhanden, sondern auch auffindbar und übertragbar sein soll. | Concept Mapping ordnet Begriffe und Beziehungen in einem Netz, das fachliche Zusammenhänge greifbar macht. Es passt, wenn ein Themenfeld strukturell statt linear verstanden werden soll. | 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. | 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 | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-2 h | laufend | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-8 | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | WissenMappingRisiko | WissenKonzepteMappingSensemaking | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseFlowDelivery |