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| Kriterium | ![]() Knowledge Modeling Knowledge Mapping | ![]() Decision Making Three-Point Estimation | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting | ![]() Knowledge Modeling Concept Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 10-30 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-8 | 1-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps |
Tagskeine Überschneidung | WissenMappingRisiko | SchätzungUnsicherheitPrognose | PrognoseFlowDelivery | WissenKonzepteMappingSensemaking |



