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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Cynefin Workshop |  Knowledge Modeling Concept Mapping |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 Probleme unklar, chaotisch oder nur scheinbar bekannt sind, greifen Standardrezepte zu kurz. Ein Cynefin Workshop sortiert Situationen nach ihrer Problemart und verbindet sie mit passender Handlungslogik. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-180 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-20 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Cynefin Map, Domain-specific Actions, Sensemaking Notes | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | KomplexitätSensemakingEntscheidung | WissenKonzepteMappingSensemaking |
Oft zusammen betrachtet
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