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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration zu Affinity Estimation.
Agile
Affinity Estimation
Papierillustration zu Wideband Delphi.
Decision Making
Wideband Delphi
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 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.Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen.Bei unklaren Zukunftsfragen reicht eine Einzelmeinung selten für belastbare Planung. Wideband Delphi sammelt unabhängige Schätzungen und verdichtet sie zu einem nachvollziehbaren Bereich statt zu einer Scheingenauigkeit.
Komplexitätunterschiedlich
HochHochMittelHoch
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend1-4 Wochen30-90 min1-4 h oder mehrere Runden
Teilnehmendeunterschiedlich
1-86-30 Experten3-124-12 Experten
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncAsyncWorkshopWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationExpert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesAffinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear ItemsEstimate Range, Assumption Log, Expert Consensus Notes
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
SchätzungBacklogRelative Schätzung
SchätzungExpert:innenPrognose
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