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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy DIBB |  Business Strategy Business Model Stress Test |  Decision Making Assumption Surfacing |
|---|---|---|---|---|
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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Ein Business Model Stress Test prüft, wie robust ein Geschäftsmodell unter Druck und Gegenwind bleibt. Die Methode macht Bruchstellen sichtbar, bevor reale Marktbedingungen sie offenlegen. | In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | Half day | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Stress-Test-Bericht, Aktionsplan pro Szenario | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | StrategieGeschäftsmodellRisikoDiagnose | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery |