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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Business Strategy GAP Analysis |  Product Strategy Counter Metrics |
|---|---|---|---|
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. | GAP Analysis vergleicht den heutigen Zustand mit einem Zielbild und macht den Abstand handhabbar. Sie wird nützlich, wenn vor neuen Initiativen klar werden muss, welche Fähigkeiten, Prozesse oder Ressourcen fehlen. | Wenn eine Hauptmetrik Nebenwirkungen verdecken könnte, ergänzt sie Schutzsignale gegen unerwünschte Effekte. Sie macht Risiko im Wachstum oder in der Steuerung früh sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Gap Matrix, Action Plan, Risk Notes | Counter-Metric-Liste, Guardrail-Definitionen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | StrategieAnalysePlanung | KennzahlenMessungStrategieExperimente |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
