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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy GIST Planning |  Decision Making Decision Tree |
|---|---|---|---|
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 Strategie und Wochenarbeit zusammenfinden sollen, übersetzt sie Ziele in kleine lieferbare Projekte und Aufgaben. Sie hält den Weg von Richtung zu Umsetzung kurz. | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Wochen bis Monate je Goal | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 1-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Goals, Ideabank, Step-Project-Liste, Tasks, Lernreports | Decision Tree, Option Map, Assumption List |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RoadmapOutcomesPlanungExperimente | EntscheidungBaumstrukturOptionen |
Oft zusammen betrachtet
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