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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Goal Question Metric |  Facilitation Alignment Mapping |  Product Strategy KPI 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 Ziele abstrakt bleiben, kippt Messung schnell in Zahlen ohne Richtung. Goal Question Metric übersetzt ein Ziel in prüfende Fragen und macht die passende Messung aus dem Zweck heraus sichtbar. | Wenn mehrere Personen an einem Ziel arbeiten, aber unterschiedliche innere Landkarten haben, macht Alignment Mapping Abweichungen sichtbar. Es ordnet Ziele, Annahmen und Prioritäten so, dass gemeinsame Richtung prüfbar wird. | Wenn Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min | 1-2 h | 90-180 min initial, dann laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-6 | 4-12 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | GQM-Tabelle, Metrik-Steckbriefe | Alignment Map, Open Issues, Decision Questions | KPI-Baum, Owner-Liste |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | KennzahlenMessungEngineeringAbstimmung | AbstimmungStakeholderStrategieFacilitation | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung |