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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Ideal Days |  Product Strategy DIBB |  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 Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. | 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. | 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 | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min | 1-2 h | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-9 | 2-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandAgil | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery |