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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery RAID Log |  Facilitation Stakeholder Mapping |  Facilitation Stakeholder Salience Model |
|---|---|---|---|---|
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 Risiken, Annahmen und Abhängigkeiten über mehrere Streams verstreut sind, bündelt ein RAID Log die operative Lage an einem Ort. Offene Punkte bleiben dadurch sichtbar, statt in Statusgesprächen oder Mails zu zerfallen. | Wenn ein Vorhaben an vielen Personen, Interessen und Machtachsen hängt, ordnet Stakeholder Mapping das Umfeld systematisch. Es zeigt, wer beeinflusst, wer betroffen ist und wo Beziehungspflege oder Absicherung zuerst zählt. | Wenn Stakeholder sehr unterschiedlich wichtig erscheinen, bewertet das Stakeholder Salience Model ihre tatsächliche Priorität über Macht, Legitimität und Dringlichkeit. Es macht sichtbar, wer Aufmerksamkeit sofort, wer später und wer nur situativ braucht. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30 min Setup, dann laufend | 60–90 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 2-8 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Stakeholder Map, Engagement Plan, Risk Notes | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RisikoTrackingStakeholderGovernance | StakeholderAbstimmungFacilitationVeränderung | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance |