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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Business Strategy Scenario Planning |  Product Strategy DIBB |
|---|---|---|---|
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. | Scenario Planning öffnet den Blick für mehrere plausible Zukunftsbilder statt für eine einzige Prognose. Die Methode schützt Strategien davor, an einem zu engen Erwartungspfad zu hängen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 0.5-2 Tage | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-12 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Scenario Set, Strategic Implications, Robust Options | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | StrategieUnsicherheitPlanung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |
Oft zusammen betrachtet
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