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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Team Design Spotify Model Mapping |
|---|---|---|
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. | Bei einer gewachsenen Teamlandschaft mit unklarer Gruppierung ordnet die Methode Rollen und Beziehungen im Spotify-Modell. Sie macht Spannungen zwischen Autonomie, Standards und gemeinsamer Ausrichtung lesbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 5-15 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose |
Oft zusammen betrachtet
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