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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Team Design Spotify Model Mapping |  Decision Making Delphi Method |  Business Strategy McKinsey 7S |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | McKinsey 7S prüft, ob Strategy, Structure, Systems, Shared Values, Skills, Style und Staff zusammenpassen. Organisatorische Schieflagen werden dadurch über mehrere Hebel hinweg sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min | 1-4 Wochen | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 5-15 | 6-30 Experten | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | 7S Assessment, Alignment Gaps, Change Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | OrganisationStrategieAbstimmungVeränderung |