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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Team Design Spotify Model Mapping |  Facilitation Expectation 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. | Wenn Rollen, Schnittstellen oder Projekte an unterschiedlichen Erwartungen scheitern, legt Expectation Mapping diese Differenzen offen. Es zeigt, was jede Seite für selbstverständlich hält und wo die Bilder auseinanderlaufen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 5-15 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste | Expectation Map, Alignment Notes, Agreements |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose | AbstimmungStakeholderTeam |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
