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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Team Design Spotify Model Mapping |  Engineering Kanban |  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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min | Ongoing | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 5-15 | 2-12 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Expectation Map, Alignment Notes, Agreements |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose | FlowVisuelles ManagementDelivery | AbstimmungStakeholderTeam |