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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Team Design Spotify Model Mapping |  Team Design Team Topologies Interaction Modes |
|---|---|---|---|
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. | Bei mehreren Teams mit wiederkehrender Zusammenarbeit beschreibt die Methode den passenden Interaktionsmodus je Schnittstelle. Sie macht sichtbar, wann enge Kooperation, klare Dienstbeziehung oder absichtliche Reduktion von Kontakt sinnvoll ist. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min | Half day |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 5-15 | Team-Leads plus Architecture |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste | Interaction-Heat-Map, Vereinbarungen pro Paar |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose | TeamAbstimmungZusammenarbeitOrganisation |
Oft zusammen betrachtet
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