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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile WSJF |  Product Strategy DIBB |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 1-2 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |