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Kriterium
Papierillustration zu OODA Loop.
Decision Making
OODA Loop
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
Zweckunterschiedlich
In dynamischen Situationen veralten Entscheidungen schneller, als sie vorbereitet wurden. Der OODA Loop hält Wahrnehmen, Einordnen, Entscheiden und Handeln als wiederkehrenden Takt zusammen, damit Reaktion nicht in Trägheit kippt.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 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.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.
Komplexitätunterschiedlich
MittelHochHochNiedrig
Zeitunterschiedlich
15-60 min je Zyklus30-90 min Setup, danach laufend1-4 Wochen1-2 h
Teilnehmendeunterschiedlich
1-81-86-30 Experten2-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncAsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Situation Assessment, Decision Loop, Action UpdatesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationExpert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport
Tagskeine Überschneidung
EntscheidungVeränderungLernenStrategie
PrognoseFlowDelivery
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
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