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| Kriterium |  Team Design Spotify Model Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Facilitation Expectation Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 90-180 min | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-15 | 1-8 | 2-12 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Expectation Map, Alignment Notes, Agreements |
Tagskeine Überschneidung | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | AbstimmungStakeholderTeam |