Datenherkunft: Wie konstruiere ich den Würfel?

Monte-Carlo-Simulation hilft in der Produktentwicklung dabei, Prognosen realistischer zu machen. Nicht als harte Zusage, sondern als Blick auf Wahrscheinlichkeiten und damit auf das Risiko, das in komplexer Arbeit fast immer mitschwingt. Zeit also, sich tiefer damit auseinander zu setzen, weshalb Dominique in dieser Folge mit Felix Rink, Flight Level und Kanban Coach aus Köln, spricht.

Gemeinsam starten sie bei einer Frage, wann ist etwas fertig (dazu hatten wir auch schon eine andere Folge mit Felix) und wie belastbar ist so eine Aussage eigentlich, wenn Teams in unsicheren Umfeldern arbeiten. Von dort geht es zur Idee hinter der Monte-Carlo-Simulation. Sie ist überraschend simpel. Vergangene Ergebnisse geben Hinweise darauf, wie sich Arbeit vermutlich auch künftig verteilt. Statt eine einzelne Zahl zu versprechen, entsteht eine Bandbreite. Fertigstellungen aus der Vergangenheit werden in vielen Durchläufen immer wieder neu kombiniert, bis ein Muster sichtbar wird. Manche Ergebnisse tauchen oft auf, andere sind selten. Genau diese Verteilung ist in der Produktentwicklung hilfreich, weil Schwankungen zum Tagesgeschäft gehören. Schnell wird klar, dass es weniger um exakte Termine geht als um ein besseres Gefühl für Risiko. Die Simulation zeigt, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein bestimmter Umfang in einem Zeitraum wirklich geschafft werden kann. Das verändert, wie über Planung gesprochen wird. Zusagen werden zu bewussten Entscheidungen über Risiko und nicht zu Versprechen, die später unter Druck verteidigt werden müssen. Für Product Owner ist das besonders wertvoll, weil Gespräche mit Stakeholdern dadurch sachlicher werden und Erwartungen besser eingeordnet werden können.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den Daten. Entscheidend ist nicht, möglichst weit zurückzugehen, sondern eine Vergangenheit zu wählen, die der erwarteten Zukunft ähnelt. Kurze Zeiträume mit ausreichend vielen Datenpunkten liefern oft bessere Prognosen als lange Historien, in denen Sondereffekte alles verzerren. Auch eine feinere Betrachtung auf Tagesbasis kommt zur Sprache, weil sich Forecasts damit schneller aktualisieren lassen und Veränderungen im System früher auffallen.

Spannend wird es dort, wo die Monte-Carlo-Simulation nicht als einmaliger Schritt verstanden wird, sondern als laufendes Werkzeug. Neue Erkenntnisse, zusätzliche Arbeit oder geänderte Rahmenbedingungen fließen direkt in den nächsten Forecast ein. So entsteht ein kontinuierlicher Abgleich zwischen Realität und Erwartung. Das unterstützt aktives Risikomanagement und hilft Teams, Prioritäten immer wieder neu auszurichten, ohne jedes Mal bei null anfangen zu müssen.

Am Ende geht der Blick über die klassische Fertigstellungsfrage hinaus. Überall dort, wo vergangenes Verhalten brauchbare Hinweise auf die Zukunft gibt, kann Monte Carlo helfen, Unsicherheit greifbar zu machen. In der Produktentwicklung ist das oft genau die Art von Pragmatismus, die fehlt. Nicht kompliziert, aber deutlich verlässlicher als Bauchgefühl.