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| Kriterium |  Agile 4Ls Retrospective |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Learning Review |  DevOps Blameless Postmortem |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Sprint nicht nur bewertet, sondern auch gelernt werden soll, fasst sie Erfahrung in klare Lernkategorien. Sie hält fest, was funktioniert hat, was fehlt und was nächstes Mal anders laufen soll. | 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. | Nach einer Projektphase mit gemischten Ergebnissen macht die Methode Lernen aus dem Einzelfall wiederverwendbar. Sie verbindet Ereignisse, Entscheidungen und systemische Bedingungen zu belastbaren Einsichten. | Nach einem Incident mit Schaden oder Beinahe-Schaden schafft die Methode ein nüchternes Lernfeld ohne Schuldzuweisung. Sie richtet den Blick auf Verlauf, Bedingungen und wirksame Gegenmaßnahmen. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45–75 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Beteiligtes Team | 1-8 | 3-10 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Learning Review Notes, System Factors, Improvement Actions | Postmortem Doc, Action Items, Timeline |
Tagskeine Überschneidung | RetrospektiveLernenReflexionTeam | PrognoseFlowDelivery | LernenRetrospektiveIncidentOperations | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit |