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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile 4Ls Retrospective |  DevOps Incident Command |  Agile Mad Sad Glad |
|---|---|---|---|---|
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 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. | Bei einem akuten Incident mit mehreren Beteiligten schafft die Methode eine klare Führungs- und Kommunikationsstruktur. Sie reduziert Chaos, wenn schnelle Koordination und saubere Lageführung gleichzeitig gebraucht werden. | Wenn die Stimmungslage eines Teams oder Workshops lesbar werden soll, strukturiert sie emotionale Signale ohne viel Vorlauf. Sie macht Belastung, Entlastung und Energiequellen greifbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45–75 min | As needed | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | Beteiligtes Team | 4-15 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions | Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates | Emotion Board, Themes, Action Items |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveLernenReflexionTeam | IncidentOperationsZuverlässigkeit | RetrospektiveTeamReflexion |