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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Barrier Analysis |  DevOps Blameless Postmortem |
|---|---|---|---|
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. | Bei einem Risiko, das nur durch mehrere Schutzschichten beherrschbar ist, untersucht die Methode die Wirksamkeit jeder Barriere. Sie zeigt, wo Absicherung fehlt, zu schwach ist oder unter realen Bedingungen ausfällt. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-4 h | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 3-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Barriere-Inventar, Versagensanalyse je Barriere, Maßnahmen-Backlog | Postmortem Doc, Action Items, Timeline |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseSicherheitIncident | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit |
Oft zusammen betrachtet
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