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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Blameless Postmortem |  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. | 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. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Postmortem Doc, Action Items, Timeline | Emotion Board, Themes, Action Items |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit | RetrospektiveTeamReflexion |
Oft zusammen betrachtet
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