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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Blameless Postmortem |  Agile Mad Sad Glad |  Agile 4Ls Retrospective |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 30-60 min | 45–75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 3-10 | Beteiligtes Team |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Postmortem Doc, Action Items, Timeline | Emotion Board, Themes, Action Items | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit | RetrospektiveTeamReflexion | RetrospektiveLernenReflexionTeam |