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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Game Day |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|
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 der Vorbereitung auf seltene Störungen testet die Methode Reaktionsfähigkeit unter kontrollierten Bedingungen. Sie zeigt, wo Annahmen über Stabilität, Rollen und Wiederherstellung zu optimistisch sind. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Halber Tag | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 5-20 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Simulation Notes, Gaps List, Updated Runbooks | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ResilienzOperationsIncident | SchätzungPrognoseFlow |
Oft zusammen betrachtet
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