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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Incident Command |  Agile Start Stop Continue |  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. | 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 ein Team sein Arbeitsverhalten gezielt justieren will, macht sie Gewohnheiten sichtbar und bewertbar. Sie fokussiert auf konkrete Änderungen statt auf diffuse Stimmung. | 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 | As needed | 30-60 min | 45–75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-15 | 3-12 | Beteiligtes Team |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates | Start Stop Continue Board, Improvement Actions | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | IncidentOperationsZuverlässigkeit | RetrospektiveVerbesserungTeamReflexion | RetrospektiveLernenReflexionTeam |