Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Sprint Retrospective |  Operations Learning Review |  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. | Wenn ein Sprint vorbei ist und Reibung nicht einfach mitgeschleppt werden soll, öffnet sie den Blick auf Zusammenarbeit und Muster. Sie schafft Raum, um Ursachen und Veränderungen gemeinsam zu sehen. | Nach einer Projektphase mit gemischten Ergebnissen macht die Methode Lernen aus dem Einzelfall wiederverwendbar. Sie verbindet Ereignisse, Entscheidungen und systemische Bedingungen zu belastbaren Einsichten. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Bis zu 3 h für einen einmonatigen Sprint | 1-3 h | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | Scrum Team | 3-10 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Improvement Actions, Team Agreements | Learning Review Notes, System Factors, Improvement Actions | Postmortem Doc, Action Items, Timeline |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveVerbesserungLernen | LernenRetrospektiveIncidentOperations | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit |