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| Kriterium |  Agile NoEstimates |  DevOps Incident Command |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Blameless Postmortem |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | laufend | As needed | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 4-15 | 1-8 | 3-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Postmortem Doc, Action Items, Timeline |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungPrognoseFlow | IncidentOperationsZuverlässigkeit | PrognoseFlowDelivery | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit |