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| Kriterium |  Agile NoEstimates |  DevOps Incident Command |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Game Day |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | laufend | As needed | 30-90 min Setup, danach laufend | Halber Tag |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 4-15 | 1-8 | 5-20 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Simulation Notes, Gaps List, Updated Runbooks |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungPrognoseFlow | IncidentOperationsZuverlässigkeit | PrognoseFlowDelivery | ResilienzOperationsIncident |